持続可能な開発目標7（手頃でクリーンなエネルギー）を達成するためには、技術革新だけでなく、エネルギーアクセスや炭素排出に影響を与える社会経済的要因の理解が重要です。本研究では、これらの要因の影響を定量化し、エネルギーシステムとの相互作用をモデル化するためのAIベースのフレームワーク「ClimateAgents」が紹介されています。このフレームワークは、265の経済、国、地域からの20年分の社会経済と排出データを活用し、機械学習による因果推論のアプローチを適用しています。特に、農村部と都市部のクリーン調理燃料へのアクセス率、都市人口の割合が炭素排出の主要な要因として特定され、これらが排出結果に与える重要な役割が強調されています。「ClimateAgents」は、異なるデータモダリティを統合し、政策の信用性と実行可能な洞察を生成するためのモジュール式で反射的な学習システムを提供します。このアプローチは、文脈を意識した動的な気候対策に向けたシステム設計を目指しています。