論文の概要: From Stacks to Circuits: A Regenerative Socio-Technical Roadmap for AI Infrastructure within Planetary Boundaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10544v1
- Date: Tue, 09 Jun 2026 08:11:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.004597
- Title: From Stacks to Circuits: A Regenerative Socio-Technical Roadmap for AI Infrastructure within Planetary Boundaries
- Title(参考訳): スタックから回路へ:惑星境界内のAIインフラストラクチャのための再生的ソシオ技術ロードマップ
- Abstract要約: 線形サプライサイドの"スタック"に代表されるジェネレーティブAIの現在のスケーリングトラジェクトリは、重要な熱力学と材料コストを外部化しながら、パフォーマンス密度を優先する。
本研究では、人工知能基盤を最終的に惑星の限界によって支配されるシステムの体系として再編成する再生社会技術ロードマップを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Current scaling trajectories for Generative AI, typified by linear supply-side "stacks," prioritize performance density while externalizing significant thermodynamic and material costs. As the "Twin Transition" of green and digital transformation accelerates, the industry faces technology gaps - including Scope 3 emissions and e-waste recycling - that impede sustainable scaling and lead to social tensions. This study proposes a Regenerative Socio-Technical roadmap that repurposes the Sustainable Production and Consumption system map to reframe artificial intelligence infrastructure as a system-of-systems governed ultimately by planetary limits. By integrating the Institute of Electrical and Electronics Engineers International Roadmap for Devices and Systems (IEEE IRDS) sustainability considerations for semiconductor facilities, the study proposes a metabolic circuit framework that centers "Values and Needs" within production and consumption relationship loops. This study identifies critical gaps in current Nvidia-centric roadmaps and proposes a competing reference architecture. It demonstrates how a spontaneous order of resource parsimony and planetary accountability can provide an actionable pathway for regulatory compliance and industrial resilience in the digital circular economy.
- Abstract(参考訳): 線形サプライサイドの"スタック"に代表されるジェネレーティブAIの現在のスケーリングトラジェクトリは、重要な熱力学と材料コストを外部化しながら、パフォーマンス密度を優先する。
グリーン・デジタル・トランスフォーメーションの「ツイン・トランジション」が加速するにつれ、業界は、持続可能なスケーリングを阻害し、社会的緊張につながるスコープ3の排出や電子廃棄物のリサイクルなど、テクノロジーのギャップに直面している。
本研究では,サステナブル生産・消費システムマップを再利用した再生型社会・技術ロードマップを提案する。
半導体設備のサステナビリティを考慮に入れたIEEE IRDS(Institute of Electro and Electronics Engineers International Roadmap for Devices and Systems)を統合することにより、生産・消費関係ループに「価値とニーズ」を集中するメタボリック回路フレームワークを提案する。
本研究は、現在のNvidia中心のロードマップにおける重要なギャップを特定し、競合する参照アーキテクチャを提案する。
これは、資源パーシモニーと惑星の説明責任の自発的な順序が、デジタル円経済における規制コンプライアンスと産業のレジリエンスの実用的な経路をいかに提供できるかを示すものである。
関連論文リスト
- Scoping Review of AI, Metrology, and ESG in the Semiconductor Sector: Implications for Safe and Sustainable by Design (SSbD) [0.0]
本稿では,Web of Science and Scopusにインデックスされた1,465のドキュメントのスコーピングレビューを行う。
ネットワーク分析は、高度に断片化された「中核周辺」知識構造を明らかにする。
このギャップを埋めるために,設計アーキテクチャによる安全で持続可能な6層構造を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-25T07:08:44Z) - A Survey on the Green Development of Large Models: From Resource-Efficient Architectures to Hardware-Software Co-Design [71.32556809242666]
大規模AIモデルの急速な拡張は、さまざまな領域で大幅なパフォーマンスのブレークスルーをもたらした。
また、計算コスト、エネルギー消費、環境の持続可能性に関する重要な懸念を提起している。
この調査は、大規模モデルの持続的、スケーラブルで、社会的に責任のある開発に向けて、全体的なロードマップを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-10T04:02:22Z) - Born-Qualified: An Autonomous Framework for Deploying Advanced Energy and Electronic Materials [2.568084337313714]
自律開発は、最初から製造可能性、コスト、耐久性の制約を埋め込んでいます。
このビジョンには、持続的でコミュニティ全体のコミットメントが必要ですが、その投資に対する潜在的リターンは、課題の規模と一致しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-01T13:21:25Z) - Networking-Aware Energy Efficiency in Agentic AI Inference: A Survey [64.20429885919701]
本稿では,知覚・推論・行動サイクル全体にわたる計算・通信コストを同定するエネルギー会計フレームワークを提案する。
我々は、単純化、計算制御、インプット・アンド・アテンション最適化、ハードウェア・アウェア・推論にまたがる統一的な分類法を確立する。
我々は,第6世代移動通信(6G)ネイティブエージェントAI,自己維持システムといったグリーンラーニングのオープンな課題を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-09T06:13:59Z) - Toward Large-Scale Photonics-Empowered AI Systems: From Physical Design Automation to System-Algorithm Co-Exploration [5.036634263468385]
SimPhonyは実装対応のモデリングと高速な層間評価を提供する。
ADEPTとADEPT-Zは、エンドツーエンドのサーキットとトポロジー探索を可能にする。
Apollo と LiDAR はスケーラブルなフォトニック物理設計自動化を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-31T22:21:42Z) - Infrastructure-based Autonomous Mobile Robots for Internal Logistics -- Challenges and Future Perspectives [7.090184152982336]
本稿では,インフラ型自律移動ロボット(AMR)の概要を概観する。
インフラベースのセンシング,オンプレミスのクラウドコンピューティング,オンボードの自律性を組み合わせたリファレンスアーキテクチャを導入する。
重自動車製造環境における実環境展開におけるアプローチを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-17T09:10:43Z) - Futurity as Infrastructure: A Techno-Philosophical Interpretation of the AI Lifecycle [0.0]
本稿は、EU AI Actのテクノ哲学的読解によって、AIシステムにおけるデータの長期的ダイナミクスに関する洞察が得られることを主張する。
AIパイプラインのフレーム化、データ分散、トレーニング体制、アーキテクチャ、機能ストア、トランスファー学習のための概念ツールを導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-21T16:00:13Z) - Predicting Large-scale Urban Network Dynamics with Energy-informed Graph Neural Diffusion [51.198001060683296]
ネットワーク化された都市システムは人、資源、サービスのフローを促進する。
グラフニューラルネットワークのような現在のモデルは、将来性を示しているが、有効性と効率性のトレードオフに直面している。
本論文は,本質的なモデル設計を伝えるための物理法則からインスピレーションを得て,このトレードオフに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-31T01:24:01Z) - Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities [145.6465312554513]
この調査は、自律運転スタックにおけるGenAIの役割の包括的合成を提供する。
まず、VAE、GAN、拡散モデル、および大規模言語モデルを含む、現代の生成モデリングの原則とトレードオフを蒸留することから始めます。
我々は、合成データ一般化、エンドツーエンド駆動戦略、高忠実なデジタルツインシステム、スマートトランスポートネットワーク、具体化されたAIへのクロスドメイン転送など、実用的な応用を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-13T17:59:20Z) - Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することにより、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
GenAIはDTの構築と更新を推進し、予測精度を改善し、多様なスマート製造に備える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T10:47:10Z) - Green Edge AI: A Contemporary Survey [46.11332733210337]
AIの変換力は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の利用から導かれる。
ディープラーニング(DL)は、エンドユーザーデバイス(EUD)に近い無線エッジネットワークに移行しつつある。
その可能性にもかかわらず、エッジAIは大きな課題に直面している。主な原因は、無線エッジネットワークのリソース制限と、DLのリソース集約的な性質の分離である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T04:04:37Z) - Evaluating Distribution System Reliability with Hyperstructures Graph
Convolutional Nets [74.51865676466056]
本稿では,グラフ畳み込みネットワークとハイパー構造表現学習フレームワークを,精度,信頼性,計算効率のよい分散グリッド計画に活用する方法を示す。
数値実験の結果,提案手法は計算効率を大幅に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T01:29:09Z)
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。