論文の概要: Reflexive Evidence-Based Multimodal Learning for Clean Energy Transitions: Causal Insights on Cooking Fuel Access, Urbanization, and Carbon Emissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15342v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 11:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.776282
• Title: Reflexive Evidence-Based Multimodal Learning for Clean Energy Transitions: Causal Insights on Cooking Fuel Access, Urbanization, and Carbon Emissions
• Title（参考訳）: クリーンエネルギー遷移のための反射的エビデンスに基づくマルチモーダル学習:燃料利用・都市化・二酸化炭素排出に関する因果的考察
• Authors: Shan Shan,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルとドメイン特化エージェントを組み合わせて仮説生成とシナリオ探索を支援する,AIベースのフレームワークであるClimateAgentsを紹介する。 このフレームワークは、機械学習に基づく因果推論アプローチを適用して、炭素排出量の主要な決定要因を特定する。 この分析は、農村部におけるクリーンな調理燃料へのアクセス、都市部におけるクリーンな調理燃料へのアクセス、都市部における人口の割合の3つの主要な要因を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving Sustainable Development Goal 7 (Affordable and Clean Energy) requires not only technological innovation but also a deeper understanding of the socioeconomic factors influencing energy access and carbon emissions. While these factors are gaining attention, critical questions remain, particularly regarding how to quantify their impacts on energy systems, model their cross-domain interactions, and capture feedback dynamics in the broader context of energy transitions. To address these gaps, this study introduces ClimateAgents, an AI-based framework that combines large language models with domain-specialized agents to support hypothesis generation and scenario exploration. Leveraging 20 years of socioeconomic and emissions data from 265 economies, countries and regions, and 98 indicators drawn from the World Bank database, the framework applies a machine learning based causal inference approach to identify key determinants of carbon emissions in an evidence-based, data driven manner. The analysis highlights three primary drivers: access to clean cooking fuels in rural areas, access to clean cooking fuels in urban areas, and the percentage of population living in urban areas. These findings underscore the critical role of clean cooking technologies and urbanization patterns in shaping emission outcomes. In line with growing calls for evidence-based AI policy, ClimateAgents offers a modular and reflexive learning system that supports the generation of credible and actionable insights for policy. By integrating heterogeneous data modalities, including structured indicators, policy documents, and semantic reasoning, the framework contributes to adaptive policymaking infrastructures that can evolve with complex socio-technical challenges. This approach aims to support a shift from siloed modeling to reflexive, modular systems designed for dynamic, context-aware climate action.
• Abstract（参考訳）: 持続可能な開発目標7(再生可能エネルギーとクリーンエネルギー)を達成するには、技術革新だけでなく、エネルギーアクセスと二酸化炭素排出に影響を与える社会経済的要因のより深い理解が必要である。 これらの要因は注目されているが、特にエネルギーシステムへの影響を定量化し、ドメイン間の相互作用をモデル化し、エネルギー遷移のより広い文脈でフィードバックのダイナミクスを捉える方法については、批判的な疑問が残る。 これらのギャップに対処するために、大規模な言語モデルとドメイン特化エージェントを組み合わせたAIベースのフレームワークであるClimateAgentsを導入し、仮説生成とシナリオ探索をサポートする。 世界銀行データベースから抽出された265の経済・国・地域からの20年間の社会経済・排出データと98の指標を利用して、このフレームワークは、エビデンスベースのデータ駆動方式で、炭素排出量の主要な決定要因を特定するために、機械学習に基づく因果推論アプローチを適用している。 この分析は、農村部におけるクリーンな調理燃料へのアクセス、都市部におけるクリーンな調理燃料へのアクセス、都市部における人口の割合の3つの主要な要因を強調している。 これらの知見は, クリーン調理技術と都市化パターンがエミッション形成に果たす重要な役割を浮き彫りにした。 エビデンスベースのAIポリシーを求める声が増えている中、ClimateAgentsはモジュール的で反射的な学習システムを提供し、ポリシーに対する信頼性と行動可能な洞察の生成をサポートする。 構造化指標、ポリシー文書、セマンティック推論を含む異種データモダリティを統合することで、複雑な社会技術的課題で進化できる適応的な政策決定基盤に寄与する。 このアプローチは、動的でコンテキスト対応の気候活動のために設計された、サイロモデリングから反射性のあるモジュラーシステムへのシフトをサポートすることを目的としている。

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