船舶セグメンテーションの運用時カーボンフットプリント定量化に関する探索的研究

An Exploratory Study on Quantifying the Operational Carbon Footprint of Vessel Segmentation (原題)

Noémie Debroux, Mathéo Galuba, Antoine Vacavant

Lecture notes in computer scienceジャーナル2026-09-30#炭素会計経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport

原典: https://doi.org/10.1007/978-3-032-39385-2_19

🤖 gxceed AI 要約

日本語

船舶画像のセグメンテーション処理に伴う運用段階の炭素排出量を定量化する探索的研究。AIモデルの学習・推論が消費する電力由来のCO2を測定し、計算負荷と環境負荷のトレードオフを可視化する点が貢献。AI利用そのものの脱炭素評価という新しい視点を提示する。

English

An exploratory study quantifying the operational carbon footprint of vessel segmentation, i.e. the emissions from compute used in training and inference. It contributes a method to measure the CO2 tied to AI workloads and highlights the trade-off between model performance and environmental cost, extending carbon accounting to AI 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

AIの計算資源消費を炭素会計の対象とする視点は、Scope 2/3排出量やデータセンター電力の開示を進める日本企業・SSBJ対応に示唆を与える。海事・物流分野のDXとGXを両立させる際の評価軸として参考になる。

In the global GX context

As disclosure frameworks (ISSB, CSRD) increasingly scrutinize energy and compute-related emissions, quantifying the carbon cost of AI pipelines adds a missing dimension to corporate carbon accounting and to the debate on AI's climate footprint.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIワークロードの運用炭素を測る手法として、機械学習の環境影響評価研究に接続できる。

🏢実務担当者:AI導入時の電力・排出コストを見積もる際の基礎指標として活用できる。

🏛政策担当者:AI利用に伴うエネルギー・排出の可視化を政策・開示要件に組み込む根拠になりうる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1007/978-3-032-39385-2_19first seen 2026-10-02 04:55:14

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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。