論文の概要: Computing at Sea: Floating and Offshore Data Centres as a Pathway to Sustainable AI Infrastructure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12511v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 07:15:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.652488
- Title: Computing at Sea: Floating and Offshore Data Centres as a Pathway to Sustainable AI Infrastructure
- Title（参考訳）: 海でのコンピューティング - 持続可能なAIインフラストラクチャへの道筋としてのフローティングとオフショアデータセンター
- Abstract要約: この記事では、デジタルインフラの新たな代替モデルとして、フローティングおよびオフショアデータセンターについて検討する。
計算を海洋環境に移動させることで、オフショアシステムは海洋の自然冷却能力を利用することができる。
この記事では、オフショアコンピューティングが、電化、再生可能エネルギー、大規模AIインフラストラクチャーの間の将来の関係をいかに形作るかについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.021733299734901
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid expansion of artificial intelligence is transforming data centres into one of the world's fastest-growing sources of electricity demand. As AI systems scale in size and capability, the physical infrastructure supporting computation is approaching critical limits in energy availability, cooling capacity, land use, freshwater consumption, and carbon management. Conventional land-based data centres are increasingly constrained by urban land competition, grid congestion, environmental pressures, and lengthy permitting processes, raising fundamental questions about where future computing infrastructure can sustainably exist. This article examines floating and offshore data centres as an emerging alternative model for digital infrastructure. By relocating computation to marine environments, offshore systems can exploit the ocean's natural cooling capacity, reduce freshwater dependence, and enable direct integration with offshore renewable energy resources such as wind, wave, and tidal power. Early deployments have demonstrated the potential for significantly improved energy efficiency and operational reliability compared with conventional facilities, while also opening new possibilities for distributed and resilient computing architectures. The article explores how offshore computing may reshape the future relationship between electrification, renewable energy, and large-scale AI infrastructure. It analyses the opportunities and trade-offs associated with marine deployment, including environmental impacts, engineering design challenges, economic feasibility, and regulatory governance. Rather than treating offshore data centres as experimental novelties, the article presents them as part of a broader systems-level transition in how society may power, cool, and sustain the next generation of computational growth.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な拡大は、データセンターを世界最速の電力需要源の1つに変貌させつつある。
AIシステムのサイズと能力がスケールするにつれて、計算をサポートする物理的なインフラは、エネルギー可用性、冷却能力、土地利用、淡水消費、炭素管理の限界に近づいている。
従来の土地ベースのデータセンターは、都市部の土地競争、グリッドの混雑、環境圧力、そして長期にわたる許可プロセスによってますます制約を受けており、将来のコンピューティングインフラが持続可能かという根本的な疑問が提起されている。
本稿では、デジタルインフラの新たな代替モデルとして、浮動およびオフショアデータセンターについて検討する。
計算を海洋環境に移動させることで、海洋システムは海洋の自然冷却能力を利用して、淡水依存を低減し、風力、波力、潮力などのオフショア再生可能エネルギー資源と直接統合することができる。
初期の展開では、従来の設備に比べてエネルギー効率と運用信頼性が大幅に向上する可能性を示し、また分散されたレジリエントなコンピューティングアーキテクチャの新たな可能性も開けている。
この記事では、オフショアコンピューティングが、電化、再生可能エネルギー、大規模AIインフラストラクチャーと将来の関係をいかに形作るかについて論じる。
環境影響、エンジニアリング設計の課題、経済の実現可能性、規制ガバナンスなど、海洋展開に関連する機会とトレードオフを分析します。
論文は、オフショアデータセンターを実験的な新奇性として扱うのではなく、社会が次世代の計算的成長をどのように支え、冷却し、維持するかにおいて、より広範なシステムレベルの移行の一部として提示する。
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) - Power-Flexible AI Data Centers: A New Paradigm for Grid-Responsive Compute [0.7399816551817894]
従来の電力系統計画では、大規模コンピューティング施設を柔軟性のないピーク負荷として扱い、コストのかかるインフラのアップグレードとグリッド相互接続の長い遅延につながる。
最近の研究によると、AIクラスタはソフトウェアベースのワークロードオーケストレーションによって、ピーク時の電力消費を削減できる。
粒度の細かいクラスタ電力制御のためのグリッド信号,ワークロードスケジューリング,電力テレメトリを統合したアーキテクチャについて述べる。
130kWのGPUクラスタ上の実世界のデプロイによる実験結果は、優先度ジョブのサービスレベルを保ちながら、高速な負荷削減、持続的な削減、炭素認識操作など、さまざまな形式の柔軟性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-23T19:13:19Z) - Urban Power Grid Topology and Hierarchy Identification from Open Data [53.468443050795344]
本稿では,都市電力グリッドトポロジの同定のためのオープンデータ駆動型フレームワークを開発する。
公共インフラのデータ(電力線、サブステーション、トランスフォーマー、ポール)を融合して、高電圧と中電圧のスケルトンをマッピングします。
次に、OpenStreetMap上の地理空間機械学習を活用して、電力需要クラスタをグループ化する。
我々は、7,330の建物と主要な電力インフラ資産をつなぐ完全なグリッドトポロジを再構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-19T11:51:38Z) - 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) - The Infrastructure Equation: Water, Energy, and Community Policy for Georgia's Data Center Boom [0.0]
ジョージアはデータセンター開発の主要市場として浮上している。
データセンターは水集約型、エネルギー集約型、土地集約型インフラである。
ジョージアはデジタルインフラの成長と持続可能性、株式、地域社会の保護のバランスをとる必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-11T04:51:43Z) - Improving AI Efficiency in Data Centres by Power Dynamic Response [74.12165648170894]
近年、人工知能(AI)の着実に成長が加速し、洗練されたモデルの開発が進められている。
AIの潜在能力を最大限に活用するためには、堅牢で信頼性の高い電力インフラの確保が不可欠だ。
しかし、AIデータセンターは電力に非常に飢えており、彼らの電力管理の問題が注目されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T08:08:21Z) - The Cloud Next Door: Investigating the Environmental and Socioeconomic Strain of Datacenters on Local Communities [0.5025737475817937]
データセンターは現代のデジタルインフラのバックボーンとなっている。
この拡張は、データセンターがすでに存在するか、提案されている地域社会で緊張が高まっている。
私たちの目標は、これらの影響を可視化し、デジタルインフラストラクチャの将来について、より公平でインフォームドな決定を促すことです。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T20:21:53Z) - Joint Resource Management for Energy-efficient UAV-assisted SWIPT-MEC: A Deep Reinforcement Learning Approach [50.52139512096988]
6G Internet of Things (IoT)ネットワークは、地上インフラストラクチャが利用できない遠隔地や災害シナリオにおいて、課題に直面している。
本稿では、指向性アンテナにより強化された新しい無人航空機(UAV)支援コンピューティングシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T06:46:19Z) - 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) - Analogue and Physical Reservoir Computing Using Water Waves [0.0]
35億人以上の人々が田園部に住んでおり、水と水資源が持続的で生産的な田園経済の維持に重要な役割を担っている。
本稿では, 波動の物理特性とエネルギーによって駆動されるアナログ・貯水池計算の分野における最近の進歩をレビューし, 批判的に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T12:47:22Z) - A Framework for Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and
Federated Edge Learning [48.63610479916003]
本稿では,分散学習政策の環境フットプリントに影響を与える要因を概説し,分析する。
バニラとコンセンサスによって駆動される分散FLポリシーの両方をモデル化する。
その結果、flは低ビット/ジュール効率を特徴とするワイヤレスシステムにおいて、顕著なエンドツーエンドの省エネ(30%-40%)が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T16:04:42Z) - A robust modeling framework for energy analysis of data centers [0.0]
データセンターはエネルギー集約型であり、電力需要が大きく成長している。
現在のモデルでは、データセンターに対して一貫した高次元エネルギー分析を提供していない。
本研究の目的は,政策立案者やデータセンタエネルギーアナリストに対して,データセンターエネルギーの利用状況と効率性に関する包括的理解を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T21:05:20Z)
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。