Novel AI-Genetics Algorithm for Renewable Bioenergy Generation in City Centers
Notice bibliographique
Résumé
Transforming cities into net producers of energy allows urban environments to mitigate the challenges of climate change. Such a transformation requires navigating efficient typologies of new ecosystems and buildings by integrating renewable energy sources into existing infrastructure. Bioenergy is among such sources that harness solar energy to produce biomass, act as natural carbon sinks, and generate oxygen through photosynthesis to improve air quality and support urban resilience. This study constructed a full-scale bioenergy system, with real-time biomass monitoring facilitated by an RGB image-based technique. Neural Networks were then integrated into Genetic Algorithms to improve search efficiency and reduce optimization time. Datasets containing fewer than 100 points exhibited lower predictive accuracy, with a 10-point Neural Network yielding a correlation coefficient of 0.661, and a 50-point Neural Network showing a correlation coefficient of 0.599. As the dataset size increased beyond 150 points, the Neural Network achieved a perfect linear correlation, reflected in a correlation coefficient of 1. Neural Network-Aided Genetic Algorithm optimized the system in just 6 minutes, a remarkable enhancement over the original algorithm that required 24.4 hours. Overall, the study highlights the potential of integrating AI-driven optimization and monitoring techniques into bioenergy systems, contributing to sustainable building designs that enhance renewable bioenergy production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».