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Environmental screening of carbon-water trade-offs in geo-distributed AI workload allocation: reproducibility artifact

地理分散型AIワークロード割り当てにおける炭素-水トレードオフの環境スクリーニング：再現性アーティファクト (AI 翻訳)

Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-07-25#AI×ESGOrigin: CN対象セクター: ict
DOI: 10.5281/zenodo.21554342
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21554342

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この論文は、地理分散型AIワークロードの割り当てにおける炭素と水のトレードオフを評価する環境決定モデルの再現性アーティファクト（バージョン2.0.0）を提供する。ポータブルなPythonコードやテストデータを含み、シナリオ固有の方向性メカニズムの主張のみをサポートする。

English

This paper provides a reproducibility artifact (v2.0.0) for an environmental decision model evaluating carbon-water trade-offs in geo-distributed AI workload allocation. It includes portable Python code and test data, supporting only scenario-specific directional mechanism claims.

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

日本ではAIの電力消費と水使用が注目されており、このモデルはデータセンターの環境負荷評価に応用できる。ただし、本論文は再現性アーティファクトであり、実際のモデル適用には別途検証が必要。

In the global GX context

Globally, the carbon-water trade-off in AI workloads is critical for sustainable data centers. This reproducibility artifact enables verification of the underlying model, supporting the growing field of green AI.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Can use the artifact to reproduce and extend the carbon-water trade-off model for AI workloads.

📄 Abstract（原文）

Version 2.0.0 reproducibility artifact for a trace-driven environmental decision model of carbon-water trade-offs in geo-distributed AI workload allocation. The archive contains portable Python code, redistributable derived inputs, frozen result tables, figure source data, publication exports, tests, and SHA-256 manifests. It supports only scenario-specific directional mechanism claims. It does not support facility-footprint, hydrologic-impact, causal, or production-scheduler claims. Third-party raw request traces are not redistributed.

🔗 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。