Modelon ImpactにおけるAIガイダンスからエージェントベースシミュレーションへ
June 24, 2026
Modelonの機能強化されたAIアシスタントにより、エンジニアはModelon Impactプラットフォーム上で直接、モデルの分析やシミュレーションの実行を行い、エンジニアリングワークフローを効率化できるようになりました。
計算流体力学が次世代の水冷式AIデータセンターにとって不適切なツールである理由
June 23, 2026
計算流体力学（以下CFD）は、過去20年間にわたりデータセンターの熱設計において主力ツールとして機能してきました。しかし、現在稼働を開始しつつあるAIデータセンターにとっては、これは不適切なツールです。これはCFDを非難するものではありません。CFDは依然として強力で成熟した技術です。これは、冷却の問題がどれほど根本的に変化したかという結果に他なりません。
現在、冷却が求められている機器は、CFDがモデル化するために開発された空冷式のホールとは異なる挙動を示します。なぜ別の種類の工学ツールが必要なのかを理解するには、まず熱の問題から考えてみましょう。
仕様からシミュレーションへ：AIエージェントがデータセンターの冷却モデルを構築
June 10, 2026
ベンダー提供のPDFから始め、たった1回の作業セッションで、検証済みかつシミュレーション可能なModelicaモデルを完成させます。どの段階でも手動でのコーディングは一切不要です。これが、本記事で紹介したい機能であり、これは将来の実装予定ではなく、すでに実現されている機能です。
AIエンジニアリングにおけるトークンエコノミクス（Token Economics）
June 5, 2026
AIエンジニアリングにおけるコストは、単なる推論精度ではなく「トークン経済」として再定義されつつあります。本記事では、知識獲得コストがどこに発生するのかを3層の知識構造（ドメイン・モデル・実行）として整理し、システムシミュレーションやModelica/FMIベースのスタックがトークン消費を桁単位で削減する仕組みを解説します。
なぜ二相式ダイレクト・トゥ・チップ冷却は転換点を迎えているのか
June 5, 2026
AI向けデータセンターの電力密度が急速に高まる中、二相式ダイレクト・トゥ・チップ冷却への注目が高まっています。Modelonとメリーランド大学の共同研究では、沸騰現象そのものだけでなく、システム全体の過渡挙動や制御が性能・安定性・信頼性を左右することを明らかにしています。本記事では、二相冷却が転換点を迎えている背景と、システムレベルシミュレーションが次世代データセンター設計に果たす重要な役割を紹介します。