論文の概要: Energy-Efficient Green AI Architectures for Circular Economies Through Multi-Layered Sustainable Resource Optimization Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12262v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 16:09:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.635965
- Title: Energy-Efficient Green AI Architectures for Circular Economies Through Multi-Layered Sustainable Resource Optimization Framework
- Title（参考訳）: 多層持続可能な資源最適化フレームワークによる循環エコノミクスのためのエネルギー効率の良いグリーンAIアーキテクチャ
- Authors: Ripal Ranpara,
- Abstract要約: 我々は、最先端の機械学習アルゴリズム、エネルギーを意識した計算モデル、最適化技術を統合する多層フレームワークとメタアーキテクチャを導入する。
リチウムイオン電池のリサイクルと都市ごみ管理システムによる実世界のデータセットを用いて,本フレームワークを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this research paper, we propose a new type of energy-efficient Green AI architecture to support circular economies and address the contemporary challenge of sustainable resource consumption in modern systems. We introduce a multi-layered framework and meta-architecture that integrates state-of-the-art machine learning algorithms, energy-conscious computational models, and optimization techniques to facilitate decision-making for resource reuse, waste reduction, and sustainable production.We tested the framework on real-world datasets from lithium-ion battery recycling and urban waste management systems, demonstrating its practical applicability. Notably, the key findings of this study indicate a 25 percent reduction in energy consumption during workflows compared to traditional methods and an 18 percent improvement in resource recovery efficiency. Quantitative optimization was based on mathematical models such as mixed-integer linear programming and lifecycle assessments. Moreover, AI algorithms improved classification accuracy on urban waste by 20 percent, while optimized logistics reduced transportation emissions by 30 percent. We present graphical analyses and visualizations of the developed framework, illustrating its impact on energy efficiency and sustainability as reflected in the simulation results. This paper combines the principles of Green AI with practical insights into how such architectural models contribute to circular economies, presenting a fully scalable and scientifically rooted solution aligned with applicable UN Sustainability Goals worldwide. These results open avenues for incorporating newly developed AI technologies into sustainable management strategies, potentially safeguarding local natural capital while advancing technological progress.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,循環経済を支えるエネルギー効率の高いグリーンAIアーキテクチャを提案し,現代システムにおける持続可能な資源消費の現代的課題に対処する。
資源再利用, 廃棄物削減, 持続可能な生産のための意思決定を容易にするため, 最先端の機械学習アルゴリズム, エネルギーを考慮した計算モデル, 最適化技術を統合した多層フレームワークとメタアーキテクチャを導入する。
特に,本研究の重要な結果は,従来の方法に比べてワークフロー中のエネルギー消費量が25%減少し,資源回収効率が18%改善したことを示している。
定量的最適化は混合整数線形プログラミングやライフサイクルアセスメントといった数学的モデルに基づいていた。
さらに、AIアルゴリズムは都市ごみの分類精度を20%改善し、最適化されたロジスティクスにより輸送排出量を30%削減した。
本研究は, シミュレーション結果に反映されたエネルギー効率と持続可能性への影響を概説した, 開発フレームワークのグラフィカル解析と可視化について述べる。
本稿では,グリーンAIの原理と,そのようなアーキテクチャモデルが円圏経済にどのように貢献するかに関する実践的な洞察を結合し,世界規模の国連持続可能性目標に沿った,完全にスケーラブルで科学的に根ざしたソリューションを提案する。
これらの結果は、新たに開発されたAI技術を持続可能な管理戦略に組み込むことで、技術進歩を推し進めながら、現地の自然資本を保護できる可能性がある。
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