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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02912v3
• Date: Wed, 05 Nov 2025 19:25:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 15:57:27.634072
• 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

• AI-CARE: Carbon-Aware Reporting Evaluation Metric for AI Models [2.7946918847372277]
  本稿では,AI-CARE,エネルギー消費評価ツール,および機械学習モデルの炭素排出量について述べる。 理論的解析と実証的検証を通じて、炭素認識ベンチマークがモデルの相対的なランキングを変えることを実証する。 本提案は,研究コミュニティを透明で多目的な評価に転換し,MLの進歩をグローバルなサステナビリティ目標に合わせることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-17T21:52:48Z)
• Graph Neural Networks for Electricity Load Forecasting [1.0797981721308225]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,負荷データの空間依存性をモデル化するための強力なパラダイムとして登場した。 本稿では,グラフに基づく予測とアテンション機構とアンサンブルアグリゲーション戦略を統合した包括的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-04T16:18:18Z)
• 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 Theoretical Framework for Graph-based Digital Twins for Supply Chain Management and Optimization [0.37109226820205005]
  グローバル化、市場需要の進展、持続可能性圧力により、サプライチェーン管理はますます複雑化している。 グラフベースのモデリングは、サプライチェーン内の複雑な関係をキャプチャする強力な方法を提供する一方、Digital Twins(DT)はリアルタイム監視と動的シミュレーションを可能にする。 本稿では, グラフモデリングとDTアーキテクチャを組み合わせることで, 動的かつリアルタイムなサプライネットワーク表現を実現するグラフベースDigital Twin Frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T19:27:58Z)
• 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)
• Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.006506479865344]
  グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。 また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T08:48:53Z)
• 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)
• 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)
• Causal Graph Neural Networks for Wildfire Danger Prediction [25.12733727343395]
  森林火災の予報は、気象条件、植生の種類、人的活動など様々な要因の複雑な相互作用のため、非常に難しいことが知られている。 ディープラーニングモデルは、データから直接学習することで、この複雑さを扱うことを約束している。 私たちは正しい理由のために正しいモデルが必要だと主張する。つまり、学んだ暗黙のルールは、山火事を駆動する基盤となるプロセスによって基礎づけられるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T10:58:55Z)
• Explainable Global Wildfire Prediction Models using Graph Neural Networks [2.2389592950633705]
  本稿では,グローバルな山火事予測のための革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 我々のアプローチは、地球温暖化や山火事のデータをグラフ表現に変換し、ヌル海洋データロケーションのような課題に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T10:44:41Z)
• 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)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• EasyDGL: Encode, Train and Interpret for Continuous-time Dynamic Graph Learning [92.71579608528907]
  本稿では,3つのモジュールから構成される使い勝手の良いパイプライン(EasyDGL)を設計することを目的とする。 EasyDGLは、進化するグラフデータからモデルが学習する周波数コンテンツの予測力を効果的に定量化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T06:35:08Z)
• 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)
• Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.31180235269035]
  我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T02:31:01Z)
• Reinforcement Learning-based Black-Box Evasion Attacks to Link Prediction in Dynamic Graphs [87.5882042724041]
  動的グラフ(LPDG)におけるリンク予測は、多様な応用を持つ重要な研究課題である。 我々は,LPDG法の脆弱性を調査し,最初の実用的なブラックボックス回避攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T01:04:49Z)
• 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。