| 研究課題/領域番号 |
22K18039
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分63040:環境影響評価関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
Chapman Andrew 九州大学, カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所, 准教授 (60795293)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | energy system / preference / behavior / machine learning / artificial intelligence / social equity / system design / environmental behavior / energy system design / statistical analysis / survey / Social Equity / Energy System / Behavior / Sustainability |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research utilizes big data, national surveys, consumption (behavioral) data and direct stakeholder input to establish a machine learning model and visualization interface to detail stakeholder's social aspects and preferences toward an equitable and desirable future energy system.
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| 研究成果の概要 |
本研究では人々の日常生活における行動や嗜好を考慮した環境、経済、社会的課題に関する重要性を予測するフレームワークを開発した。今までの研究では統計学を多く用いられたものが多く、等研究では機械学習の決定具分析を用い、より少ない情報にて予測能力を高める試みであった。フレームワークを活用し、少ない設問及び情報で重要な要素を可視化し、適切なエネルギーシステムデザイン及び政策提案ができた。研究成果として2編の論文が投稿され、2023年に一編が出版され、2編目が査読中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The research is scientifically significant as it allows us to streamline the acquisition of data and it's application to machine learning to identify factors and preferences that were either unclear, or unable to be extracted from small data sets. Energy system design applications are also exciting.
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