人工知能システムにおける炭素・エネルギー・水フットプリント最適化のためのライフサイクルインテリジェンス

日本語

AIシステム自体の炭素・エネルギー・水フットプリントをライフサイクル視点で最適化する枠組みを提案する研究。AIの環境負荷を評価・削減する「インテリジェンス」手法に焦点を当てる。要旨未取得のため詳細は限定的だが、AI×環境評価の交差領域に位置づけられる。

English

Proposes a lifecycle-intelligence framework to optimize the carbon, energy, and water footprint of AI systems themselves. It targets the environmental burden of AI computing through evaluation and optimization methods. Details are limited as no abstract was available, but it sits squarely at the AI × sustainability-evaluation intersection.

日本のGX文脈において

AIの電力消費と環境負荷はデータセンターの脱炭素・Scope2管理と直結し、SSBJ/有報での自社インフラ排出開示や再生可能エネルギー調達の議論に示唆を与える。

In the global GX context

As AI compute demand surges, lifecycle accounting of AI's carbon, energy, and water footprint feeds directly into Scope 2/3 disclosure, CSRD reporting, and data-center decarbonization debates under TCFD/ISSB.