配電網制約を考慮した低炭素データセンタースケジューリングのための大規模言語モデル誘導型マルチエージェント強化学習

日本語

大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント強化学習を組み合わせ、配電網の制約を考慮しつつデータセンターの電力消費を低炭素化するスケジューリング手法を提案する研究。計算負荷の時間的・空間的な柔軟性を活用し、再生可能エネルギー比率の高い時間帯への負荷シフトや系統制約の遵守を両立させる狙いがある。AI手法と脱炭素運用の接点を示す実証的アプローチ。

English

This work combines large language models with multi-agent reinforcement learning to schedule data-center workloads for lower carbon emissions while respecting distribution-network constraints. It aims to exploit temporal and spatial load flexibility, shifting compute to low-carbon hours without violating grid limits. A concrete example of AI methods applied to decarbonized operations.

日本のGX文脈において

データセンターの電力需要急増と再エネ調達・系統制約が国内でも論点となる中、AIを用いた負荷柔軟性の最適化はScope 2削減や電力調達戦略に示唆を与える。SSBJ開示におけるエネルギー関連指標の裏付けとしても参考になる。

In the global GX context

As data-center electricity demand surges, AI-driven load flexibility connects to Scope 2 accounting, renewable procurement, and grid-constraint management under tightening disclosure regimes. It speaks to how compute infrastructure can be operated to support corporate decarbonization targets.