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GCRI · 人工知能と自律システム

計算資源とエネルギー

Training and running AI requires specialised chips, data centres, electricity, cooling water and network capacity. Demand is growing quickly and concentrating in particular places, with effects on power grids, water resources and emissions. This page sets out how AI compute uses energy and water, how those uses are measured, and what evidence serves the grid operators, planners and policymakers who must accommodate them.

01キャンバス

作業の進め方。

システム ・この主題の周辺説明用

モデル・レジストリ

Compute and energy · Model registry · Release gate

1 つのモデルがゲートで阻止されたGCRI・人工知能と自律システム

モデル

M-904 triage assistant公共サービス高19 of 24 suites阻害中
M-890 flood nowcast科学中10 of 12公開済み
M-955 document search内部低8 のうち 7公開済み
M-242 agent plannerエージェント型高13 of 16評価中

モデルカード

想定用途
トリアージ支援、判断は人が行う
対象外
適格性の決定
既知の限界
まれな事例での精度が低い
オーナー
モデルの所有者

インシデントログ

  1. D-28INC要約に実在しない引用が含まれる
  2. D-6MIT検索拡張による根拠づけを追加
  3. D-4INCアップロードされたファイルによるプロンプトインジェクション
  4. D-1MITツール権限を縮小

Evaluation scores

vs release threshold

Task accuracy71 of 85 required頑健性71 of 75 requiredFairness gap (lower is better)3 of 5 requiredRefusal on misuse91 of 95 required
Model registry: the screen’s structure, terms and states for Compute and energy.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。

図Model registry: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02質問

Compute and energy: how the risk develops.

Compute concentration, efficiency and demand. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Training and inference both use energy

Training a large model uses a large amount of electricity once; inference uses less per query but runs continuously at scale, and can dominate over a model’s life.

メカニズム

Data centres strain local grids

Large data centres need connections comparable to industrial plants. Clusters in one region can outpace grid and generation build-out.

メカニズム

Cooling uses water

Evaporative cooling and electricity generation consume water. Where water is scarce, data centre siting competes with other uses.

メカニズム

Efficiency and demand move together

Hardware and software efficiency improve quickly, but lower costs can raise total use. Net energy demand depends on both.

03地理

Energy now in East Asia.

Night lights, population density and land cover over East Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの現在のエネルギー

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新の月)
出典
MERRA-2(NASA GMAO / GES DISC)
提供者
NASA GMAO / GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
月次、再解析モデル、GIBS が公開する最新の月
ビルド時点で最新
2026-07-01
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
再解析モデルによる、陸域に入射する月平均日射量の推定値で、太陽光資源の指標です。個別地点の発電量評価ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による取得、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日の地表面温度の衛星観測値で、冷房需要の指標です。気温でも熱波警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

Energy now, framed on East Asia.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • MERRA-2 再解析、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA GES DISC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧の10の出典:ライブ、予報、観測、背景情報)は、表示時に提供者のクレジットを地図上とここに示します。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 陸域の地表入射日射量、月平均:MERRA-2、NASA GMAO / GES DISC · 2026年7月
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 日中の地表面温度:VIIRS NOAA-20、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

AI compute couples to energy and water.

05シミュレーター

相互依存するネットワークを通る連鎖。

A ハザードの影響範囲 takes out co-located assets in every layer; fragmentation, dependency between layers and overload of the survivors then spread the failure. The 3D view separates the layers by depth. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows East Asia; the model itself is not tied to a place.

管理策

レイヤーごとの資産
18
ハザードの影響範囲
面積の 8%
別のレイヤーに依存する資産
60%
予備容量(許容度)
30%

読み取り値

ハザードを受けた資産
6%
稼働を続ける資産
20%
初期被害の増幅
14.3 times
決着までのステップ数
4
数値、手法、出典
ステップ稼働中のデータセンター(%)稼働中のネットワーク(%)稼働中の電力(%)
08994100
14444100
262278
362239
462233

手法

  1. 相互依存ネットワーク Buldyrev ほか(2010)、Catastrophic cascade of failures in interdependent networks、Nature 464
  2. 過負荷カスケード Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. 媒介負荷 Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. 多層ネットワーク Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. インフラの相互依存 Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  7. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 主要道路 Natural Earth
  • 鉄道 Natural Earth
  • 港湾 Natural Earth
  • 空港 Natural Earth
  • 都市域 Natural Earth
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS 昼夜バンド) NASA/NOAA VIIRS(Suomi NPP)· 登録 nasa.gibs.context-live-layers
  • 自然現象(NASA EONET) NASA EONET · 登録 nasa.eonet.events
相互依存するネットワークを通じた連鎖。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:相互依存ネットワーク(Buldyrev and others (2010)、Catastrophic cascade of failures in interdependent networks、Nature 464)、過負荷の連鎖(Motter and Lai (2002)、Physical Review E 66)、媒介負荷(Brandes (2001)、Journal of Mathematical Sociology 25)。
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Data centre electricity consumptionterawatt hours per year年次Energy agency estimates推定
電力使用効率ratio of facility to IT energy年次Operator disclosures申告済み
Water usage effectivenesslitres per kilowatt hour年次Operator disclosures申告済み
Grid connection requests from data centresmegawatts requested四半期ごとGrid operator queues公表統計
Training compute of notable modelsfloating point operationsper modelCompiled model databases推定
Energy per inferencewatt hours per queryper measurementMeasurement studies推定
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model compute and energy as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile AI・自律システムのリスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • ダム決壊
  • Sea-ice loss
  • Coastal erosion (下流で誘発)
  • 河川洪水(下流で誘発)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • Biodiversity loss (set off downstream)
  • 広域停電(下流で誘発)
  • 給水不足(下流で誘発)
  • Arctic winter sea-ice collapse (set off downstream)
  • Polar vortex disruption (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)
  • NRS-H100 ハザード・ファミリー:ロボティクス、自律性、自律型兵器(NHS-1 tech.autonomy-weapons)
  • NRS-H53 ハザード・ファミリー:サイバーフィジカルな途絶(NHS-1 cyber.cyber-physical)
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H113 ハザード・ファミリー:金融システムの脆弱性(NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-A8 AI 対応のリスクデータとモデルのパッケージング
  • NRS-H54 ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)

観測

  • OSV open source vulnerability database (listed for reference)
  • Our World in Data datasets (listed for reference)
  • Research and development expenditure as a proportion of GDP

例示の地理

  • North America: 243 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
IEA Energy and AI analysis and data centre electricity estimatesGlobal and regional data centre electricity demandLicence per product (to check)
Epoch AI data on notable models and computeTraining compute and hardware trendsオープン、CC BY 4.0
TOP500 and Green500 listsPerformance and energy efficiency of supercomputersPublic, TOP500 terms
Grid operator interconnection queues and planning reportsRequested connections and load forecastsPublic records, terms per operator
Operator sustainability reportsEnergy, water and emissions disclosuresPublic documents, terms per operator
09部門の特徴

The sector signature of compute and energy.

The sectors compute and energy touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

エネルギーとそのパートナー

エネルギーは、インフラに交通と通信の電力(0.8)、水に揚水と浄水(0.5)、食料に肥料、機械、コールドチェーン(0.5)を供給します。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.46 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Energy → Infrastructure ・交通と通信のための電力0.8
  • Water → Energy ・冷却水と水力発電0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Infrastructure → Water ・パイプ、ダム、処理施設0.6
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

人工知能と自律 システム prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
Grid operators and energy regulatorsHow to plan generation and connections for data centre loadLoad analyses; connection queues
Water authorities and plannersWhere data centre water use is acceptableWater footprint evidence
Organisations deploying AIHow to reduce the footprint of their AI useEstimation methods; efficiency evidence

このトピックが生み出す成果物

  • Energy and water footprint estimation methods for AI workloads
  • Regional data centre load analyses
  • Efficiency trend summaries
  • Evidence notes for grid and water planning
11手法とエビデンス

How compute and energy is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in compute and energy: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+人工知能データコミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
12中核となる問い

What researchers ask about compute.

  • How concentrated are chip manufacturing, cloud capacity and frontier model training, and what follows from that?
  • How much energy and water do training and inference use, and how is that changing?
  • How much do efficiency gains offset growth in demand?
  • Who has access to compute for research and public-interest uses?
13メカニズム

Concentration, efficiency and demand.

Advanced chip fabrication is concentrated in very few facilities, and a small number of cloud providers supply much of the compute for AI. That concentration creates shared exposure to disruption, from natural hazards to export controls, and shapes who can build large models.

Hardware and algorithms become more efficient over time, but cheaper computation tends to increase total use, an effect known as the rebound or Jevons effect. Data centres draw large, steady electricity loads that can strain local grids and, where they use evaporative cooling, water supplies. Inference, the everyday use of models, can come to outweigh training in total energy use.

14手法とデータ

Measuring compute and its footprint.

  1. 01

    Energy accounting

    Estimating energy per training run and per query, using 高性能・クラウド・エッジ・コンピューティング. Providers disclose little, so estimates carry wide uncertainty.

  2. 02

    Supply-chain mapping

    Tracing chips, materials and facilities to identify concentration and single points of failure.

  3. 03

    シナリオ分析

    Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with 確率と統計. Projections are scenarios, not forecasts.

  4. 04

    Access studies

    Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.

15手法

どのように研究され、手法が言えないことは何か。

  1. 高性能・クラウド・エッジ・コンピューティング公的研究のための計算資源へのアクセス · ワークロードのエネルギー測定ここでの適用
  2. 人工知能と機械学習分布シフトの分析 · 特定用途のためのファインチューニング · 解釈可能性の手法ここでの適用
  3. 確率と統計ベンチマーク・スコアの不確実性 · 較正の評価 · 監査サンプリングここでの適用
16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

17質問

質問と回答。

How much energy does AI use?
Estimates vary widely. Data centres use a growing share of electricity, and AI is a fast-growing part of that, according to the IEA, but precise figures depend on assumptions and disclosure.
What is power usage effectiveness?
The ratio of a data centre’s total energy use to the energy used by its IT equipment; values closer to one mean less overhead for cooling and power conversion.
Why does AI use water?
Mainly for cooling data centres, especially with evaporative systems, and indirectly through the water used to generate electricity.
Will efficiency gains reduce AI’s energy use?
Not necessarily. Efficiency lowers the cost per task, which can increase total demand. The net effect depends on adoption and use.
Why does water matter for data centres?
Many use evaporative cooling, which consumes water. In water-stressed areas, this competes with other uses, linking AI to local water risk.
Does the platform allocate compute?
No. Compute allocations for Consortium projects are a separate matter of Foundry and the annual programme, and open only when their terms exist.
Can energy figures be trusted?
Published estimates vary with assumptions about hardware, utilisation and location. The platform reports ranges with their sources and assumptions.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI人工知能と自律システム指数関数的テクノロジーLabs のエビデンス
人工知能と自律システム

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。