論文の概要: The Green Software Landscape: A Systematic Mapping Study on Evolution, Applications, Software Lifecycle, and Best Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26229v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 16:34:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.130239
• Title: The Green Software Landscape: A Systematic Mapping Study on Evolution, Applications, Software Lifecycle, and Best Practices
• Title（参考訳）: グリーンソフトウェアランドスケープ:進化、アプリケーション、ソフトウェアライフサイクル、ベストプラクティスに関する体系的なマッピング研究
• Authors: Max Hort, Maria Kechagia, Federica Sarro,
• Abstract要約: 2010年から2024年にかけて,グリーンSE研究の系統地図調査を行った。 390の出版物を収集し、アプリケーションドメイン(モバイル、クラウド、AIなど)と研究タイプ(最適化研究、ベンチマーク文献レビューなど)で分類しました。 この結果,SEカンファレンスがエネルギー関連文献の大部分を主催していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.875933305657834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy consumption and climate change have made sustainability critical in Software Engineering (SE), driving the emergence of Green SE. Over the past 15 years, numerous solutions for sustainable software systems have been published by the SE community, offering a rich resource for analyzing the field's evolution. To explore this, we conducted a systematic mapping study of Green SE research published between 2010 and 2024. We collected 390 publications, categorizing them by application domain (e.g., mobile, cloud, AI) and research type (e.g., optimisation study, benchmarking, literature review Additionally, we analyzed a representative subset of 79 papers to classify the key elements-such as hardware, measurement, stability, and replicability-considered during energy measurement experiments. Our findings indicate that SE conferences host the majority of energy-related literature. Notably, Green SE studies surged in popularity starting in 2023, largely driven by AI-related publications. Optimization and benchmarking emerged as the most prevalent research types. Ultimately, we aim to inform the SE community about current approaches to energy concerns, highlight critical experimental practices, and advocate for continued action toward more sustainable software engineering.
• Abstract（参考訳）: エネルギー消費と気候変動は、ソフトウェア工学(SE)において持続可能性に重きを置いており、グリーンSEの出現を促している。 過去15年間で、持続可能なソフトウェアシステムのための多くのソリューションがSEコミュニティによって公開され、フィールドの進化を分析するための豊富なリソースを提供している。 そこで我々は,2010年から2024年にかけて,グリーンSE研究の系統地図調査を行った。 アプリケーションドメイン(モバイル,クラウド,AIなど)と研究タイプ(最適化研究,ベンチマーク,文献レビューなど)で分類した390の出版物を収集し,さらに79の論文の代表的サブセットを分析して,エネルギー測定実験において考慮された,ハードウェア,測定,安定性,複製性といった重要な要素を分類した。 この結果,SEカンファレンスがエネルギー関連文献の大部分を主催していることが明らかとなった。 特に、2023年に始まったGreen SEの研究は、主にAI関連の出版物によって人気が高まった。 最適化とベンチマークが最も一般的な研究タイプとして登場した。 最終的には、エネルギー問題に対する現在のアプローチについてSEコミュニティに通知し、重要な実験的プラクティスを強調し、より持続可能なソフトウェアエンジニアリングに対する継続的なアクションを提唱することを目指しています。

関連論文リスト

• 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)
• Greening AI-enabled Systems with Software Engineering: A Research Agenda for Environmentally Sustainable AI Practices [70.24403396375277]
  CECAM-Lorentzワークショップは2025年2月3日、スイスのローザンヌで開催された。 本報告ではワークショップから生まれた研究課題について述べる。 環境に優しいAIシステムの開発を導くために、オープンな研究の方向性と実践的な勧告を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T15:19:49Z)
• Carbon-Efficient Software Design and Development: A Systematic Literature Review [1.6071754144962787]
  我々は,カーボン効率のソフトウェアを設計・開発するための最先端の提案について,体系的な文献レビューを行う。 我々は,炭素効率のソフトウェア設計と開発に関する5W1Hの疑問に答えることを目的とした分類法により,65の初等研究を同定し,分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T11:24:11Z)
• Estimating the Energy Footprint of Software Systems: a Primer [56.200335252600354]
  ソフトウェアシステムのエネルギーフットプリントの定量化は、最も基本的な活動の1つです。 この文書は、この分野で研究を始めたい研究者の出発点となることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:21:30Z)
• Potentials of Green Coding -- Findings and Recommendations for Industry, Education and Science -- Extended Paper [0.0]
  本研究では,環境保全ソフトウェアの生産に関する3つの研究課題について,既存の文献の収集と提示を行う。 2010年から公開されたGreen Coding and Green Software Engineeringへのアプローチをコンパイルします。 我々は,研究成果を既存の産業プロセスと高等教育カリキュラムに統合し,環境に優しい形で将来の発展に影響を及ぼす方法を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T10:48:56Z)
• On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
  人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。 高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。 コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z)
• A Systematic Review of Green AI [8.465228064780744]
  グリーンAIは、AI環境の持続可能性の研究である。 この話題は、2020年以降、かなりの成長を遂げた。 このレビューから、他のGreen AI研究戦略を採用するのに適した時期が浮かび上がっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T11:41:46Z)

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。