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レポートナンバー 0000040269

ネットゼロ・グリーンシフトの効用・事業機会白書2025年版 -グリーンAI/IT/テレコム篇 PDF版

一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

発刊日 2024/12/03

言語日本語

体裁A4/約550ページ

ライセンス/価格約550ページ

0000040269

PDF版 129,800 円(税込)

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レポート概要

本白書は、最新のグリーンAIやグリーンIT、グリーンテレコムを活用したサステナブルDX、グリーントランスフォーメーション(GX)を支えるエラスティック(弾力的)なフレームワーク、サステナブルなAI・5G産業モデルなどをさまざまな角度、切り口で多元的に取り上げ、最新の事例を踏まえて解説した総覧型のレポートである。

たとえば、再生可能エネルギーや蓄電池システムなど、複数の分散型エネルギー資源を取り込むことで、エネルギーシステムはダイナミックに変容しつつあるが、これらのイノベーションは、電力配給を、調整コストの高い低効率な集中型モデルから、AI・IoT・ブロックチェーンなどを活用しながら、分散型配電システムへと移行させることで実現している。

また、たとえば、AI・IoT・ブロックチェーンなどを活用することで、サプライチェーン上の企業/拠点ごと、製品ごとなど、さまざまな解像度でCO2排出量、GHG排出状況の算出・可視化、情報伝達時のトレーサビリティ確保、改ざんリスクの排除などが可能となる。

また、たとえば、カーボンフットプリント、エネルギー消費量、カーボンオフセット、再生可能エネルギー使用量などの測定・算定精度に関する情報の伝達などが可能となる。各種環境価値やオフセットクレジットを自動減算処理、外部公開サーバーを介した三者への情報開示も実装することができる。

また、たとえば、グリーンデータセンターでは、最先端の冷却方法、再生可能エネルギー源、エネルギー効率の高いシステムを使用することで、需要パターンの予測、サーバー運用の動的変更、排出量やエネルギー消費に関すコンプライアンス遵守、より環境に配慮したデータセンターソリューションの使用を促されている。

また、AI対応、AI制御、RES統合、持続可能なグリーンエネルギーシステムは、将来の持続可能なシステムの重要な柱となりつつある。AI主導のエネルギーシステムは、運転効率、コスト削減、再生可能エネルギーの信頼性向上において重要な役割を果たし、持続可能な開発アジェンダを支援することができる。

本白書は、これらを含むすべてのテーマについて、包括的・網羅的に取り上げ、「各分野における注目ポイント:近況・最新技術・業界動向の要約」、「各分野における注目市場」、「重要テーマに関する詳述・最新動向解説」という3段階で構成したものである。

レポート詳細

内容編成(目次)

第1章 グリーンAI/IT/テレコム分野における注目ポイント:近況・最新技術・業界動向の要約

1-1 グリーンデータセンター/事業環境・事業特性・最新の業界動向
  [1] グリーンデータセンター産業の新たな傾向
  [2] コンポーネントのインサイト
  [3] 企業規模に関するインサイト
  [4] エンドユーザー別インサイト
  [5] 最近の動向
1-2 再生可能エネルギーAI/事業環境・事業特性・最新の業界動向
  [1] 事業環境・事業特性
  [2] 用途別インサイト
  [3] エンドユーズ・インサイト
  [4] 最近の動向
1-3 ケミストリー4.0/事業環境・事業特性・最新の業界動向
  [1] ケミストリー4.0の新たな傾向
  [2] テクノロジー・インサイト
  [3] 用途別インサイト
  [4] 主な市場動向
1-4 ソーラーAI/事業環境・事業特性・最新の業界動向
  [1] ソーラーAI の新たな傾向
  [2] テクノロジー・インサイト
  [3] 用途別インサイト
  [4] 最近の動向
1-5 グリーン無停電電源装置(UPS)
  [1] グリーン無停電電源装置(UPS)の新たな傾向
  [2] 業界の主な動き

第2章 グリーンAI/IT/テレコム関連注目市場

2-1 グリーンデータセンター/市場・事業機会・参入企業
  [1] グリーンデータセンター市場規模・成長予測
  [2] グリーンデータセンター市場の重要ファクター別分析
  [3] コンポーネントのインサイト
  [4] 企業規模に関するインサイト
  [5] エンドユーザー別インサイト
  [6] グリーンデータセンター市場の企業
2-2 ケミストリー4.0/市場・事業機会・参入企業
  [1] 2023年から2032年までのケミストリー4.0市場規模
  [2] 地域別インサイト
  [3] ケミストリー4.0市場参入企業
2-3 ソーラーAI/市場・事業機会・参入企業
  [1] ソーラーAI市場規模・成長予測
  [2] ソーラーAI市場の事業の成長要因
  [3] 市場の重要ファクター別分析
  [4] 地域別インサイト
  [5] ソーラーAI市場企業
  [6] 最近の動向
2-4 グリーン無停電電源装置(UPS)
  [1] 主要市場インサイト
  [2] 定格出力別分析
  [3] 技術別分析
  [4] エンドユーザー別分析
  [5] 地域別分析
  [6] 主要プレーヤー

第3章 情報通信/情報サービス/半導体業界[1]

3-1 グリーンICT/ICTサステナビリティ 概説
  [1] ICTとエネルギー需要
  [2] IT/電機業界の電力レジリエンスの強化
  [3] 通信ネットワーク機器のエネルギー指標
  [4] 規制/業界の取り組み
  [5]グリーン×デジタル・コンソーシアム
3-2 カーボンニュートラルDX/脱炭素DXの評価指標/フレームワーク
  [1] 概説
  [2] DX化とともに顕在化するデータ基盤(ビッグデータ)をめぐる課題
  [3] サプライチェーン管理への影響
  [4] 価値創造のアーキテクチャとダイナミクスの形成
  [5] DX推進指標の内容・評価
  [6] DX推進指標の自己診断プログラム
  [8] 定量指標と定性指標
  [9] ISCC PLUS認証に基づくマスバランス法
3-3 サステナブルDXを支えるエラスティック(弾力的)なフレームワーク
  [1] MITスローンマネジメントレビュー他 「デジタルビジネスグローバルエグゼクティブスタディおよびリサーチプロジェクト」
  [2] IT-CMFフレームワーク
  [3] DRA(デジタル・レディネス・アセスメント)
  [4] ボトムアップによるデジタル化実装手法 「IVIM」
  [5] EA(エンタープライズアーキテクチャ)
  [6] EAI(企業アプリケーション統合)
  [7] ITIL
  [8] エラスティック(弾力的)なクラウド
3-4 サステナブルな5G産業モデルとカーボンニュートラル
  [1] 産業・業界レベルの5Gバーティカル・インテグレーション
  [2] 水平インテグレーション/パートナーシップの構造変化
  [3] インフラの質的変化
  [4] サービスの高度化と質的変化
  [5] 5Gネットワークが促進する産業サービスモデル
  [6] 次世代ITインフラのサービスモデルと5G
  [7] IIoT/サイバーフィジカルシステム(CPS)と5Gの融合
  [8] ローカル5GアプリケーションとCPSの統合
  [9] 多段エッジコンピューティングを組み合わせたローカル5G

第4章 情報通信/情報サービス/半導体業界[2]

4-1 オンサイトRPA/オフサイトRPAとカーボンニュートラルのガバナンス促進
  [1] RPAガバナンスがもたらすエネルギー面での効果
  [2] RPAの組織学習
  [3] RPAの組織的運用
4-2 テレワーク2.0/ハイブリッドワーキングとワーク・エネルギー・バランス向上
  [1] テレワークDXによるワーク・エネルギー・マネジメントの進化
  [2] テレワークと組織としてのワークフロー管理・進捗管理
  [3] 勤務時間・PC使用状況の可視化によるエネルギー削減
  [4] 労働時間貯蓄制度の活用
  [5] トランザクションプロセスから分散ビジネスプロセスへ
  [6] テレワーク2.0プラットフォームを想定した3領域
  [7] テレワークセンター/フレックスオフィス
  [8] リモートオフィスセンター(ROC)
  [9] サテライトオフィス/スマートオフィス
  [10] V2B(Vehicle to Building)を活用した「次世代スマートオフィス」
4-3 ネットゼロと技術改良の課題
  [1] 製品の長寿命化
  [2] データセンターの設計
  [3] ソフトウェアと配置の最適化
  [4] リソース配分
  [5] 仮想化
  [6] ターミナルサーバー
  [7] 電源管理
  [8] オペレーティングシステムのサポート
  [9] ハードウェア
  [10] マテリアルリサイクル/廃電気電子機器指令
4-4 電子印鑑/ペーパーレス化によるエネルギー効率化
  [1] 電子印鑑/電子シール
  [2] 紙の記録と電子署名の調和
  [3] 帳票電子化
  [4] 経費精算のペーパーレス化
  [5] ワークフローのペーパーレス化
  [6] ペーパーレス会議
  [7] クラウド型請求書/Web請求書
  [8] 給与明細電子化/Web型給与明細
4-5 関連動向
  [1] 米国の大手IT企業が再生可能エネルギーの導入プロジェクトを加速
  [2] インターネット分野でのクリーンエネルギーの利用状況
  [3] ロボットの消費電力を削減する技術
4-6 米国の大手情報通信企業 「カーボンニュートラル達成に向けた目標」
  [1] 概況・近況
  [2] Amazon
  [3] Google
  [4] Apple
  [5] Y ZHDグループ(ヤフーの親会社)/ヤフー
4-7 有力企業・団体動向
  [1] NTT 「2040年に完全なカーボンニュートラルを目指す新戦略:グリーン5G/ドコモでんき/Cabonew」
  [2] 日立製作所 「日立カーボンニュートラル2030:/Green of Digital とGreen by Digital」
  [3] セイコーエプソン(株) 「省電力のためのロボット技術」

第5章 サステナビリティ分野におけるAI、ブロックチェーン、IoTの導入・活用

5-1 概説
5-2 AI/ブロックチェーン/IoTとサステナビリティ・ソリューション
5-3 主な応用分野
5-4 各主要セクターの共起ネットワーク
5-5 今後の方向性

第6章 スマートグリッドからなる分散型配電システムへと移行とブロックチェーン技術

6-1 概説
6-2 スマートグリッドに関連するブロックチェーン技術の現在の研究状況
6-3 研究分野別最新動向
  [1] トランザクティブ・エネルギー
  [2] 異なるマイクログリッド間の調整
  [3] 電気自動車の統合
  [4] プライバシーとセキュリティ
  [5] 需要反応
  [6] その他の応用分野
6-4 今後の方向性

第7章 コネクテッド・プロダクトによるサステナビリティとサーキュラリティ促進

7-1 概説
  [1] 概況
  [2] サプライチェーン・トランスフォーメーション
7-2 コネクテッド・ファクトリー/次世代サプライチェーンとエネルギー効率化
  [1] 概説
  [2] コネクテッド・ファクトリーと統合される設備・部品・作業者の追跡
  [3] コネクテッド・ファクトリーにおける機器のモニタリング
7-3 物流業界のコネクテッド・エコシステム
7-4 コネクテッド・ロジスティクスとエネルギー効率化
7-5 循環型サプライチェーン/インテリジェントな分散型メーカー・ネットワーク
7-6 DNAプロファイリング
7-7 DNAバーコーディング/メタバーコード
7-8 DNA ベースバーコードによるトレーサビリティの革新
7-9 有力企業・団体動向/事例
  [1] SAP/Google Cloud 「Circular Economy 2030」
  [2] マイクロソフト 「水素技術を使ったデータセンターの試験運用に成功」
  [3] アプライド マテリアルズ 「SuCCESS2030(Supply Chain Certification for Environmental and Social Responsibility)の全事業への適用」
  [4] アディダス 「コネクテッド・プロダクトプラットフォーム」

第8章 グリーンIoT/クライメートIoT

8-1 概説
8-2 大気汚染監視IoT
8-3 森林破壊・山火事監視・警告システム
8-4 環境災害防止とIoT
8-5 水質モニタリングIoT
  [1] 概説
  [2] スマート水質モニタリングシステム
  [3] 排水・廃水の収集・処理モニタリング
8-6 廃棄物処理・リサイクル管理とIoT
8-7 野生動物の生息地の保護/潜在的な疫病拡大の防止
8-8 グリーンIoT
  [1] 概要
  [2] グリーンIoTの拡大
  [3] グリーンIoTシステムの構成要素
8-9 太陽光発電とIoT
  [1] 概説
  [2] 家庭用太陽光発電のコントロールとIoT
  [3] ソーラーシステムの評価
8-10 ケーススタディ
  [1] 各国の動向
  [2] 慶應義塾大学理工学部 「仮想電力会社(EVNO)による次世代電力需給制御方式」
8-11 エネルギーハーベスティング(環境発電)技術とIoTの結合
8-12 エネルギー管理システムと無線通信方式
8-13 IoT/センサーネットワークの導入・活用事例
  [1] NEC
  [2] 大成建設
  [3] 日本電産
  [4] 日立コンサルティング
  [5] イノテック
  [6] コクヨ
8-14 電気設備の定期点検や異常の有無確認に関するスマート技術
  [1] (独行法)製品評価技術基盤機構(NITE 「日本初のスマートセキュリティ技術カタログを発表(発売)」

第9章 マルチエネルギーシステム(MES)とIoTの統合

9-1 概説
9-2 背景
9-3 エネルギーシステムとIoTとの相関
9-4 ミクロレベルでの共専門化の推進要因
9-5 マクロレベルでの共専門化の推進要因
9-6 各共専門化の推進要因の側面の統合

第10章 CO2排出量の「見える化(測定・算出・追跡・可視化)」

10-1 概説
10-2 製造業およびサプライヤーのCO2排出量の算出・可視化
10-3 建物に関わるCO2排出量の見える化
10-4 サプライチェーンのGHG排出量を把握するカーボントレーシングシステム
10-5 主な参入企業・団体の動向・事例
  [1] パーソルプロセス&テクノロジー 「GHG排出量可視化支援サービス」
  [2] NTTデータ/日新システムズ/ネクステムズ 「分散型再生可能エネルギー情報の収集・可視化・分析に向けた実証実験」
  [3] AXIS 「企業の電力消費量とCO2排出量を可視化するクラウド・サービスを開始」
  [4] みずほ銀行/イーダッシュ 「CO2排出量の見える化・削減サービスプラットフォーム」
  [5] マイクロソフト 「脱炭素化の進捗をリアルタイムで計測」
  [6] 住友商事 「GHG排出量見える化・削減支援サービス」
  [7] booost technologies  「JEITAのコンソーシアムに参画」
  [8] 東芝デジタルソリューションズ 「CO2排出量見える化サービス事業者と協業開始」
  [9] NTTデータ 「温室効果ガス(GHG)排出量を可視化するクラウドプラットフォーム「C-Turtle」を発表/CDPの情報を活用した日本初のサービス」
  [10] 東急電鉄 「素材製造・施工・運用におけるCO2排出量の見える化」
  [11] アマゾン ウェブ サービス ジャパン(AWSジャパン) 「クラウド移行とCO2排出量削減効果に関するレポートを発表」
  [12] 日本マイクロソフト 「クラウド利用に伴うサプライチェーンエミッションを可視化するツールを公開」
  [13] NTTデータ/日新システムズ/ネクステムズ 「分散型再生可能エネルギー情報の収集・可視化・分析に向けた実証実験」
  [14] ウイングアーク1st/鈴与商事 「サプライチェーンPFにおけるCO2排出量の自動集計・可視化機能を提供開始」
  [15] ブーストテクノロジーズ 「イオン向けに「イオングリーンシステム」を開発、提供を開始」
  [16] あいおいニッセイ同和損害保険 「CO2排出量を算出・可視化するクラウドサービス「zeroboard」を全国の中小企業に無償で提供」
  [17] 兼松/アスエネ 「CO2削減のためのクラウドサービス提供で協業」
  [18] 西部ガス/ゼロボード 「CO2排出量算定・見える化支援でゼロ・ボードと協業」
  [19] 住友林業 「建設時のCO2排出量を見える化」
  [20] NTTコミュニケーションズ 「CO2排出量可視化機能をクラウドサービスで提供」
  [21] 三井物産 「製品別GHG排出量を可視化する新サービスを開始」
  [22] 日本IBM 「顧客企業のCO2排出量を可視化するサービス」
  [23] 日立ソリューションズ 「日立グループのSCMシミュレーションでCO2発生量を推定」
  [24] zeroboard 「GHG(温室効果ガス)排出量を算出・可視化するクラウドプラットフォーム「zeroboard」の提供」
  [25] 住友化学 「原材料の調達から製品の廃棄まで、CO2排出量の「見える化」を実現」

第11章 ビジネスインフラ/ITインフラのグリーン化・高度自動化

11-1 フレキシブルなエネルギータイミングを実現するソフトウェアソリューション
  [1] ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンス調査報告
  [2] 日立ソリューションズ 「日立グループのSCMシミュレーションでCO2発生量を推定」
11-2 人工衛星による気候変動の精密観測
  [1] 人工衛星による気候変動の観測で日米連携
  [2] 地表観測衛星による災害予測・気候変動への適応支援
11-3 脱炭素化支援サービス
  [1] 三菱電機インフォメーションシステムズ 「脱炭素化支援サービス「ゼロボード」と協業」
11-4 グリーンデータセンター化
  [1] 機器の稼働保証温度
  [2] 省電力・省スペースを実現するサーバーインフラ
11-5 スマートデータセンターの取り組み
  [1] 概説
  [2] データセンターのクリーンエネルギー度モニタリング
  [3] Fresh Air Coolingの仕組みの導入
  [4] データセンター冷却技術の進化と電力効率向上
  [5] データセンター電力効率の監視・管理
11-6 ブロックチェーンによる業務革新活用がカーボンニュートラルに及ぼす効果
  [1] 経営労務診断
  [2] 物流業務・物流システム
  [3] 貿易業務
  [4] 保険業務
  [5] 監査・品質鑑定
  [4] RPAによる業務自動化対象
11-7 スマートコントラクト(契約自動化)/スマートプロパティによるエネルギー効率化
  [1] 電子帳簿保存法改正
  [2] スマートコントラクトによる業務効率化
  [3] スマートコントラクト向け基盤
  [4] 企業向けEthereum
  [5] サイドチェーンを用いたスマートコントラクトプラットフォーム
  [6] ブロックチェーン2.0とイーサリアム
  [7] Namecoin(作業証明アルゴリズムを使用している仮想通貨)
  [8] BlackCoin(オープンソースピアツーピアの仮想通貨)
  [9] Omni(暗号化で財務機能を有効にするデジタル通貨)
  [10] Loyyal 「スマートコントラクト技術を使用した報酬プラットフォーム」
  [11] Ubiq(オープンソースのスマートコントラクト・プラットフォーム)
11-8 クラウド型電子契約サービスの現状・課題
  [1] 立会人型電子契約サービスの限界
  [2] ハンコが持つ社会的信頼を電子契約に組み込む上での課題
11-9 有力参入企業/事例
  [1]BPLab 「JEMSとの業務提携/ブロックチェーンによる繊維製品のトレーサビリティシステムの共同研究・提供」

第12章 エネルギー最適化とカーボンフットプリント削減のためのグリーンデータセンター

12-1 概説
12-2 エネルギー効率化技術の必要性
12-3 クラウドデータセンターにおけるエネルギー効率の役割
12-4 エネルギー効率化技術の進化
12-5 動的に調整された作業負荷分散とタスク割り当て
12-6 リアルタイム監視ツール、データ収集、分析技術
12-7 ロードバランシングと動的スケーリングアルゴリズム
12-8 エネルギー最適化モデルの方法論
12-9 炭素排出量・係数
12-10 比較分析
12-11 炭素排出量の比較
12-12 バランス・アプローチ・シナリオ
12-13 再生可能エネルギーを利用したエネルギー効率の高いデータセンターのスケジューリング
12-14 持続可能なデータセンターにおけるエネルギーコストと炭素排出を考慮した仮想マシン割り当ての最適化

第13章 説明可能なAIに基づく持続可能なエネルギー管理システム

13-1 概説
13-2 発電予測における機械学習、ディープラーニング、生成AIの適用
13-3 機械学習の標準的利用手順
13-4 ディープラーニングの標準的利用手順
13-5 発電の時系列予測に用いられるAIモデル

第14章 持続可能な開発とAI対応、AI制御、RES統合

14-1 概説
14-2 持続可能な開発とAI対応・統合に関する主要トピックの急速な広がり
14-3 AIによる風速予測モデル
14-4 AIによる水質予測
14-5 AIによる太陽放射照度の予測
14-6 AIを用いた太陽電池システム
14-7 AIによる建物のエネルギー効率の予測
14-8 AIによるリチウムイオン電池の性能予測
14-9 AIによる燃料電池の性能分析
14-10 AIによるハイブリッド車、EVにおけるエネルギー管理
14-11 持続可能な都市開発のためのAI
14-12 AIによるバイオ燃料の最適化と原料
14-13 AI主導のエネルギー貯蔵とグリッド管理イノベーション
14-14 風力エネルギー予測と最適化のためのディープラーニング
14-15 今後の方向性・課題点

第15章 AIを用いたスマートグリッドにおける分散型エネルギーシステムの計画と運用

15-1 概説
15-2 評価基準
15-3 分散型エネルギーシステムにおけるAIの応用
15-4 分散型エネルギーシステムの計画と運用のためのAI技術
15-5 スマートグリッドにおける回帰と分類のためのAI技術
15-6 スマートグリッドのための高度なAI技術
15-7 AIによる需要予測
15-8 AIによるエネルギーフローの最適化
15-9 AIによるDERの調整と統合
15-10 課題点、機会の拡大シナリオ
15-11 エネルギー・システムにおけるAI応用の全体的枠組み

第16章 AIを用いたスマート・マイクログリッド・システム

16-1 概説
16-2 スマート・マイクログリッド・システムの概要
16-3 複数のスマート・マイクログリッドとRESを組み合わせたスマートグリッドシステム
16-4 スマート・マイクログリッド用インテリジェント統合コントローラ
16-5 スマート・マイクログリッド・システムの料金制御と電力フロー管理

第17章 人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた再生可能エネルギーおよび発電に関するエネルギーの挙動予測

17-1 概説
17-2 再生可能エネルギー分野における予測のためのANNモデル
17-3 太陽光発電におけるANNモデル
17-4 風力エネルギーにおけるANN
17-5 水力エネルギーのANN
17-6 他のエネルギー源のANN

第18章 AIを用いた太陽・風力エネルギー評価手法

18-1 概説
18-2 太陽光発電と風力発電の予測におけるAI適用
18-3 再生可能エネルギー産業における予測のためのAI技術の活用
18-4 RESを利用したエネルギーシステムにおけるデジタル・ツイン
18-5 RES予測・評価におけるAIアプローチ活用の方法論

第19章 グリーンAIとセクター別動向[1]

19-1 概説
19-2 AIによる自然災害防止/AIによる降雨・斜面崩壊の予測
  [1] AIを活用した電力需給の最適化
  [2] 四国電力 「管内でAIを活用した電力需給の最適化運用」
19-3 ESG活動を企業価値向上につなげるAIソリューション
  [1] アクセンチュア 「ESG活動を企業価値向上につなげるAIソリューションを発表」
19-4 エネルギー使用量の最小化・ミニマム化
19-5 AIを活用した電力需給の最適化
  [1] アップデータ 「AI予測モデルによる「発電量予測システム」を開発」
19-6 消費電力を削減するチップ
19-7 ビッグデータとAIの活用による材料探索の効率化
19-8 AI/意思決定経路モデリングによる温室効果ガスの排出・収益目標の促進
19-9 データ駆動型のスクリーニング・ツール・機械学習手法
19-10 東芝 「AIによる再生可能エネルギー電力の取引支援・発電量予測」
19-11 AIによるエアコンの自動制御・節電
19-12 AIによる油流出のリスクの評価・軽減

第20章 グリーンAIとセクター別動向 [2]

20-1 概説
20-2 AIを活用した精密散布システム
20-3 農業開発プロジェクトの経済効果測定
20-4 農場の維持・保全に関する意思決定支援
20-5 気候変動対応のスマート農業支援
20-6 農業・食料システム支援向けビッグデータ用プラットフォーム
20-7 AIとブロックチェーン技術を搭載したトータルトラクターサービス
20-8 灌漑システム用水源の最適化支援/テクスチャークラスマップ作成
20-9 機械学習ツールを使った作物診断

第21章 バイオマテリアル分野におけるAI・機械学習の導入・適用

21-1 概説
21-2 金属材料技術・関連産業とAI・機械学習の活用
  [1] ポリマー材料
  [2] 複合材料
  [3] 無機材料

第22章 深層強化学習に基づく燃料電池データセンターの電力資源管理

22-1 概要
22-2 システムモデル
22-3 深層強化学習に基づく分配法
22-4 データセンター用燃料電池

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