論文の概要: Open and Linked Data Model for Carbon Footprint Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01278v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 11:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 11:15:19.557621
• Title: Open and Linked Data Model for Carbon Footprint Scenarios
• Title（参考訳）: カーボンフットプリントシナリオのオープンおよびリンクデータモデル
• Authors: Boris Ruf and Marcin Detyniecki
• Abstract要約: 炭素フットプリントシナリオのためのオープンでリンクされたデータモデルを提案する。 我々は、Webベースのデータインタプリタのプロトタイプを用いて、私たちのアイデアの実装を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.550140109387469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Carbon footprint quantification is key to well-informed decision making over carbon reduction potential, both for individuals and for companies. Many carbon footprint case studies for products and services have been circulated recently. Due to the complex relationships within each scenario, however, the underlying assumptions often are difficult to understand. Also, re-using and adapting a scenario to local or individual circumstances is not a straightforward task. To overcome these challenges, we propose an open and linked data model for carbon footprint scenarios which improves data quality and transparency by design. We demonstrate the implementation of our idea with a web-based data interpreter prototype.
• Abstract（参考訳）: 炭素フットプリントの定量化は、個人と企業の両方にとって、炭素削減の可能性よりも優れた意思決定の鍵となる。 製品やサービスの多くの炭素フットプリントケース研究が最近流通している。 しかし、それぞれのシナリオにおける複雑な関係のため、基礎となる前提はしばしば理解しづらい。 また、シナリオをローカルや個別の状況に再利用し、適用するのは簡単な作業ではありません。 これらの課題を克服するため,我々は,設計によるデータ品質と透明性を向上させる炭素フットプリントシナリオのためのオープンでリンクされたデータモデルを提案する。 webベースのデータインタプリタプロトタイプを用いて,このアイデアの実装を実証する。

関連論文リスト

• The Sunk Carbon Fallacy: Rethinking Carbon Footprint Metrics for Effective Carbon-Aware Scheduling [2.562727244613512]
  本研究は, 炭素会計指標を用いて, 所定のサーバ群上での炭素を意識したジョブスケジューリングと配置を評価する。 本研究では, 炭素添加コストに影響を及ぼす要因について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T12:23:59Z)
• Carbon Market Simulation with Adaptive Mechanism Design [55.25103894620696]
  炭素市場(英: carbon market)は、個人の利益をグローバルユーティリティーと整合させる経済エージェントをインセンティブとする、市場ベースのツールである。 階層型モデルフリーマルチエージェント強化学習(MARL)を用いて市場をシミュレートする適応機構設計フレームワークを提案する。 MARLは、政府エージェントが生産性、平等、二酸化炭素排出のバランスをとることができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T05:08:51Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• FedGreen: Carbon-aware Federated Learning with Model Size Adaptation [36.283273000969636]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントからモデルを構築するための有望な協調フレームワークを提供する。 FLクライアントをホストするクラウドとエッジサーバは、さまざまな電力源を持つ地理的な場所の影響を受け、多様な炭素フットプリントを示す可能性がある。 我々は、クライアントと共有する適応型モデルサイズを採用することにより、モデルを効率的に訓練するための、炭素を意識したFLアプローチであるFedGreenを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T20:37:26Z)
• Leveraging AI-derived Data for Carbon Accounting: Information Extraction from Alternative Sources [0.0]
  我々は、信頼できる炭素会計手順への道筋に重要な役割を果たす、より多様なデータソースの必要性について論じる。 金融・海運データに対するOpenAIのGPT APIを用いたNLPを用いた分析により,近年の現実世界データに関するケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T22:49:41Z)
• Machine Guided Discovery of Novel Carbon Capture Solvents [48.7576911714538]
  機械学習は、材料開発における時間とリソースの負担を軽減するための有望な方法を提供する。 そこで我々は, 市販の酸性ガススクラップ式炭素捕捉装置に適合する新規な水性アミンを, エンドツーエンドで発見する「発見サイクル」を開発した。 予測プロセスは、材料パラメータの両方の実験に対して60%の精度を示し、外部テストセット上では1つのパラメータに対して80%の精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T18:32:38Z)
• Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning [77.62876532784759]
  機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T18:35:00Z)
• Measuring the Carbon Intensity of AI in Cloud Instances [91.28501520271972]
  我々は,ソフトウェアの炭素強度を測定するための枠組みを提供し,運転中の炭素排出量を測定することを提案する。 私たちは、Microsoft Azureクラウドコンピューティングプラットフォームにおける排出削減のための一連のアプローチを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T17:04:04Z)
• Towards a Systematic Survey for Carbon Neutral Data Centers [23.339102377319833]
  データセンターは大規模なエネルギー消費のため、炭素集約型企業である。 データセンター産業は2030年までに世界の二酸化炭素排出量の8%を占めると見積もられている。 本研究は, 政策指標と技術方法論の両方を考慮した, 炭素中性データセンターへのロードマップを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T09:24:15Z)
• Petri Nets with Parameterised Data: Modelling and Verification (Extended Version) [67.99023219822564]
  我々は、カタログネットと呼ばれるカラーペトリネットの拡張を紹介し、研究し、このタイプのプロセスを捉える2つの重要な特徴を提供する。 我々は、新しい価値注入が特に扱いにくい機能であることを示し、それを改ざんするための戦略について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:26:08Z)

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。