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J-GLOBAL ID：202202272465678759   整理番号：22A0161991

AIとビッグデータ展望からの都市エネルギー効率評価モデル:政策メーカーのためのツール【JST・京大機械翻訳】

Urban energy efficiency assessment models from an AI and big data perspective: Tools for policy makers

著者 (4件)： Anthopoulos Leonidas (University of Thessaly, Greece) ,  Anthopoulos Leonidas (Geopolis campus, Larissa ring road, GR41500, Larissa, Greece) ,  Kazantzi Vasiliki (University of Thessaly, Greece) ,  Kazantzi Vasiliki (Geopolis campus, Larissa ring road, GR41500, Larissa, Greece)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 76  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー効率はcliche用語であるが,特に都市と持続可能性や気候変動のような新たな課題に対処する手段として,過去10年間,ますます注目を浴びている話題である。いくつかのモデルを導入し,都市エネルギーシステムを概念化し,計算し,局所エネルギー効率を較正する変異体を実証した。それにもかかわらず,ブロックチェーン,電気および自律車両,スマート建築システム,人工知能(AI)およびビッグデータなどのような切断エッジ技術は,都市内で成長しており,大量の電力を要求するので,同定された都市エネルギー効率を疑問視している。この点に関して,政策立案者は,新興技術のエネルギー効率と都市エネルギーシステムへのそれらの影響に関連しており,それらの開発に対する対応する基準の導入を試みる。本論文は,都市のエネルギー効率におけるAIと大きいデータの影響に焦点を合わせる。より具体的には,文献分析を行い,AIと大データのレンズの下で既存のエネルギー効率評価モデルの分類を返した。さらに,AIと大きいデータエネルギー効率のための統一評価モデルの定義をアプローチした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： レンズ ,  電力 ,  *都市 ,  気候変動 ,  人工知能 ,  *生産者 ,  エネルギーシステム ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 概念形成 ,  自律性 ,  持続可能性 ,  *評価モデル ,  *ビッグデータ ,  スマートシティ ,  ブロックチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： エネルギー効率 ,  評価 ,  モデル ,  AI ,  ビッグデータ ,  都市 ,  スマートシティ

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S)

タイトルに関連する用語 (9件)： AI ,  ビッグデータ ,  展望 ,  都市 ,  エネルギー効率 ,  評価モデル ,  政策 ,  メーカー ,  ツール