システム規模でのAI向け液体冷却
May 7, 2026
Data Center Worldでの最近のプレゼンテーションでは、AIデータセンターの設計、調達、運用において、システムシミュレーションがいかに重要な機能となりつつあるかが強調されました。
AIは長年にわたりデジタルインフラに組み込まれ、レコメンデーションエンジン、セキュリティシステム、自動化などのサービスを陰ながら支えてきました。2022年後半に変化したのは、その利用しやすさです。ChatGPTのような生成AIツールの台頭により、高度な推論や多段階の問題解決が大規模に利用可能になりました。この変化は、データセンターのワークロードを根本的に変えました。
当初は検索ベースの処理だったものが、計画・推論・適応を行うAIエージェントによって実行される、長い推論の連鎖へと進化しました。NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアン氏がGTC 2026の基調講演で指摘したように、「推論の転換点が到来した」のです。
データセンターのリーダーにとって、この転換点は一つの領域で最も明確に表れています。それは冷却、そしてますます重要性を増す液体冷却です。
先週、ワシントンD.C.で開催されたData Center Worldにおける「Spark Session: AIデータセンター冷却のための物理ベースのシステムシミュレーション」では、こうした新たな環境下でAIデータセンターを設計、調達、運用する上で、システムシミュレーションがいかに重要な機能となりつつあるかが強調されました。
Modelon Impactの新しいAIアシスタント
April 21, 2026
モデロンの新しいAIアシスタントは、エンジニアがより迅速に作業を開始し、トラブルシューティングを容易に行い、自信を持ってシミュレーション作業を進めることを支援します。
構想から実行へ：Modelon Impactにおける車両ダイナミクス向けAgent型AI
March 30, 2026
人工知能はすでに、エンジニアリング上の意図を実行可能なモデルに変換する能力を備えています。次のステップは、その能力を実際に活用することです。以前、私たちはなぜ方程式ベースの物理法則に基づくモデリングがAIに特に適しているのかについて考察しました。ここでは、その能力から応用へと話を進めます。AIが単にモデルを生成するだけでなく、エンジニアリングのワークフローに能動的に関与するとどうなるでしょうか？本記事では、その同じ基盤が、エンジニアがModelon Impact内での構造化されたAI支援型実行を通じて、意図から行動へと移行する、新たな形のインタラクションをどのように可能にするかをご紹介します。
意図から知見へ：Modelicaを用いたAI駆動型・物理ベースのモデリング
March 18, 2026
人工知能は、驚くべきスピードでエンジニアリングのワークフローを変革しています。
しかし、AI導入をめぐる競争において、何よりも重要な問いがあります。