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COSMOS-R2: Artificial Intelligence–Driven Risk-Bounded Carbon-Constrained Autonomous Cloud Scaling via CMDP Control

COSMOS-R2: CMDP制御によるリスク境界・炭素制約付き自律クラウドスケーリングのAI駆動手法 (AI 翻訳)

Sadhasivam Mohanadas, Leela Prasad Gorrepati

2026 IEEE Cloud Summit2026-06-25#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1109/cloudsummit68932.2026.00015
原典: https://doi.org/10.1109/cloudsummit68932.2026.00015

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AI駆動のクラウド自動スケーリング手法COSMOS-R2を提案。CMDP（制約付きマルコフ決定過程）制御を用い、リスク境界と炭素制約の下でクラウドリソースを最適化する。炭素排出量と性能・コストのトレードオフを扱い、グリーンクラウド運用に資する。

English

COSMOS-R2 proposes an AI-driven autonomous cloud scaling method using Constrained MDP control, enforcing risk bounds and carbon caps while optimizing resource allocation. It addresses the trade-off between carbon emissions, performance, and cost, supporting greener cloud operations.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本のデータセンターやクラウド運用では、カーボンニュートラル達成に向けた省エネと再エネ調達が課題。本手法はAIで炭素制約下のスケーリングを自動化する点で、IT企業のGX実装に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, data centers face pressure to cut emissions under CSRD and other disclosure rules. AI-based carbon-constrained auto-scaling offers a practical lever for operational decarbonization, complementing green procurement and PPA strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:For GX researchers, this demonstrates a formal CMDP approach to carbon-constrained resource control, bridging AI and carbon management.

🏢実務担当者:Cloud and data center operators can use this to automate scaling decisions that respect carbon budgets without manual tuning.

🏛政策担当者:Policymakers interested in ICT sector decarbonization may see this as a model for carbon-aware computing.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。