生成AI、40年度のエネルギー計画左右 電力を大量消費 エネルギー基本計画の論点（上） - 日本経済新聞経済産業省は近く「エネルギー基本計画」の見直し議論に着手する。中長期の政策指針で、2040年度の電源構成比率を作るのが柱だ。3年前に作った現行計画では、30年度に向けて電力需要が減る見通しだったが、今回は人工知能（AI）普及で需要増が前提となる。温暖化ガスの排出削減目標との両立が課題となる。北海道石狩市。国内最大級の洋上風力発電が林立する海岸のそばで、さくらインターネットのデータセンターの拡張
ＡＩが吐き出す二酸化炭素、巨大データセンター持つＩＴ大手に難題
大手ハイテク各社は世界中に巨大データセンターを建設しているが、それによって引き起こされる二酸化炭素排出量の大幅な増加の回避にも躍起になっている。 多くの電力を消費する人工知能（ＡＩ）がクラウド化されるのに伴い、太陽光発電や風力発電に余剰がある地域をソフトウエアを使って探し出し、そこでデータセンターの運営を強化するという手法も広がりつつある。二酸化炭素排出量とコストを削減することが可能になるからだ。 クラウドコンピューティングの管理を手掛けるシーラス・ネクサスの共同創業者で最高経営責任者（ＣＥＯ）を務めるクリス・ノーブル氏は「再生可能エネルギーを最大限に利用するやり方でデータセンターを運営する方法を見つけ出すことが急務だ」と語った。 ＡＩが必要とするコンピューティングがもたらす気候変動リスクは広範に及び、化石燃料を使用する電力からクリーンな電力への大幅な転換がなければ一段と悪化する恐れがある
ChatGPT Code Interpreterで気象データを分析する - Taste of Tech Topics
最近は、健康系アプリにはまっているkonnoです。 今年は本当に暑いですね...過去〇〇年で最高、などと言われることもありますが、でも、実際のところはどうなんでしょうか？ 今回は、データさえ与えればあっという間に分析してくれるCode Interpreterを使って、過去の気象データから気温変化の傾向を見てみたいと思います。 気象データをCode Interpreterで分析 気象データを取得する 今回使用する気象データは、気象庁が公開している「過去の気象データ・ダウンロード」という以下のページから取得しました。 www.data.jma.go.jp 条件としては、以下のようにしています。（※今回は2022年12月31日までのデータを使用しています。） 項目 内容 地点 横浜 項目 日平均気温 期間 1893/01/01 ～ 2022/12/31 表示オプション デフォルト設定のまま ファ
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