ModelonがData Center Libraryを拡張、AIデータセンターの冷却に対応
October 27, 2026
人工知能（AI）ワークロードが、データセンターの設計を大きく変えつつあります。ラックの電力密度が上がり、新しい冷却方式が登場し、効率への要求も高まるなかで、システムを導入するずっと前に性能を評価する、より良い方法が求められています。
こうした変化に対応するエンジニアリングチームを支援するため、Modelonは、Modelon Impact向けのData Center Libraryを拡張し、二相式ダイレクト・ツー・チップ冷却をはじめとする先進的な冷却システムをシミュレーションする新機能を追加しました。メリーランド大学と共同で開発した今回の拡張版では、冷却戦略の評価、設計案の比較、幅広い運転条件にわたるシステム性能の把握が、これまで以上にしやすくなります。
廃熱でデータセンターを冷やせるか？ Resaltaのシミュレーションで見えたこと
October 20, 2026
冷却は、データセンター事業者が電力使用量を減らすうえで最も効果の大きい手段の1つです。一方で、電力と冷却を1つのシステムとして設計する場合は、最も難しい部分でもあります。今回の新しい事例では、欧州のエネルギーサービス企業Resaltaが、Modelon Impactを使って大胆なアイデアを検証しました。現地のガスタービン発電だけでデータセンターをアイランドモード（系統から独立した運転）で動かし、タービンの廃熱を使って冷却するという構成です。主な結果は、冷却に関わる電力が推定81%減るというものでした。ここでは、この結果が重要な理由と、エンジニアリングチームが学べる点をご紹介します。
ModelonとSimetrixDT、オーストラリア・ニュージーランドでデータセンターシミュレーションの提供を拡大
October 15, 2026
ModelonはSimetrixDT社と付加価値再販契約を結び、オーストラリアとニュージーランドで、Modelon ImpactとData Center Libraryの提供を拡大します。AIの普及で複雑さを増すデータセンターの設計・運用を、シミュレーションとデジタルツインで支援します。
Modelon Impact向け生産性向上パッケージのご紹介
September 30, 2026
シミュレーションは、エンジニアリングチームがより適切な問いに対してより早く答えを出せるよう支援することで、価値を生み出します。しかし、モデルが複雑化し、研究範囲が拡大するにつれ、計算リソースがボトルネックとなることがあります。エンジニアは、シミュレーションの実行完了を待ったり、利用可能な容量に合わせて大規模な実験のスケジュールを調整したり、結果の分析ではなくストレージの管理に時間を費やしたりしなければなりません。
Modelon Impact 生産性向上パッケージは、こうしたボトルネックを解消するために設計されています。Modelon Impact クラウドユーザー向けの新しいBoostおよびScaleプランでは、高性能なコンピューティングリソース、増強されたRAM、より多くのディスク容量、そしてより高い並列処理能力が追加され、チームが中核となるモデリングワークフローを変更することなく、より迅速に業務を進めることができるようになります
AIと物理ベースのシミュレーションを用いたデータセンター用チラーの設定値最適化
September 7, 2026
私たちは、エージェント型AIアシスタントに、1 MWのデータセンター冷却プラントに関する3つのパラメトリックシミュレーションを与え、熱的安全限界を超えずにエネルギー使用量を削減できるチラーの設定値を見つけ出すよう依頼しました。ここでは、数値だけでは見過ごされてしまったであろう問題を、このAIアシスタントがどのように見つけ出したかをご紹介します。
パフォーマンス曲線から信頼できるモデルへ
August 21, 2026
データセンター全体をシミュレーションするには、信頼性の高いコンポーネントモデルが必要です。ベンダーからは性能曲線が提供されます。ここでは、その曲線をモデルに変換する方法をご紹介します。
OpenUSDのデジタルツインと実世界の物理法則が融合する場所
August 4, 2026
OpenUSDのアセットは、冷却液分配ユニットが何であるかを定義します。物理モデルは、それがどのように振る舞うかを定義します。これが両者を結びつける架け橋であり、AIエージェントが端から端までその過程をたどります。
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。