論文の概要: Evaluating Device-First Continuum AI (DFC-AI) for Autonomous Operations in the Energy Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17528v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 02:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.244724
• Title: Evaluating Device-First Continuum AI (DFC-AI) for Autonomous Operations in the Energy Sector
• Title（参考訳）: エネルギー部門における自律運用のためのデバイスファースト連続型AI(DFC-AI)の評価
• Authors: Siavash M. Alamouti, Fay Arjomandi, Michel Burger, Bashar Altakrouri,
• Abstract要約: エネルギー部門における産業自動化には、ネットワークの可用性に関係なく自律的に動作するAIシステムが必要である。 本稿では,Device-First Continuum AI(DFC-AI)の臨界エネルギーセクターへの応用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial automation in the energy sector requires AI systems that can operate autonomously regardless of network availability, a requirement that cloud-centric architectures cannot meet. This paper evaluates the application of Device-First Continuum AI (DFC-AI) to critical energy sector operations. DFC-AI, a specialized architecture within the Hybrid Edge Cloud paradigm, implements intelligent agents using a microservices architecture that originates at end devices and extends across the computational continuum. Through comprehensive simulations of energy sector scenarios including drone inspections, sensor networks, and worker safety systems, we demonstrate that DFC-AI maintains full operational capability during network outages while cloud and gateway-based systems experience complete or partial failure. Our analysis reveals that zero-configuration GPU discovery and heterogeneous device clustering are particularly well-suited for energy sector deployments, where specialized nodes can handle intensive AI workloads for entire fleets of inspection drones or sensor networks. The evaluation shows that DFC-AI achieves significant latency reduction and energy savings compared to cloud architectures. Additionally, we find that gateway based edge solutions can paradoxically cost more than cloud solutions for certain energy sector workloads due to infrastructure overhead, while DFC-AI can consistently provide cost savings by leveraging enterprise-owned devices. These findings, validated through rigorous statistical analysis, establish that DFC-AI addresses the unique challenges of energy sector operations, ensuring intelligent agents remain available and functional in remote oil fields, offshore platforms, and other challenging environments characteristic of the industry.
• Abstract（参考訳）: エネルギーセクターの産業自動化には、クラウド中心のアーキテクチャが満たせない要件であるネットワーク可用性に関わらず、自律的に運用可能なAIシステムが必要です。 本稿では,Device-First Continuum AI(DFC-AI)の臨界エネルギーセクターへの応用について検討する。 ハイブリッドエッジクラウドのパラダイムにおける特殊なアーキテクチャであるDFC-AIは、エンドデバイスで発生し、計算連続体を越えて拡張されるマイクロサービスアーキテクチャを使用してインテリジェントエージェントを実装している。 ドローン検査,センサネットワーク,作業者の安全システムなど,エネルギーセクターシナリオの包括的なシミュレーションを通じて,DFC-AIがネットワーク停止時に完全な運用能力を維持し,クラウドおよびゲートウェイベースのシステムが完全あるいは部分的障害を経験していることを示す。 我々の分析によると、ゼロ構成のGPU発見と異種デバイスクラスタリングは、特にエネルギーセクターの展開に適している。 評価の結果,クラウドアーキテクチャと比較して,DFC-AIは遅延低減と省エネを実現していることがわかった。 さらに、ゲートウェイベースのエッジソリューションは、インフラストラクチャのオーバーヘッドにより、特定のエネルギーセクターのワークロードに対して、クラウドソリューションよりもパラドックス的にコストがかかる可能性がある。 これらの知見は厳密な統計分析を通じて検証され、DFC-AIはエネルギーセクターの運用におけるユニークな課題に対処し、知的エージェントが遠隔油田、オフショアプラットフォーム、その他の業界特有の困難な環境において利用可能で機能することを保証する。

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