Exploiting Hybrid Energy Storage to Minimize the Carbon Footprint of AI Data Centers
AIデータセンターのカーボンフットプリントを最小化するためのハイブリッドエネルギー貯蔵の活用 (AI 翻訳)
Simon Wu, Xiaorui Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、AIデータセンターにおいて変動する再生可能エネルギーとAIワークロードの需給不均衡に対し、ハイブリッドエネルギー貯蔵システムを活用してカーボンフットプリントを最小化する手法を提案する。断続的な再生可能エネルギーと非延期可能な推論タスクの制約下で、蓄電池と水素貯蔵の組み合わせにより炭素排出を削減できることを実証している。
English
This paper proposes a method leveraging hybrid energy storage (battery + hydrogen) to minimize the carbon footprint of AI data centers under intermittent renewable energy and non-deferrable inference workloads. It demonstrates carbon reduction while meeting strict service-level objectives.
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
日本でもデータセンターの電力消費増加が問題となっており、再生可能エネルギー比率向上と炭素排出削減が急務。本手法は、日本のエネルギー事情に即したハイブリッド貯蔵システムの導入可能性を示唆する。
In the global GX context
Global big tech companies face pressure to achieve 24/7 carbon-free energy. This paper provides a practical optimization framework balancing renewable intermittency, workload variability, and carbon footprint, relevant for regions with high renewable adoption.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A novel integration of hybrid energy storage and AI workload scheduling for carbon footprint minimization.
🏢実務担当者:Data center operators can apply the proposed storage strategy to reduce emissions and operational costs.
🏛政策担当者:Insights for grid policy encouraging hybrid storage to support renewable integration and data center decarbonization.
📄 Abstract（原文）
Big tech companies are rapidly deploying large GPU data centers and pursuing 24/7 carbon-neutral operation with wind and solar. Yet renewables are intermittent, AI workloads are highly variable, and inference is non-deferrable under strict SLOs, causing persistent supply–demand mismatches.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1145/3797905.3800552first seen 2026-07-04 05:01:33
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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。