論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Greenhouse Gas Offset Credit Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11258v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 14:56:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:06:06.626285
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Greenhouse Gas Offset Credit Markets
• Title（参考訳）: 温室効果ガスオフセット信用市場のためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Liam Welsh, Udit Grover, Sebastian Jaimungal,
• Abstract要約: 政府は企業に対して排ガス制限を課し、その限界を超える排ガスを罰することができる。 排ガス過剰は、二酸化炭素削減プロジェクトに投資する企業によっても相殺される可能性がある。 オフセット信用市場における有限エージェントナッシュ均衡を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Climate change is a major threat to the future of humanity, and its impacts are being intensified by excess man-made greenhouse gas emissions. One method governments can employ to control these emissions is to provide firms with emission limits and penalize any excess emissions above the limit. Excess emissions may also be offset by firms who choose to invest in carbon reducing and capturing projects. These projects generate offset credits which can be submitted to a regulating agency to offset a firm's excess emissions, or they can be traded with other firms. In this work, we characterize the finite-agent Nash equilibrium for offset credit markets. As computing Nash equilibria is an NP-hard problem, we utilize the modern reinforcement learning technique Nash-DQN to efficiently estimate the market's Nash equilibria. We demonstrate not only the validity of employing reinforcement learning methods applied to climate themed financial markets, but also the significant financial savings emitting firms may achieve when abiding by the Nash equilibria through numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は人類の未来にとって大きな脅威であり、その影響は過剰な人為的な温室効果ガスの排出によって強化されている。 政府がこれらの排出を規制するために使用できる方法の1つは、企業に対して排出制限を提供し、その限界を超える過剰な排出を罰することである。 排ガス過剰は、二酸化炭素削減プロジェクトに投資する企業によっても相殺される可能性がある。 これらのプロジェクトは、規制機関に提出されるオフセットクレジットを生成して、企業の過剰排出をオフセットするか、他の企業と取引することができる。 本研究では、オフセット信用市場に対する有限エージェントナッシュ均衡を特徴づける。 Nash平衡の計算はNPハード問題であるので、現代の強化学習技術であるNash-DQNを用いて、市場のNash平衡を効率的に推定する。 我々は、気候をテーマとした金融市場に適用した強化学習手法の妥当性を実証するだけでなく、ナッシュ均衡に従えば、重要な金融貯蓄を行う企業も数値実験により達成できることを示す。

関連論文リスト

• From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
  この議論の多くは、大きな間接効果に対処することなく直接的影響に集中している。 本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。 これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z)
• Carbon Market Simulation with Adaptive Mechanism Design [55.25103894620696]
  炭素市場(英: carbon market)は、個人の利益をグローバルユーティリティーと整合させる経済エージェントをインセンティブとする、市場ベースのツールである。 階層型モデルフリーマルチエージェント強化学習(MARL)を用いて市場をシミュレートする適応機構設計フレームワークを提案する。 MARLは、政府エージェントが生産性、平等、二酸化炭素排出のバランスをとることができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T05:08:51Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Global, robust and comparable digital carbon assets [0.28106259549258145]
  本稿では,カーボンオフセットの主張を透過的に検証できる新しいデジタルカーボンアセット(PACTステーブルコイン)を提案する。 我々は、低コストなトランザクションを容易にするように設計されたTezosブロックチェーン上で、PACTの炭素安定係数を実装し、評価する。 我々の研究は、高完全性な炭素クレジット取引のための透明でスケーラブルで効率的なフレームワークを提供することで、自発的な炭素市場へのスケールと信頼をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:35:07Z)
• Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and Climate Variability with Uncertainties [5.04035338843957]
  本研究では、農業において人工知能(AI)が作物の収量を増加させ、細管の使用と水処理を行い、硝酸塩の流出と温室効果ガスを減らす方法について検討した。 気候変動や農業知識の制限に直面するため、農業環境とAIエージェントの相互作用をモデル化するために、作物シミュレーターを用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いる。 また,N$O排出を予測する機械学習(ML)モデルを開発し,これらの予測をシミュレータに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T22:29:40Z)
• Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning [77.62876532784759]
  機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T18:35:00Z)
• (Private)-Retroactive Carbon Pricing [(P)ReCaP]: A Market-based Approach for Climate Finance and Risk Assessment [64.83786252406105]
  Retrospective Social Cost of Carbon Updating (ReSCCU) は、実験的に測定された証拠を収集して制限を補正する新しいメカニズムである。 炭素税の文脈でReSCCUを実装するために,Retroactive Carbon Pricing (ReCaP)を提案する。 組織的リスクを緩和し、政府の関与を最小限に抑えるため、我々はPrivate ReCaP(Private ReCaP)予測市場を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T06:02:13Z)
• Deep Learning for Principal-Agent Mean Field Games [5.2220228867103815]
  マーケットクリーニング条件を用いて,プリンシパル・アジェント平均フィールドゲームを解くためのディープラーニングアルゴリズムを開発した。 エージェントは主のペナルティ関数に従ってナッシュ平衡を形成する。 数値計算の結果,アルゴリズムの有効性が示され,PA相互作用の最適性に関する興味深い知見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T23:38:40Z)
• Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
  気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。 排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T12:37:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。