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Carbon-Water Trade-offs in Geo-distributed AI Inference Allocation under Water-Stress Screening: Reproducibility Artifact

水ストレススクリーニング下での地理分散型AI推論割り当てにおける炭素と水のトレードオフ：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2026-07-23#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.21512281
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21512281

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本成果は、地理分散型AI推論割り当てにおける炭素と水のトレードオフ分析を再現するためのアーティファクト（ソースコード、データ、テスト等）を提供する。水ストレススクリーニング下でのシナリオ分析の結果を再現でき、環境負荷評価の透明性を高める。コードはMITライセンス、データはCC BY 4.0で公開。

English

This reproducibility artifact provides portable Python code, derived inputs, frozen results, and tests for a carbon-water trade-off analysis in geo-distributed AI inference allocation under water-stress screening. It enables verification of scenario-bounded, trace-driven lexicographic optimization results. Code is MIT licensed; author-created data are CC BY 4.0.

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

日本でもデータセンターの水使用と電力消費がGX課題となっている。本アーティファクトはAI推論配置の環境トレードオフを再現可能にし、SSBJや情報開示における環境負荷定量化手法として参考になる。

In the global GX context

As AI scales globally, this artifact supports reproducibility of joint carbon-water optimization for inference allocation. It provides a benchmark for sustainable AI operations and can inform TCFD/ISSB disclosures on environmental impacts.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Enables verification and extension of carbon-water trade-off optimization in AI inference allocation, providing a benchmark for further research.

🏢実務担当者:Data center operators can use this methodology to assess environmental trade-offs of inference allocation across locations.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this approach for setting standards on sustainable AI infrastructure, particularly regarding water stress and carbon emissions.

📄 Abstract（原文）

Independent v1.0.0 reproducibility artifact for a scenario-bounded, trace-driven lexicographic AI-inference allocation analysis. It contains portable Python code, author-created derived inputs and frozen results, figure source data and generators, publication exports, deterministic tests, environment requirements, and SHA-256 manifests. It does not redistribute third-party raw request traces, operator telemetry, or Vidur source code. It does not support measured operator-performance, facility-specific hydrological-impact, or causal-policy claims. Author-written code and documentation are MIT licensed. Author-created derived tables and figure source CSVs are CC BY 4.0, subject to the upstream terms documented in the archive.

🔗 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。