論文の概要: Optimizing Carbon Footprint in ICT through Swarm Intelligence with Algorithmic Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17166v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 02:34:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 07:52:42.051532
• Title: Optimizing Carbon Footprint in ICT through Swarm Intelligence with Algorithmic Complexity
• Title（参考訳）: アルゴリズム複雑度を考慮したスワームインテリジェンスによるICTにおける炭素フットプリントの最適化
• Authors: Vasileios Alevizos, Nikitas Gerolimos, Sabrina Edralin, Clark Xu, Akebu Simasiku, Georgios Priniotakis, George Papakostas, Zongliang Yue,
• Abstract要約: 2022年、化石燃料の燃焼とセメント生産による地球規模の排出が記録され、パンデミック前の水準への回復が示唆された。 このことは、ICT内の炭素フットプリントを測定し最適化するために、Swarm Intelligenceアプリケーションをさらに探究する必要があることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Global emissions from fossil fuel combustion and cement production were recorded in 2022, signaling a resurgence to pre-pandemic levels and providing an apodictic indication that emission peaks have not yet been achieved. Significant contributions to this upward trend are made by the Information and Communication Technology (ICT) industry due to its substantial energy consumption. This shows the need for further exploration of swarm intelligence applications to measure and optimize the carbon footprint within ICT. All causative factors are evaluated based on the quality of data collection; variations from each source are quantified; and an objective function related to carbon footprint in ICT energy management is optimized. Emphasis is placed on the asyndetic integration of data sources to construct a convex optimization problem. An apodictic necessity to prevent the erosion of accuracy in carbon footprint assessments is addressed. Complexity percentages ranged from 5.25% for the Bat Algorithm to 7.87% for Fast Bacterial Swarming, indicating significant fluctuations in resource intensity among algorithms. These findings suggest that we were able to quantify the environmental impact of various swarm algorithms.
• Abstract（参考訳）: 2022年、化石燃料の燃焼とセメント生産による地球規模の排出が記録され、パンデミック以前の水準への回復を示唆し、排出ピークがまだ達成されていないというアポディティックな兆候を与えた。 この上昇傾向への重要な貢献は、その実質的なエネルギー消費のため、情報通信技術(ICT)産業によってなされる。 このことは、ICT内の炭素フットプリントを測定し最適化するために、Swarm Intelligenceアプリケーションをさらに探究する必要があることを示している。 データ収集の質に基づいてすべての因果要因を評価し、各ソースからの変動を定量化し、ICTエネルギー管理における炭素フットプリントに関連する目的関数を最適化する。 凸最適化問題を構築するために、データソースの非定常統合に重点を置いている。 炭素フットプリント評価における精度の侵食を防止するためのアポクティックな必要性に対処する。 複雑度の割合は、バットアルゴリズムの5.25%から高速細菌スワーミングの7.87%まで変化しており、アルゴリズム間の資源強度の著しい変動を示している。 これらの結果から,様々なSwarmアルゴリズムの環境影響の定量化が可能であることが示唆された。

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