論文の概要: Opportunities of Reinforcement Learning in South Africa's Just Transition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15145v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 10:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 05:39:31.551788
• Title: Opportunities of Reinforcement Learning in South Africa's Just Transition
• Title（参考訳）: 南アフリカのジャスト・トランジションにおける強化学習の可能性
• Authors: Claude Formanek, Callum Rhys Tilbury, Jonathan P. Shock,
• Abstract要約: 南アフリカは、貧困、不平等、失業、荒れ狂う気候危機といった社会経済的課題に苦しめられている。 政府のJust Transitionフレームワークは、気候の弾力性を高め、2050年までに温室効果ガスの純ゼロを達成し、社会的包摂と貧困の根絶を促進することを目的としている。 第4次産業革命の大統領委員会に拠れば、人工知能技術はこれらの課題に対処する上で大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22344294014777952
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• Abstract: South Africa stands at a crucial juncture, grappling with interwoven socio-economic challenges such as poverty, inequality, unemployment, and the looming climate crisis. The government's Just Transition framework aims to enhance climate resilience, achieve net-zero greenhouse gas emissions by 2050, and promote social inclusion and poverty eradication. According to the Presidential Commission on the Fourth Industrial Revolution, artificial intelligence technologies offer significant promise in addressing these challenges. This paper explores the overlooked potential of Reinforcement Learning (RL) in supporting South Africa's Just Transition. It examines how RL can enhance agriculture and land-use practices, manage complex, decentralised energy networks, and optimise transportation and logistics, thereby playing a critical role in achieving a just and equitable transition to a low-carbon future for all South Africans. We provide a roadmap as to how other researchers in the field may be able to contribute to these pressing problems.
• Abstract（参考訳）: 南アフリカは、貧困、不平等、失業、荒れ狂う気候危機といった社会経済的課題に苦しめられている。 政府のJust transitionフレームワークは、気候の弾力性を高め、2050年までに温室効果ガスの純ゼロを達成し、社会的包摂と貧困の根絶を促進することを目的としている。 第4次産業革命の大統領委員会に拠れば、人工知能技術はこれらの課題に対処する上で大きな可能性を秘めている。 本稿では,南アフリカのジャスト・トランジションを支援するための強化学習(RL)の可能性について検討する。 それは、RLが農業と土地利用の慣行を強化し、複雑で分散化されたエネルギーネットワークを管理し、輸送と物流を最適化し、すべての南アフリカ国にとって公正かつ公平な、低炭素の未来への転換を達成する上で重要な役割を担っているかを調べる。 この分野の他の研究者がこれらのプレッシャー問題にどのように貢献できるかについてのロードマップを提供する。

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