AI移行期における時間的炭素債務：カーボンバレーモデルとIEA軌道の処理

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel model for quantifying temporal carbon debt in AI transitions, useful for system dynamics and carbon accounting research.

🏢実務担当者:Helps corporate sustainability teams assess the carbon impact of AI infrastructure investments and identify mitigation levers.

🏛政策担当者:Informs policy design for managing emissions from rapid AI expansion, including operational flexibility and rebound effects.

AI移行期における時間的炭素債務：Carbon Valleyモデル、補足情報、および処理済みIEAシナリオ経路 本アーカイブには、研究「AI移行期における時間的炭素債務」の再現パッケージと補足資料が含まれています。即時的なAI関連インフラ排出と遅延したシステムレベルの排出削減との間の時間的不整合に関するシステムダイナミクス分析を再現・解釈するために必要なコード、処理済みシナリオ経路、文書、および補足情報を提供します。本モデルは、国際エネルギー機関（IEA）のEnergy and AI（2024）シナリオの代替条件下における急速なAIインフラ拡大中に生じる累積炭素債務を定量化します。以下を表現として含みます：IEAシナリオ枠組みにおける電力需要成長、指数関数的に低下する系統炭素強度、限界調整済み運用排出、個別ハードウェア更新サイクルからの体化排出、緩和志向AI削減の遅延ロジスティック普及、緩和連携感応度、累積炭素債務とフローレベルの損益分岐点、Jevonsリバウンド動態、ならびに時間的負荷シフトや動的電力キャッピングを含む運用柔軟性のための様式化された政策レバー。本アーカイブは、原稿および補足情報で報告された結果の完全な透明性と再現性を支援することを目的としています。 内容 完全なCarbon Valleyシステムダイナミクスモデルを実装する再現スクリプト 数学的定式化、パラメータ化、シナリオ構築、数値実装、不確実性伝播、政策レバー定式化、および複製ワークフローを説明する補足情報 年次補間とモデル較正に使用される処理済みIEAシナリオ経路 セットアップ手順と実行ワークフローを記載したREADME Python依存関係を列挙したrequirements.txt 再現性のためのLICENSEメタデータと出力構造 入力データ 本モデルは、国際エネルギー機関（IEA、2024）のEnergy and AIシナリオ枠組みを用いて較正されています。該当する場合、アーカイブにはIEAデータ付属書から導出された処理済みシナリオ経路が含まれます。利用者は、入力データ要件と実行手順についてREADMEを参照してください。 環境 Python 3.10 requirements.txtに列挙された標準数値ライブラリ

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Temporal Carbon Debt in the AI Transition: Carbon Valley Model, Supplementary Information, and Processed IEA Trajectories This archive contains the reproduction package and supplementary materials for the study “Temporal Carbon Debt in the AI Transition.” It provides the code, processed scenario trajectories, documentation, and Supplementary Information required to reproduce and interpret the system-dynamics analysis of the temporal mismatch between immediate AI-related infrastructure emissions and delayed system-level emissions savings. The model quantifies cumulative carbon debt arising during rapid AI infrastructure expansion under alternative International Energy Agency (IEA) Energy and AI (2024) scenarios. It includes representations of: electricity-demand growth under the IEA scenario framework, exponentially declining grid carbon intensity, marginality-adjusted operational emissions, embodied emissions from discrete hardware refresh cycles, delayed logistic diffusion of mitigation-oriented AI savings, mitigation-coupling sensitivity, cumulative carbon debt and flow-level breakeven, Jevons rebound dynamics, and stylized policy levers for operational flexibility, including temporal load shifting and dynamic power capping. The archive is intended to support full transparency and reproducibility of the results reported in the manuscript and Supplementary Information. Contents Reproduction script implementing the full Carbon Valley system-dynamics model Supplementary Information describing the mathematical formulation, parameterization, scenario construction, numerical implementation, uncertainty propagation, policy-lever formulation, and replication workflow Processed IEA scenario trajectories used for annual interpolation and model calibration README with setup instructions and execution workflow requirements.txt listing Python dependencies LICENSE metadata and output structure for reproducibility Input data The model is calibrated using the International Energy Agency (IEA, 2024) Energy and AI scenario framework. Where applicable, the archive includes processed scenario trajectories derived from the IEA data annex. Users should consult the README for input-data requirements and execution instructions. Environment Python 3.10 Standard numerical libraries as listed in requirements.txt

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.18208091first seen 2026-05-05 19:09:31 · last seen 2026-05-22 04:36:26