SMART MANAGEMENT OF NETWORK RESOURCES TO REDUCE THE CARBON FOOTPRINT OF IT INFRASTRUCTURES IN THE DEMOCRATIC REPUBLIC OF THE CONGO.
コンゴ民主共和国のITインフラにおけるカーボンフットプリント削減のためのネットワークリソースのスマート管理 (AI 翻訳)
Trésor Ndengo Tietia, Rostin Mabela Matendo Makengo, Pierre Kasengedia Motumbe, Fiston Oshasha Oshasha, Parfum Bukanga Christian, Eugène Mbuyi Mukendi, Bopatriciat Boluma Mangata
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、コンゴ民主共和国のITインフラにおけるエネルギー消費を最適化するためのスマートネットワーク管理モデルを提案する。DQN、Q-Learning、PSO、ACOなどのAI技術を用いたシミュレーションにより、エネルギー消費を最大32%削減し、CO2排出量を21.2%削減できることを示した。特にDQNは高負荷時でも低レイテンシを維持し、エネルギー効率比（EER）92%を達成した。
English
This paper proposes a smart network resource management model using AI (DQN, Q-Learning, PSO, ACO) to optimize energy consumption of IT infrastructures in the Democratic Republic of Congo. Simulations show up to 32% energy reduction and 21.2% CO2 emissions reduction. DQN achieves 92% energy efficiency ratio and maintains low latency under high load.
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ネットワークインフラの省エネ対策として、AIによるリソース最適化の有効性を示す事例。特に、コンゴのような途上国での適用事例だが、日本のIT部門においても同様の手法が導入可能であり、Scope 2削減に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Demonstrates the application of reinforcement learning and optimization algorithms to reduce carbon footprint of IT networks, contributing to global efforts in green IT and energy efficiency. The methodology is transferable to other regions and sectors, supporting corporate climate strategies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comparative evaluation of multiple AI methods (DQN, Q-Learning, PSO, ACO) for network energy optimization, useful for researchers in green networking and AI for sustainability.
🏢実務担当者:IT managers and sustainability officers can apply these AI-driven optimization techniques to reduce energy costs and carbon emissions in data centers and network operations.
🏛政策担当者:Illustrates potential of AI in achieving national climate targets through smart infrastructure management, relevant for energy and ICT policy.
📄 Abstract（原文）
Ce papier propose un modèle intelligent d'optimisation énergétique des infrastructures informatiques. Les performances du modelé comprennent 50 nœuds, une topologie en maillage partiel, une bande passante moyenne de 100 Mbps et une charge de travail variable, évaluées à l'aide des simulations exécutées sur NS-3 et Python. Le DQN réduit la consommation d'énergie de 32 %, passant de 500 kWh à 340 kWh, tandis que le Q-Learning réduit la consommation d'énergie de 28 %. Avec des économies de 26 % et 24 % respectivement, les techniques PSO et ACO apportent également des gains significatifs : DQN maintient une latence de 30 ms sous une charge élevée, une amélioration de 14 % par rapport à PSO et de 17 % par rapport à ACO. Avec DQN, le EER atteint 92 % et l’ACO 85 %, ce qui indique une meilleure gestion des ressources. Des améliorations significatives sont observées sur la consommation des composants : les serveurs 25 %, les commutateurs de 20 % et les routeurs de 18 %, pour un gain énergétique de 21 %. Sur le plan environnemental, le modèle proposé, réduit les émissions de CO₂ de 21,2 %, et de 25 % pendant les périodes de trafic intense.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.70237/jafrisci.2026.v3.i6.15first seen 2026-07-26 05:32:27
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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。