- コーネル大学で開発された新しい量子コンピューティングベースの最適化フレームワークが、人工知能（AI）ワークロードを処理する大規模データセンターのエネルギー消費を最大12.5％削減し、炭素排出量を最大9.8％削減可能。
- データセンターは世界全体の電力消費量の1％以上を占め、AIコンピューティングがより一般的になるにつれて、その割合が急速に増加する見込み。
- 量子コンピューティングを活用した堅牢な最適化フレームワークは、変分量子回路を古典的最適化と統合して、エネルギーシステムの効率的かつ不確実性を考慮した制御を実現。
- コーネル大学のFengqi You氏とAkshay Ajagekar氏が開発したこの量子コンピューティングベースの制御戦略は、気象条件や再生可能エネルギー発電に関連する不確実性に対処し、AIデータセンターのエネルギー消費を最適化するよう設計されている。
この研究は、AIデータセンターの運用に伴う電力消費と炭素排出量を大幅に削減できることを示しています。量子コンピューティングを活用したAI方法の開発により、AIデータセンターが直面するエネルギーと気候の課題に取り組み、持続可能性と効率性を大幅に向上させることが期待されます。