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持続可能なデータセンター廃熱回収のためのスマートAIフレームワーク

Smart AI Framework for Sustainable Data Center Heat Recovery (原題)

C D, VISMAYA, V P, ANAMIKA, JURIYA, FATHIMA, SHIRIN TJ, JAHANA, KRISHNA P S, GOURI

Zenodoプレプリント2026-08-21#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: data_center
DOI: 10.64823/ijter.2621009
原典: https://zenodo.org/records/22051387
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

データセンターの廃熱回収にAIとIoTを統合したフレームワークを提案。センサーで運用データを監視し、ランダムフォレスト回帰で将来の熱発生を予測、最適な熱利用先を推奨する。エネルギー効率向上、冷却コスト削減、炭素排出削減を目指す。

English

Proposes an AI-based framework integrating IoT, cloud, and Random Forest Regression to monitor data center operations, predict heat generation, and recommend optimal heat recovery applications. Aims to improve energy efficiency, reduce cooling costs, and lower carbon emissions.

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は省エネ法やグリーン購入法の対象で、廃熱回収は再エネ利用と並ぶ重要施策。本フレームワークはAIで熱利用の意思決定を支援し、SSBJ開示でのエネルギー効率指標向上に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, data centers face pressure to reduce carbon footprints under frameworks like CSRD and SEC climate rules. This AI-driven heat recovery approach offers a scalable model for improving energy efficiency and supporting climate disclosure metrics.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIと廃熱回収の統合フレームワークの設計と予測手法の参考になる。

🏢実務担当者:データセンターのエネルギー管理とコスト削減に応用可能なAIソリューションの事例。

🏛政策担当者:データセンターの省エネ政策やグリーンIT推進の参考となる技術的アプローチ。

📄 Abstract（原文）

Preservation copy of an article published in International Journal of Technology and Emerging Research . Read the full article: https://ioro.org/ijter/article/450092644985/450092644985 . The rapid growth of cloud computing, artificial intelligence (AI), big data analytics, and Internet of Things (IoT) applications has significantly increased the energy consumption of modern data centers. A substantial portion of this energy is converted into waste heat, requiring extensive cooling systems that consume additional power and reduce overall energy efficiency. Although several waste heat recovery technologies have been developed, most existing approaches primarily focus on recovering thermal energy and provide limited support for intelligent heat utilization and decision-making. This paper proposes an AI-Based Sustainable Data Center Heat Recovery Framework that integrates IoT sensors, cloud computing, data preprocessing, Random Forest Regression, and AI-based decision-making into a unified intelligent energy management system. The proposed framework continuously monitors operational parameters, predicts future heat generation, and recommends the most suitable heat recovery application based on operational conditions and demand. By combining predictive analytics with intelligent heat distribution, the framework improves energy efficiency, reduces cooling costs, minimizes carbon emissions, and enhances the sustainable utilization of recovered thermal energy. The proposed system provides a scalable and intelligent approach for developing energy-efficient and environmentally sustainable data center infrastructures.

🔗 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。