当社AI解析プラットフォームMulti-Sigma®上で構築した深層学習モデルを用いて、単一成分冷媒の100年地球温暖化係数（GWP100）を高精度に予測する研究成果が、米国化学会（ACS）の学術誌 ACS Sustainable Chemistry & Engineering に掲載されました。本研究は当社社員が取り組んだものになります。
本研究成果では、国際的な気候目標やキガリ改正などの規制要請を背景に、環境負荷の低い冷媒候補を迅速に探索するための、実務的な予測フレームワークを提示しています。
この研究は、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）のプロジェクトJPNP23001の下で支援されました。
（参考）
https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100244.html
論文情報
論文：A Deep Learning Framework for Predicting Global Warming Potential of Refrigerants for Sustainable Chemical Design
著者：Navin Rajapriya and Kotaro Kawajiri
ジャーナル：ACS Sustainable Chem. Eng. (2025), 13, 45, 19528–19535
発行年：2025年
DOI：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssuschemeng.5c05184
