論文の概要: Circular Economy Synergies and Trade-offs in Data Centres

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04571v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 08:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.782723
• Title: Circular Economy Synergies and Trade-offs in Data Centres
• Title（参考訳）: データセンターにおける循環経済のシナジーとトレードオフ
• Authors: Vlad C. Coroamă, Oana Dumbravă,
• Abstract要約: 冷却エネルギーと水の間には、オンサイト水と上流水の間にトレードオフが存在する。 9R フレームワークを DC の文脈で解釈することで, 材料循環性を実現することができる。 DCと電力グリッドの関係は複雑である。
• 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: This report analyses data centre (DC) sustainability and circularity, revealing existing synergies and trade-offs: The PUE is too coarse, mixing cooling and power provisioning. It wrongly attributes server fan consumption and transformation losses to IT energy. It does not measure compute but infrastructure efficiency, which is already outstanding. Compute energy, however, is exploding. Better energy metrics for DCs would thus cover i) compute efficiency, ii) transformation efficiency, and iii) cooling overhead. Trade-offs exist between cooling energy and water as well as on-site and upstream water: Consuming water on-site lowers the cooling energy, which also lowers the water consumed upstream in power generation. For 'wet' electricity, there is little competition: It is worth spending more on-site energy to save both electricity and related upstream water. For 'dry' electricity, there is a trade-off. Waste heat recovery brings energy circularity but has limited uses and is not the same energy quality, a fact not reflected by current metrics. A better metric would consider the avoided energy through heat recovery instead of the amount recovered. Material circularity can be achieved by interpreting the 9R framework in the context of DCs. Circularity-enhancing measures can be categorised into product design, process design and business models, choice of materials, and operating conditions. Together, they have effects across all circularity levels. The relation between DCs and the power grid is complex. Modern DCs present new challenges for the grid. Mitigation includes battery storage and onsite generation. These measures have, in turn, further consequences, both beneficial and detrimental. They can offer grid flexibility as well as innovations in the field of energy. But they also bring noise, pollution, and GHGs, and compete with the energy sector for resources.
• Abstract（参考訳）: 本報告はデータセンター(DC)の持続可能性と円度を分析し,既存の相乗効果とトレードオフを明らかにした。 サーバファンの消費と変革の損失をITエネルギに誤って関連付けているのです。 計算ではなく、インフラの効率を計測する。 しかし、計算エネルギーは爆発的だ。 これによりDCのエネルギー測定値が向上する i) 効率を計算すること 二 変換効率及び変換効率 三 冷却オーバーヘッド 冷却エネルギーと水の間のトレードオフと、現場の水と上流の水との間のトレードオフがある: 現場の水が冷却エネルギーを低下させると、発電で消費される水も低下する。 電力とそれに関連する上流水の両方を節約するために、現場でより多くのエネルギーを消費する価値がある。 電気を乾かすにはトレードオフがある。 廃棄物の熱回収はエネルギー循環をもたらすが、使用量は限られており、エネルギーの質は同じではない。 より良い測定基準は、回収された量ではなく、熱回収によって避けられたエネルギーを考えることである。 9R フレームワークを DC の文脈で解釈することで, 材料循環性を実現することができる。 循環性向上対策は、製品設計、プロセス設計とビジネスモデル、材料の選択、および運用条件に分類することができる。 それらは全ての円度レベルにまたがる効果を持つ。 DCと電力グリッドの関係は複雑である。 現代のDCは、グリッドに新しい課題を提示します。 減圧には、蓄電池とオンサイト生成が含まれる。 これらの措置は、さらに効果があり、有益であり、有害である。 グリッドの柔軟性とエネルギー分野のイノベーションを提供することができる。 しかし、騒音、汚染、そしてGHGをもたらし、資源のエネルギーセクターと競合する。

関連論文リスト

• Federated Fair Trade Energy: Speculative Fabulation for a Planet with Limits [0.0]
  グリッド内の再生可能エネルギー生成へのシフトは、計算システムに影響を与えている。 研究は「オフグリッド」や「ビード・ザ・メーター」エネルギーに焦点を当てる傾向がある。 本論文は,経験的「比喩的ファブリゲーション」を用いて,パーマ計算研究の機会を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-15T22:08:07Z)
• Towards Resource-Efficient LLMs: End-to-End Energy Accounting of Distillation Pipelines [5.541818456943479]
  蒸留は、安価でより効率的なモデルを得るための最も効果的な経路の1つとしてしばしば推進される。 蒸留パイプラインの完全計算コストを測定するための総合的なエネルギー会計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T18:01:02Z)
• Optimising for Energy Efficiency and Performance in Machine Learning [3.8803432012641395]
  エネルギー消費オプティマイザ(ECOpt)はエネルギー効率とモデル性能を最適化することを示す。 ECOptは、これらのメトリクス間のトレードオフを解釈可能なフロンティアとして定量化する。 ECOpt の環境影響は,CIFAR-10 の 7 つのモデルを明らかにするのに有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T21:28:58Z)
• Intelligent Duty Cycling Management and Wake-up for Energy Harvesting IoT Networks with Correlated Activity [43.00680041385538]
  本稿では,IoTデバイスが動作を維持するためのエネルギー回収能力に完全に依存する,エネルギーニュートラルなモノのインターネット(IoT)シナリオに対するアプローチを提案する。 我々は,IoTDの動作状態と伝送状態を表現するためにマルコフチェーン,エネルギー回収過程をモデル化する変調ポアソンプロセス,電池状態をモデル化する離散時間マルコフチェーンを使用する。 我々は、エネルギー効率と検出精度のトレードオフを打つことを目的とした、K近傍の近隣住民を対象としたデューティサイクル管理を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T10:16:27Z)
• RAI4IoE: Responsible AI for Enabling the Internet of Energy [40.87183313830612]
  本稿では,インターネット・オブ・エナジー(IoE)のための技術とアルゴリズムを備えた,等価で責任性の高いAIフレームワークの開発を計画する。 我々のプロジェクトのビジョンは、コミュニティメンバーの公平な参加と、IoEにおけるデータの責任を負うことで、AIの進歩の恩恵を享受し、安全で信頼性があり持続可能なエネルギーサービスを提供することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T23:45:54Z)
• Predicting Short Term Energy Demand in Smart Grid: A Deep Learning Approach for Integrating Renewable Energy Sources in Line with SDGs 7, 9, and 13 [0.0]
  スマートパワーグリッドにおけるエネルギー需要予測のためのディープラーニングモデルを提案する。 我々は、長期記憶ネットワークを使用して、エネルギー需要データにおける複雑なパターンや依存関係をキャプチャします。 提案モデルでは,平均絶対誤差 1.4% でエネルギー需要を正確に予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T12:30:59Z)
• PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-specific GNNs for Accelerated Catalyst Design [102.9593507372373]
  触媒材料は産業プロセスに関わる電気化学反応において重要な役割を担っている。 機械学習は、大量のデータから材料特性を効率的にモデル化する可能性を秘めている。 本稿では,ほとんどのアーキテクチャに適用可能なタスク固有のイノベーションを提案し,計算効率と精度の両立を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T05:24:30Z)
• Intelligent Energy Management Systems -- A Review [0.0]
  家庭や職場の器具や器具を使うために電気を消費し、在宅勤務や在宅勤務時にある程度の快適さに達する。 このような問題を効果的に解決することは、環境と社会の両方に影響を及ぼす。 エネルギー消費をリアルタイムでモニタリングし、乗員のエネルギー浪費行動を変化させ、エネルギー節約シナリオを組み込んだ自動化を利用することは、世界のエネルギーフットプリントを減少させる方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T20:10:20Z)
• Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
  気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。 排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T12:37:05Z)
• Exploring market power using deep reinforcement learning for intelligent bidding strategies [69.3939291118954]
  キャパシティが1年の平均的な電力価格に影響を及ぼすことがわかりました。 $sim$25%と$sim$11%の値は、市場構造と国によって異なる可能性がある。 平均市場価格の約2倍の市場上限の使用は、この効果を著しく減少させ、競争力のある市場を維持する効果があることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-08T21:07:42Z)

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。