論文の概要: Deep Graph Learning for Industrial Carbon Emission Analysis and Policy Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02912v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 06:21:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.047199
• Title: Deep Graph Learning for Industrial Carbon Emission Analysis and Policy Impact
• Title（参考訳）: 産業炭素排出量分析のための深層グラフ学習と政策への影響
• Authors: Xuanming Zhang,
• Abstract要約: 産業用CO排出量を分析し予測するためのグラフベースの新しいディープラーニングフレームワークDGLを提案する。 従来の回帰法やクラスタリング法とは異なり、我々の手法はグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて長距離パターンを学習する。 提案手法は, ベースライン深部モデルと比較して誤差を15%以上低減し, 予測性能に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.000188333305898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Industrial carbon emissions are a major driver of climate change, yet modeling these emissions is challenging due to multicollinearity among factors and complex interdependencies across sectors and time. We propose a novel graph-based deep learning framework DGL to analyze and forecast industrial CO_2 emissions, addressing high feature correlation and capturing industrial-temporal interdependencies. Unlike traditional regression or clustering methods, our approach leverages a Graph Neural Network (GNN) with attention mechanisms to model relationships between industries (or regions) and a temporal transformer to learn long-range patterns. We evaluate our framework on public global industry emissions dataset derived from EDGAR v8.0, spanning multiple countries and sectors. The proposed model achieves superior predictive performance - reducing error by over 15% compared to baseline deep models - while maintaining interpretability via attention weights and causal analysis. We believe that we are the first Graph-Temporal architecture that resolves multicollinearity by structurally encoding feature relationships, along with integration of causal inference to identify true drivers of emissions, improving transparency and fairness. We also stand a demonstration of policy relevance, showing how model insights can guide sector-specific decarbonization strategies aligned with sustainable development goals. Based on the above, we show high-emission "hotspots" and suggest equitable intervention plans, illustrating the potential of state-of-the-art AI graph learning to advance climate action, offering a powerful tool for policymakers and industry stakeholders to achieve carbon reduction targets.
• Abstract（参考訳）: 産業的な二酸化炭素排出量は気候変動の主要な要因であるが、これらの排出量をモデル化することは、セクターや時間にまたがる複雑な相互依存や要因の多色性のために困難である。 本研究では,産業用CO_2排出量を分析し予測し,高い特徴相関に対処し,産業用時間的相互依存を捉えるためのグラフベースの新しいディープラーニングフレームワークDGLを提案する。 従来の回帰法やクラスタリング法とは異なり、我々のアプローチでは、産業(または地域)間の関係をモデル化するための注意機構を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)と、時間変換器を用いて長距離パターンを学習する。 我々は、EDGAR v8.0から派生した、複数の国やセクターにまたがる公共グローバル産業排出データセットの枠組みを評価した。 提案モデルは,注目重みと因果解析による解釈可能性を維持しながら,ベースライン深部モデルと比較して誤差を15%以上削減する,優れた予測性能を実現する。 我々は、特徴関係を構造的にエンコードすることで多言語性を解決する最初のグラフ・テンポラルアーキテクチャであり、また、因果推論の統合により、排出の真の要因を特定し、透明性と公正性を改善する。 我々はまた、モデルインサイトが、持続可能な開発目標に沿ったセクター固有の脱炭戦略をどのように導くかを示す、政策関連性の実証も行っている。 以上のことから、我々は高エミッションの「ホットスポット」を示し、気候変動対策を進めるための最先端のAIグラフ学習の可能性を示し、政策立案者や産業利害関係者が二酸化炭素削減目標を達成するための強力なツールを提供する、公平な介入計画を提案する。

関連論文リスト

• Learning and Generating Diverse Residential Load Patterns Using GAN with Weakly-Supervised Training and Weight Selection [7.183964892282175]
  本稿では,RLP-GAN(Generative Adversarial Network based Synthetic Residential Load Pattern)の生成モデルを提案する。 417世帯の実世界データを用いて, RLP-GANの有効性を検証するための総合評価手法を開発した。 我々は,RLP-GAN生成した合成データセットを公開し,100万の合成住宅負荷パターンプロファイルを合成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-19T13:50:49Z)
• A Structured Reasoning Framework for Unbalanced Data Classification Using Probabilistic Models [1.6951945839990796]
  本稿では,不均衡データに対するマルコフネットワークモデルについて検討し,分類バイアスとマイノリティクラス認識能力不足の問題を解くことを目的とした。 実験の結果,マルコフネットワークは重み付け精度,F1スコア,AUC-ROCなどの指標で良好に動作することがわかった。 将来の研究は、大規模不均衡なデータ環境における効率的なモデルトレーニング、構造最適化、ディープラーニングの統合に焦点を当てることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T17:20:47Z)
• Comparative Analysis of Multi-Omics Integration Using Advanced Graph Neural Networks for Cancer Classification [40.45049709820343]
  マルチオミクスデータ統合は、高次元性、データ複雑さ、および様々なオミクスタイプの異なる特徴により、大きな課題を生じさせる。 本研究では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、グラフアテンションネットワーク(GAT)、グラフトランスフォーマーネットワーク(GTN)に基づくマルチオミクス(MO)統合のための3つのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T16:17:44Z)
• Graph-based Unsupervised Disentangled Representation Learning via Multimodal Large Language Models [42.17166746027585]
  複素データ内の因子化属性とその相互関係を学習するための双方向重み付きグラフベースフレームワークを提案する。 具体的には、グラフの初期ノードとして要素を抽出する$beta$-VAEベースのモジュールを提案する。 これらの相補的加群を統合することで、我々は細粒度、実用性、教師なしの絡み合いをうまく達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T15:32:21Z)
• GenBench: A Benchmarking Suite for Systematic Evaluation of Genomic Foundation Models [56.63218531256961]
  我々はGenomic Foundation Modelsの有効性を評価するためのベンチマークスイートであるGenBenchを紹介する。 GenBenchはモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な最先端の方法論をカプセル化している。 本稿では,タスク固有性能におけるモデルアーキテクチャとデータセット特性の相互作用のニュアンス解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:01:05Z)
• Model-Based RL for Mean-Field Games is not Statistically Harder than Single-Agent RL [57.745700271150454]
  モデルに基づく関数近似を用いた平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習のサンプル複雑性について検討した。 本稿では、モデルクラスの複雑性を特徴付けるためのより効果的な概念である部分モデルベースエルダー次元(P-MBED)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T14:54:47Z)
• Quantitative Energy Prediction based on Carbon Emission Analysis by DPR Framework [0.7816649354819878]
  本研究では,DBSCANクラスタリングとElastic Net回帰モデルを統合する新しい分析フレームワークを提案する。 DBSCANは教師なし学習で特徴を客観的にクラスタリングし、Elastic Netは高次元の特徴選択と複雑性制御に使用される。 この研究は、炭素排出量などの複雑な地域課題を分析するためのフレームワークのグローバルな適用性を強調し、排出量削減の可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T08:08:59Z)
• $\clubsuit$ CLOVER $\clubsuit$: Probabilistic Forecasting with Coherent Learning Objective Reparameterization [42.215158938066054]
  MQForecasterニューラルネットワークアーキテクチャを多変量ガウス因子モデルで拡張し,構築によるコヒーレンスを実現する。 我々はこの手法をCLOVER(Coherent Learning Objective Reparametrization Neural Network)と呼ぶ。 CLOVERは最先端のコヒーレント予測手法と比較して,スケールしたCRPS予測精度が15%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T07:31:37Z)
• Discover, Explanation, Improvement: An Automatic Slice Detection Framework for Natural Language Processing [72.14557106085284]
  スライス検出モデル(SDM)は、データポイントの低パフォーマンスなグループを自動的に識別する。 本稿では,NLPタスクの分類のための "Discover, Explain, improve (DEIM)" というベンチマークを提案する。 評価の結果,Edisaは情報的セマンティックな特徴を持つ誤り発生データポイントを正確に選択できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T19:00:00Z)
• A Bayesian Framework on Asymmetric Mixture of Factor Analyser [0.0]
  本稿では、スキュー正規(無制限)一般化双曲型(SUNGH)分布のリッチで柔軟なクラスを持つMFAモデルを提案する。 SUNGHファミリーは、様々な方向の歪みをモデル化する柔軟性と、重み付きデータを可能にする。 因子分析モデルを考慮すると、SUNGHファミリーは誤差成分と因子スコアの両方の歪みと重みを許容する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T20:19:52Z)
• Out-of-distribution Generalization via Partial Feature Decorrelation [72.96261704851683]
  本稿では,特徴分解ネットワークと対象画像分類モデルとを協調的に最適化する,PFDL(Partial Feature Deorrelation Learning)アルゴリズムを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,OOD画像分類データセットにおけるバックボーンモデルの精度が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T05:48:48Z)
• Controlling for sparsity in sparse factor analysis models: adaptive latent feature sharing for piecewise linear dimensionality reduction [2.896192909215469]
  本稿では,現在潜伏している特徴分解技術の鍵となる限界に対処できる,シンプルでトラクタブルな特徴割り当てモデルを提案する。 適応型因子分析(aFA)と適応型確率的原理成分分析(aPPCA)を応用し,柔軟な構造発見と次元減少を実現する。 APPCAとaFAは、生のMNISTに適用した場合と、オートエンコーダの特徴を解釈する場合の両方において、高いレベルの特徴を推測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T16:09:11Z)

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。