論文の概要: Beyond the Last Truffula Tree: SustainAI - A Water-Aware, Closed-Loop Framework for Environmentally Accountable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30747v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 03:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.200608
• Title: Beyond the Last Truffula Tree: SustainAI - A Water-Aware, Closed-Loop Framework for Environmentally Accountable AI
• Title（参考訳）: 最後のTruffula木を超えて - SustainAI - 環境に配慮したAIのための水面対応クローズドループフレームワーク
• Abstract要約: SustainAIは、環境説明責任をAIデプロイメントに組み込んだクローズドループフレームワークである。 リアルタイムの水計測、幻覚対応ペナルティモデル、水認識ルーティングアルゴリズムを統合している。 1,335回の推測で約399mLの水を消費したが、240個の正確な出力しか得られなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes embedded in everyday life, its environmental footprint, particularly water consumption remains largely invisible. While energy and carbon impacts are widely recognized, the substantial freshwater demands of data center cooling and electricity generation receive little attention. To address this gap, we introduce SustainAI, a water-aware, closed-loop framework incorporating environmental accountability into AI deployment. SustainAI integrates real-time water metering, a hallucination-aware penalty model, and a water-aware routing algorithm that accounts for regional water stress. Evaluated via Small Language Models (SLMs) extracting health misinformation, results reveal an 11-fold variation in water footprint across geographically distributed data centers (0.0477 mL to 0.5360 mL per inference). Across 1,335 inference runs, the system consumed approximately 399 mL of water but produced only 240 correct outputs, demonstrating that substantial resources are spent on inaccurate responses. Crucially, SustainAI extends beyond technical optimization through a Care by Design lens, framing AI sustainability around relational ethics, regional equity, and ecological stewardship. By combining water monitoring, adaptive accountability, and Care by Design principles, SustainAI provides a practical foundation for integrating ethical care and environmental responsibility into AI infrastructure design and lifecycle management.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が日常生活に埋め込まれるにつれて、その環境のフットプリント、特に水消費はほとんど見えなくなる。 エネルギーと炭素の影響は広く認識されているが、データセンターの冷却と発電のかなりの淡水需要はほとんど注目されていない。 このギャップに対処するために、環境説明責任をAIデプロイメントに組み込んだ、水面対応のクローズドループフレームワークであるSustainAIを紹介します。 SustainAIは、リアルタイムな水量測定、幻覚対応のペナルティモデル、および局所的な水ストレスを考慮に入れた水量対応ルーティングアルゴリズムを統合している。 SLM(Small Language Models)による健康情報抽出の結果,地理的に分散したデータセンター(推定当たり0.0477mLから0.5360mL)における水フットプリントの11倍の変動が明らかになった。 1,335回の推測で約399 mLの水を消費したが、240個の正確な出力しか生成せず、かなりのリソースが不正確な応答に費やされていることを示した。 重要な点として、SustainAIはCare by Designレンズを通じて技術的最適化を超えて、リレーショナル倫理、地域株式、エコロジースチュワードシップに関するAIサステナビリティを浮き彫りにしている。 水道監視、適応的説明責任、ケア・バイ・デザインの原則を組み合わせることで、SustainAIは倫理的ケアと環境責任をAIインフラストラクチャの設計とライフサイクル管理に統合するための実践的な基盤を提供する。

関連論文リスト

• AUV Trajectory Learning for Underwater Acoustic Energy Transfer and Age Minimization [46.410091748427796]
  海洋生物のインターネット(IoUT)は、海洋環境や海洋環境の監視を目的として、ますます注目を集めている。 従来のIoUTデバイスはバッテリーの電力に依存しており、寿命の制限に直面し、廃棄時に環境に悪影響を及ぼす。 本稿では、自律型水中車両(AUV)を介して、IoUTデバイスと音響エネルギー伝達(AET)をデバイスに同時接続するための持続可能なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T12:23:53Z)
• Open and Sustainable AI: challenges, opportunities and the road ahead in the life sciences (October 2025 -- Version 2) [49.142289900583705]
  我々は、AI研究成果に対する信頼の侵食の増加についてレビューする。 我々は、AIエコシステムの断片化されたコンポーネントと、OpenとSustainable AIを最大限にサポートするためのガイドパスの欠如について論じる。 私たちの研究は、研究者と関連するAIリソースを結びつけることで、持続可能な、再利用可能な、透過的なAIの実装を容易にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T12:52:34Z)
• Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction [69.38041171537573]
  水質は環境の持続可能性、生態系の回復力、公衆衛生に基礎を置いている。 ディープラーニングは、大規模な水質予測と科学的洞察生成のための変革的なポテンシャルを提供する。 汚染緩和や資源配分等、高額な運用上の意思決定に広く採用されていることは、未解決の信頼性の課題によって防止されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T01:50:50Z)
• Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring [68.41400824104953]
  本稿では,人工知能アルゴリズムの利用と水質モニタリングのための高感度センシング技術に対処する車両プロトタイプを提案する。 車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。 ステレオカメラにより、実際の環境でのマクロプラスチックの検出と検出も可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:35:32Z)
• Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models [31.980143764150796]
  世界のAI需要は2027年に4.2-6.6億立方メートルの水が流出すると予想されている。 これはデンマークの年間降水量4-6以上、イギリスの半分以上である。 グローバルな水の課題に対処するためには、AIは社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:55:27Z)

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。