データセンターの設備負荷と上水の量の関係
データセンターと地域は、限られた水を分け合えるか
作者キジカエル
外部サイトへのリンクは新しいタブで開きます。
これは何
水量はPythonの決定論的な水収支で計算し、LLMは住民・自治体・水道・DC事業者の4役の判断だけを担う設計だ。
設備IT負荷を40〜300MWで変えると、仮定条件下では124.6MWまで不足なし、124.7MWから住民向け上水が不足し始めた。
作者による概要
「水資源管理 × AIデータセンター × マルチエージェント交渉」を掛け合わせました。貯水低下を受け、住民の制限要求、水道の警告、DCの代替水源提案、自治体の給水制限が連鎖し、枯渇時期や不足の負担先が変わる創発を観測。設備IT負荷・再生水率・配分ルールを変え、飲用水不足が始まる境界と、地域とAIインフラが共存できる条件の発見を目指します。
講評
藤井学長
デジタルハリウッド大学
印西市の公表値を基準層として使いつつ仮定値を厳密に区別し、依存パッケージなしで誰でも再実行できる形に仕上げた完成度は高く、「124.6/124.7 MW」という境界値の提示は伝わりやすい成果です。LLMに水量を計算させず判断だけを担わせ、応答をスキーマ検証する設計も適切です。一方、スライドと動画は決定論モデルの感度分析が中心で、住民・水道・DC・自治体の交渉ダイナミクス自体はあまり前面に出ていません。次はDC事業者が再生水投資を選ぶか等、交渉結果が水収支を変えるループを太くし、水インフラを「安全保障」として捉える視点を資料に明示すると、テーマ適合と技術的面白さの両方が増すでしょう。
経緯
-
2026.08.15–08.30
提出第2回ハッカソンに提出