In upcoming years, the number of Internet-of-Things (IoT) devices is expected to surge up to tens of billions of physical objects. However, while the IoT is often presented as a promising solution to tackle environmental challenges, the direct environmental impacts generated over the life cycle of the physical devices are usually overlooked. It is implicitly assumed that their environmental burden is negligible compared to the positive impacts they can generate. In this paper, we present a parametric framework based on hardware profiles to evaluate the cradle-to-gate carbon footprint of IoT edge devices. We exploit our framework in three ways. First, we apply it on four use cases to evaluate their respective production carbon footprint. Then, we show that the heterogeneity inherent to IoT edge devices must be considered as the production carbon footprint between simple and complex devices can vary by a factor of more than 150x. Finally, we estimate the absolute carbon footprint induced by the worldwide production of IoT edge devices through a macroscopic analysis over a 10-year period. Results range from 22 to 562 MtCO2-eq/year in 2027 depending on the deployment scenarios. However, the truncation error acknowledged for LCA bottom-up approaches usually lead to an undershoot of the environmental impacts. We compared the results of our use cases with the few reports available from Google and Apple, which suggest that our estimates could be revised upwards by a factor around 2x to compensate for the truncation error. Worst-case scenarios in 2027 would therefore reach more than 1000 MtCO2-eq/year. This truly stresses the necessity to consider environmental constraints when designing and deploying IoT edge devices.


翻译:在未来几年里,互联网触线装置的数量预计将猛增到数百亿个物理物体。然而,虽然互联网触线装置通常被作为解决环境挑战的一个很有希望的解决办法,但在物理装置生命周期中产生的直接环境影响通常被忽略。人们暗含地假定,与它们可能产生的积极影响相比,它们的环境负担微不足道。在本文件中,我们提出了一个基于硬件剖面的参数框架,以评价IOT边缘装置的摇篮到门碳足迹。我们以三种方式利用我们的框架。首先,我们将其应用于四个使用案例,以评价它们各自的生产碳足迹。然后,我们表明,IOT边缘装置在环境生命周期中固有的异质性效应通常被视作简单和复杂装置之间的生产碳足迹,而其产生的积极影响则可能大于150倍。最后,我们估计了全球生产IOT边缘装置在10年期间的宏观观察分析中引出的绝对碳足迹。我们从22到562兆-CO2-EC在2027年的边缘,因此,我们应用四个案例来评估各自的生产轨距,因此,在20-27年,在设计部署过程中,其实际危急程度的估算结果通常会显示,在使用轨误差结果,我们使用。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年8月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月27日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年8月28日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员