論文の概要: Make Making Sustainable: Exploring Sustainability Practices, Challenges, and Opportunities in Making Activities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13254v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 19:28:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 13:23:53.279876
- Title: Make Making Sustainable: Exploring Sustainability Practices, Challenges, and Opportunities in Making Activities
- Title(参考訳): 持続可能なものづくり--持続可能性の実践、課題、活動の機会を探る
- Authors: Zeyu Yan, Mrunal Dhaygude, Huaishu Peng,
- Abstract要約: 現代製造業者コミュニティにおけるサステナビリティの展望について検討する。
本研究は, 製造プロセスを通じて生じる「無駄」の多様さ, 廃棄物管理戦略(あるいはその欠如), 持続不可能なプラクティスの推進動機, 直面する課題の4つの主要なテーマについて考察した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.962921179166476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The recent democratization of personal fabrication has significantly advanced the maker movement and reshaped applied research in HCI and beyond. However, this growth has also raised increasing sustainability concerns, as material waste is an inevitable byproduct of making and rapid prototyping. In this work, we examine the sustainability landscape within the modern maker community, focusing on grassroots makerspaces and maker-oriented research labs through in-depth interviews with diverse stakeholders involved in making and managing making-related activities. Our findings highlight four key themes: the various types of "waste" generated through the making process, the strategies (or lack thereof) for managing this waste, the motivations driving (un)sustainable practices, and the challenges faced. We synthesize these insights into design considerations and takeaways for technical HCI researchers and the broader community, focusing on future tools, infrastructures, and educational approaches to foster sustainable making.
- Abstract(参考訳): 近年の個人生産の民主化は製造業者の運動を大きく前進させ、HCI以降の応用研究を形作り直した。
しかし, この成長は, 原料廃棄物が製造や急激なプロトタイピングの必然的副産物であることから, 持続可能性への懸念も高まっている。
本研究では,現代の製造業者コミュニティにおけるサステナビリティの展望を考察し,造作関連活動の制作・管理に関わる多様な利害関係者との深いインタビューを通じて,草の根のメーカースペースと製造業者中心の研究所に着目した。
本研究は, 製造プロセスを通じて生じる「無駄」の多様さ, 廃棄物管理戦略(あるいはその欠如), 持続不可能なプラクティスの推進動機, 直面する課題の4つの主要なテーマについて考察した。
我々は,これらの知見を,技術系HCI研究者とより広範なコミュニティのために,持続可能な製造を促進するための将来のツール,インフラ,教育的アプローチに焦点をあてて,設計上の考慮と取組みにまとめる。
関連論文リスト
- Bridging the Gap: Integrating Ethics and Environmental Sustainability in AI Research and Practice [57.94036023167952]
我々は、AIの倫理的影響を研究するための努力は、その環境への影響を評価するものと相まって行われるべきであると論じる。
我々は,AI研究と実践にAI倫理と持続可能性を統合するためのベストプラクティスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-01T13:53:11Z) - A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond [88.5807076505261]
大規模推論モデル (LRM) は, 推論中におけるチェーン・オブ・ソート (CoT) の推論長を拡大することにより, 高い性能向上を示した。
懸念が高まっているのは、過度に長い推論の痕跡を生み出す傾向にある。
この非効率性は、トレーニング、推論、現実のデプロイメントに重大な課題をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T15:36:30Z) - The road to Sustainable DevOps [1.8131685250325171]
SusDevOpsは、環境への影響を最小限にし、社会的包摂性を高め、ソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおける個人の幸福をサポートすることの重要性を強調している。
例えば、生態的なフットプリントの削減、労働力の取り込みの促進、開発者の個人の幸福への対処などです。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T19:33:31Z) - A Survey of Sustainability in Large Language Models: Applications, Economics, and Challenges [0.7889270818022226]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、生成、推論の高度な機能を提供することによって、多くのドメインを変換している。
研究、医療、クリエイティビティ・メディアといった業界にまたがる、画期的な応用にもかかわらず、彼らの急速な採用は持続可能性に関する重要な懸念を提起する。
本研究では, LLMの環境, 経済, 計算的課題について検討し, データセンターのエネルギー消費, 炭素排出量, 資源利用に着目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T05:20:04Z) - Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T16:18:11Z) - On the Challenges and Opportunities in Generative AI [157.96723998647363]
私たちは、現在の大規模な生成AIモデルは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの根本的な欠点を示しています。
我々は、研究者に実りある研究の方向性を探るための洞察を提供することを目標とし、より堅牢でアクセスしやすい生成AIソリューションの開発を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T15:19:33Z) - Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models [52.24001776263608]
この包括的調査は、HSモデレーションの最近の歩みを掘り下げている。
大型言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を強調した。
研究における既存のギャップを、特に表現不足言語や文化の文脈で特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T03:51:44Z) - Industrial Challenges in Secure Continuous Development [0.7734726150561089]
セキュリティと継続的ソフトウェアエンジニアリングの交わりは、アジャイル開発運動の初期から大きな関心を集めています。
本稿では,異なる役割の実践者との課題を検証した,我々の取り組みの関連部分を要約する。
課題の集合を浮き彫りにするよりも、実践者や研究者が今後の作業を説明する上で、私たちが特定した4つの重要な研究指針を提示することで、結論付けます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T12:02:16Z) - A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7288855108172]
推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。
本稿では,推論に適応する基礎モデルを提案する。
次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T15:16:13Z) - A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms
and Research Challenges [35.317637957059944]
我々は、AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドについてレビューする。
我々は、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T09:38:35Z) - Embedding Sustainability in Complex Projects: A Pedagogic Practice
Simulation Approach [0.0]
英国の温室効果ガス排出量は2050年までにほぼゼロに削減された。
複雑なプロジェクトを駆動する新しいテーマが継続的に開発されている。
プロジェクトマネジメント教育は、持続可能性要因の強制のための総合的な基盤を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-28T09:33:23Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T21:23:03Z) - Using satellite imagery to understand and promote sustainable
development [87.72561825617062]
持続可能な開発成果を理解するために衛星画像を用いた成長する文献を合成する。
我々は、重要な人間関係の結果と、衛星画像の量の増大と解像度について、地上データの質を定量化する。
不足およびノイズの多いトレーニングデータの観点から、モデル構築に対する最近の機械学習アプローチをレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T05:20:00Z) - Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview,
Challenges and Opportunities [52.59080024266596]
本稿では,センサを用いた人間の活動認識のための最先端のディープラーニング手法について調査する。
まず、官能データのマルチモーダリティを導入し、公開データセットに情報を提供する。
次に、課題によって深層メソッドを構築するための新しい分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T09:55:59Z)
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。