論文の概要: Computing Research for the Climate Crisis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05926v2
- Date: Mon, 23 Aug 2021 18:23:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-18 17:05:38.565147
- Title: Computing Research for the Climate Crisis
- Title（参考訳）: 気候危機のためのコンピューティング研究
- Authors: Nadya Bliss, Elizabeth Bradley, and Claire Monteleoni
- Abstract要約: このホワイトペーパーは、気候変動による課題に対処する上でのコンピューティング研究の役割を強調している。
これらの課題が発生する6つの重要な影響領域を概説する。
計算研究が関連する問題に対処するための具体的な方法を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.162108369849964
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Climate change is an existential threat to the United States and the world.
Inevitably, computing will play a key role in mitigation, adaptation, and
resilience in response to this threat. The needs span all areas of computing,
from devices and architectures (e.g., low-power sensor systems for wildfire
monitoring) to algorithms (e.g., predicting impacts and evaluating mitigation),
and robotics (e.g., autonomous UAVs for monitoring and actuation) -- as well as
every level of the software stack, from data management systems and
energy-aware operating systems to hardware/software co-design. The goal of this
white paper is to highlight the role of computing research in addressing
climate change-induced challenges. To that end, we outline six key impact areas
in which these challenges will arise -- energy, environmental justice,
transportation, infrastructure, agriculture, and environmental monitoring and
forecasting -- then identify specific ways in which computing research can help
address the associated problems. These impact areas will create a driving force
behind, and enable, cross-cutting, system-level innovation. We further break
down this information into four broad areas of computing research: devices &
architectures, software, algorithms/AI/robotics, and sociotechnical computing.
Additional contributions by: Ilkay Altintas (San Diego Supercomputer Center),
Kyri Baker (University of Colorado Boulder), Sujata Banerjee (VMware), Andrew
A. Chien (University of Chicago), Thomas Dietterich (Oregon State University),
Ian Foster (Argonne National Labs), Carla P. Gomes (Cornell University),
Chandra Krintz (University of California, Santa Barbara), Jessica Seddon (World
Resources Institute), and Regan Zane (Utah State University).
- Abstract（参考訳）: 気候変動は米国と世界にとって現実的な脅威である。
必然的に、この脅威に対する緩和、適応、レジリエンスにおいて、コンピューティングは重要な役割を果たすだろう。
ニーズは、デバイスやアーキテクチャ(例えば、山火事の監視のための低消費電力センサーシステム)からアルゴリズム(例えば、影響の予測と緩和の評価)、ロボット工学(例えば、監視とアクチュエータのための自律型UAV)まで、そしてデータ管理システムやエネルギ・アウェア・オペレーティングシステムからハードウェア/ソフトウェアの共同設計まで、あらゆるレベルのソフトウェアスタックにまたがる。
この白書の目的は、気候変動による課題に対処するコンピューティング研究の役割を強調することである。
その目的のために、エネルギー、環境正義、交通、インフラ、農業、環境監視および予測という、これらの課題が発生する6つの重要な影響領域を概説し、関連する問題に対処するのにコンピュータ研究が役立つ特定の方法を特定する。
これらの影響領域は、横断的なシステムレベルのイノベーションを実現する原動力となるでしょう。
さらに、この情報を、デバイスとアーキテクチャ、ソフトウェア、アルゴリズム/AI/ロボティクス、社会工学コンピューティングの4つの分野に分割します。
Ilkay Altintas(サンディエゴ・スーパーコンピュータ・センター)、Kyri Baker(コロラド・ボルダー大学)、Sujata Banerjee(VMware)、Andrew A. Chien(シカゴ大学)、Thomas Dietterich(オレゴン州立大学)、Ian Foster(アルゴンヌ国立研究所)、Carla P. Gomes(コーネル大学)、Chandra Krintz(カリフォルニア大学サンタバーバラ校)、Jessica Seddon(世界資源研究所)、Regan Zane(ユタ州立大学)の3名が貢献している。
関連論文リスト
- Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact [0.5982922468400899]
機械学習に対する最近の関心の高まりは、AI/MLの大規模採用に拍車をかけた。
ライフサイクルを通じて、AI/MLから環境への影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。
本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:19:35Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of
Computing [80.72844751804166]
2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。
シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。
参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:32:27Z) - Physical Computing for Materials Acceleration Platforms [81.09376948478891]
我々は、MAPs研究プログラムの一環として、新しい素材の探索を加速する同じシミュレーションとAIツールが、根本的に新しいコンピュータ媒体の設計を可能にすると論じている。
シミュレーションに基づくMAPプログラムの概要を述べる。
我々は、材料研究者と計算機科学者の革新的なコラボレーションの新たな時代を導入することを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T23:03:54Z) - Future Computer Systems and Networking Research in the Netherlands: A
Manifesto [137.47124933818066]
我々はICTの重要部分としてCompSysに注目している。
オランダ経済のトップセクター、国家研究アジェンダの各ルート、国連持続可能な開発目標の各ルートは、コンプシーズの進歩なしには対処できない課題を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T11:02:29Z) - Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on
Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。
我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T13:32:31Z) - Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities [13.089123643565724]
我々は、産業規模の機械学習ユースケースにおけるモデル開発サイクルを調べることで、AIコンピューティングの炭素フットプリントを特徴づける。
ハードウェア・ソフトウェア設計と大規模最適化がAIのカーボンフットプリント全体の削減にどのように役立つのかを、エンドツーエンドで分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-30T23:36:10Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Chasing Carbon: The Elusive Environmental Footprint of Computing [11.992632765006087]
我々は、炭素排出量の観点から計算の環境効果を分析する。
現代のモバイルおよびデータセンター機器に関連するほとんどの排出量は、ハードウェア製造とインフラから来ている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-28T18:15:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。