Carbon-Aware Spatiotemporal Scheduling of Data Transfers
カーボンアウェアな時空間データ転送スケジューリング (AI 翻訳)
Jacob Goldverg, Elvis Rodrigues, Tevfik Kosar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、データ転送のカーボンフットプリントを最小化する時空間スケジューリング手法を提案する。AI/最適化技術を活用し、時間的・地理的な炭素強度の変動を考慮する。データセンターのエネルギー効率向上と排出削減に貢献する。
English
This paper proposes spatiotemporal scheduling methods for data transfers to minimize carbon footprint, leveraging AI/optimization techniques and accounting for temporal and geographical variations in carbon intensity. It contributes to energy efficiency and emission reduction in data centers.
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エネルギー消費増加が課題であり、再生可能エネルギー活用とカーボンアウェアな運用が注目されている。本手法は日本のデータセンター事業者にとって、排出削減とコスト最適化の両立に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Globally, data centers are under pressure to reduce carbon emissions, with carbon-aware scheduling emerging as a key strategy. This work aligns with TCFD/ISSB frameworks for disclosing operational emissions and supports corporate net-zero targets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel optimization approach for spatiotemporal scheduling of data transfers with carbon awareness, relevant to green computing and sustainable ICT research.
🏢実務担当者:Data center operators can use these techniques to reduce energy costs and carbon emissions by scheduling transfers during low-carbon periods and locations.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1145/3797248.3815406first seen 2026-06-20 05:41:39
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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。