データセンターの負荷予測における人工知能と機械学習手法のクリティカルレビュー
Critical Review of Artificial Intelligence and Machine Learning Methods for Data-Center Load Forecasting
クラウドサービス、AI、大規模デジタルアプリケーションの急成長により、データセンターのエネルギー消費が増加している。本レビューは、データセンターの負荷予測におけるAIおよび機械学習(ML)技術の利用を調査する。従来の統計的手法、教師あり学習アルゴリズム、深層学習モデル、確率的予測技術、物理情報に基づいたハイブリッドアプローチを網羅する。予測期間、特徴量選択、性能評価、実運用上の課題も議論される。LSTM、GRU、Transformerベースのモデル、デジタルツイン(DT)フレームワークなどの先進的なアプローチは、予測性能を向上させ、エネルギー効率の高い運用を支援できる。これらの手法は、カーボンアウェアおよびグリッドインタラクティブなデータセンター管理にも役立つ。課題としては、データ不足、汎化性能の低さ、解釈性の問題、リアルタイム実装の制約が挙げられる。本稿では、レビューされた研究を分類・分析し、AIベースのデータセンターエネルギー予測の研究者にとって明確な参考情報を提供する。
本記事はデータセンター負荷予測におけるAI/ML技術の学術レビューであり、LSTM・GRU・Transformerといったモデルやデジタルツインの適用を俯瞰する内容。データセンターのエネルギー効率化・カーボンアウェア運用は、クラウド・AI需要拡大に伴い重要性が増しており、関連技術の投資トレンドを把握する上で参考になるが、特定の企業発表や具体的な数値・成果は含まれておらず、個別投資判断の直接的な根拠にはなりにくい。