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Towards Net-Zero Computing: Carbon-Aware Energy Scheduling for Data Centres

ネットゼロコンピューティングに向けて：データセンターのカーボンアウェアなエネルギースケジューリング (AI 翻訳)

Rameshrao A.G.

Proceedings 2026 8th Global Power Energy and Communication Conference Gpecom 2026📚 査読済 / 学会2026-01-01#省エネ経営インパクト: コスト削減
DOI: 10.1109/gpecom70462.2026.11578697
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044753914

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、データセンターのエネルギー消費におけるカーボンフットプリントを削減するため、再生可能エネルギーの供給変動に応じて計算負荷をスケジューリングする手法を提案する。これにより、ネットゼロ運用への移行を支援する。

English

This paper proposes a carbon-aware scheduling method for data centers that shifts workloads to align with periods of low carbon intensity, enabling progress towards net-zero 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

日本ではデータセンターの急増に伴い電力消費が社会問題化しており、同手法はカーボンニュートラル達成に向けた実践的なソリューションとなり得る。

In the global GX context

Globally, data centers account for a growing share of electricity demand, and carbon-aware scheduling offers a practical pathway for operators to reduce emissions without compromising performance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides algorithmic foundation for carbon-aware load shifting in data center energy management.

🏢実務担当者:Offers actionable scheduling strategies that data center operators can adopt to lower carbon footprint and potentially reduce energy costs.

🏛政策担当者:Demonstrates that efficiency-driven scheduling can support national climate targets, suggesting potential for incentives or standards.

🔗 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。