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。
AI関連のシミュレーション結果を信頼する前に確認すべき5つのポイント
April 16, 2026
AIは現在、自然言語によるプロンプトからシミュレーションモデルを生成できるようになりました。方程式を導き出し、コードを記述し、実験を設定し、結果を生成することも可能です。こうした機能を評価するエンジニアにとって、興味深い問いはもはや「AIにそれができるか？」ではありません。ほとんどの場合、AIにはそれができるからです。
より難しい問いは、「その結果を十分に信頼して意思決定を行ってもよいか？」ということです。
この問いが重要なのは、シミュレーションの結果が現実の世界に直接的な影響を及ぼすからです。シミュレーションを用いて設計された冷却プラントは20年間稼働し続けます。シミュレーションで検証されたサスペンション構成は、人を乗せる車両に搭載されます。仮想環境でテストされた制御戦略は、実際の機器に導入されます。印象的なデモと、実運用に耐えうる意思決定ツールとの間の隔たりは、AIの能力の問題ではありません。それは「エンジニアリングへの信頼」の問題なのです。
ここでは、その両者を区別するのに役立つ5つの質問を紹介します。
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。
オフ・ザ・グリッド：F1の熱制限がシミュレーションの柔軟性を求める理由
February 25, 2026
F1において、熱はスピードの敵です。2026年のレギュレーション変更――ここ数十年で最も大きなパワートレイン構造の転換――が迫る中、この敵との戦いの舞台は、ラジエーター工房からシミュレーション環境へと移りつつあります。
熱設計エンジニアにとって、F1は常に「実証の場」でした。しかし、出力密度の限界に挑むにつれ、最大のボトルネックは熱伝達の物理現象そのものではなく、それをモデル化するツールの柔軟性にあることが明らかになってきました。
データセンターのコンプライアンス：ASHRAEガイドラインに準拠したコールドプレート液冷システムの検証方法を仮想環境で行う方法
February 20, 2026
今日、水冷はもはや実験的な技術と見なされる段階を過ぎ、高密度データセンターにおける主流のアーキテクチャ選択肢として定着しています。コールドプレート、冷却液分配ユニット（CDU）、リアドア熱交換器（RDHx）、さらには初期の二相システムでさえ、エンジニアリングの議論において標準的な話題となりつつあります。しかし、800 Wを超えるCPUや数kW級のGPUを導入する事業者が増えるにつれ、設計に関する議論の中で一貫して浮上するテーマがあります。