論文の概要: Carbon-Aware Orchestration of Integrated Satellite Aerial Terrestrial Networks via Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17825v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 06:49:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-26 16:57:26.492912
- Title: Carbon-Aware Orchestration of Integrated Satellite Aerial Terrestrial Networks via Digital Twin
- Title(参考訳): デジタル双極子による統合衛星空中ネットワークのカーボンアウェアオーケストレーション
- Authors: Shumaila Javaid, Nasir Saeed,
- Abstract要約: 衛星航空地上ネットワーク(ISATN)は6Gのキーイネーブラーとして想定されている。
この研究は、ISATNのための炭素を意識したオーケストレーションフレームワークを提案することで、エネルギーを意識した以前の研究を前進させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.097337826307388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Integrated Satellite Aerial Terrestrial Networks (ISATNs) are envisioned as key enablers of 6G, providing global connectivity for applications such as autonomous transportation, Industrial IoT, and disaster response. Their large-scale deployment, however, risks unsustainable energy use and carbon emissions. This work advances prior energy-aware studies by proposing a carbon-aware orchestration framework for ISATNs that leverages Digital Twin (DT) technology. The framework adopts grams of CO$_2$-equivalent per bit (gCO$_2$/bit) as a primary sustainability metric and implements a multi timescale Plan Do Check Act (PDCA) loop that combines day-ahead forecasting with real-time adaptive optimization. ISATN-specific control knobs, including carbon-aware handovers, UAV duty cycling, and renewable-aware edge placement, are exploited to reduce emissions. Simulation results with real carbon intensity data show up to 29\% lower gCO$_2$/bit than QoS-only orchestration, while improving renewable utilization and resilience under adverse events.
- Abstract(参考訳): ISATN(Integrated Satellite Aerial Terrestrial Networks)は、自律輸送、産業用IoT、災害対応などのアプリケーションにグローバルな接続を提供する6Gの重要な実現手段として構想されている。
しかし、大規模な展開は、持続不可能なエネルギー使用と二酸化炭素排出量のリスクを負う。
この研究は、Digital Twin(DT)技術を活用したISATNのための炭素認識オーケストレーションフレームワークを提案することで、エネルギーを意識した以前の研究を前進させる。
このフレームワークは、主要な持続可能性指標としてCO$_2$-equivalent per bit (gCO$_2$/bit) のグラムを採用し、デイアヘッド予測とリアルタイム適応最適化を組み合わせたマルチタイムスケールプランドチェック法(PDCA)ループを実装している。
ISATN固有の制御ノブ、例えば炭素対応ハンドオーバー、UAVのデューティサイクル、再生可能対応エッジ配置は、排出量を減らすために利用される。
実炭素強度データによるシミュレーションの結果、QoSのみのオーケストレーションよりも29\%低いgCO$2/bitとなり、一方、有害事象下での再生利用とレジリエンスを改善した。
関連論文リスト
- ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy [51.56484100374058]
ASTREAは、自律的な宇宙船運用のためのフライト・ヘリテージ・ハードウェア上で実行される最初のエージェント・システムである。
我々は,資源制約付き大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習コントローラを,空間対応プラットフォームに適した非同期アーキテクチャに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T08:52:13Z) - Dirty Bits in Low-Earth Orbit: The Carbon Footprint of Launching Computers [1.8990839669542956]
低地球軌道(LEO)衛星は通信や軌道内計算のためにますます提案されている。
本稿では,軌道上からの打ち上げから再突入までのライフサイクルエミッションに着目し,宇宙における計算の炭素フットプリントについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-08T12:14:20Z) - Towards net-zero manufacturing: carbon-aware scheduling for GHG emissions reduction [0.0]
スコープ2エミッションは、グリッド電力の生産と消費に関連する間接的なエミッションである。
本研究では, スコープ2の排出削減を目的とした, 炭素を意識したフローショップスケジューリングモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-03T09:06:54Z) - Improving Power Plant CO2 Emission Estimation with Deep Learning and Satellite/Simulated Data [0.0]
発電所からのCO2排出は、重要なスーパーエミッターとして、地球温暖化に大きく貢献する。
本研究では、Sentinel-5PからのNO2データの統合、連続したXCO2マップの生成、OCO-2/3からの実際の衛星観測をデータスカース領域における71以上の発電所に組み込むことにより、利用可能なデータセットを拡張することによる課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T08:05:15Z) - SCoTT: Strategic Chain-of-Thought Tasking for Wireless-Aware Robot Navigation in Digital Twins [78.53885607559958]
無線対応経路計画フレームワークであるSCoTTを提案する。
SCoTT は DP-WA* の2% 以内で経路ゲインを達成し, 連続的に短い軌道を生成できることを示す。
また,ガゼボシミュレーションにおいて,SCoTTをROSノードとして配置することにより,本手法の実用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T10:45:49Z) - Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている
本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。
本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-28T05:46:28Z) - Near Real-time CO$_2$ Emissions Based on Carbon Satellite And Artificial
Intelligence [20.727982405167758]
我々は、データ検索アルゴリズムと2ステップのデータ駆動ソリューションの両方を含む統合AIベースのパイプラインを提案する。
まず、データ検索アルゴリズムは、炭素衛星、炭素源の情報、およびいくつかの環境要因を含むマルチモーダルデータから効率的なデータセットを生成することができる。
第二に、深層学習技術の強力な表現を適用した2段階のデータ駆動ソリューションは、人為的CO$排出の定量化を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T12:01:32Z) - Integrating LEO Satellites and Multi-UAV Reinforcement Learning for
Hybrid FSO/RF Non-Terrestrial Networks [55.776497048509185]
低高度地球軌道衛星(SAT)と無人航空機(UAV)のメガコンステレーションは、第5世代(5G)を超える高速・長距離通信の実現を約束している。
我々は、ミリ波(mmWave)無線周波数(RF)または自由空間光(FSO)リンクを用いて、SATとUAVリレーを介して2つの長距離地上端末間のパケット転送の問題を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T09:07:10Z) - Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning
for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。
軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。
エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。
本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T05:39:27Z)
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。