From AI Guidance to Agentic Simulation in Modelon Impact
June 29, 2026
Modelon’s enhanced AI Assistant now helps engineers analyze models, launch simulations, and accelerate engineering workflows directly within the Modelon Impact platform. ▶️ Watch how it works! When we introduced the AI Assistant in Modelon Impact, the goal was simple: help engineers get answers faster, troubleshoot issues more easily, and reduce the friction that often slows […]
Why CFD is the Wrong Tool for the Next Generation of Liquid-Cooled AI Data Centers
June 29, 2026
Computational Fluid Dynamics (CFD) has been the workhorse of data center thermal design for two decades. For the AI data centers now coming online, it is the wrong tool. That is not an indictment of CFD; it remains a powerful, mature technology. It is a consequence of how radically the cooling problem has changed. The […]
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 23, 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。
システム規模でのAI向け液体冷却
May 7, 2026
AIワークロードの急増により、データセンターの電力密度と冷却要件はかつてない水準へ達しています。本記事では、Data Center Worldでの講演内容をもとに、液体冷却を単なる設備ではなくシステム全体の課題として捉え、設計・調達・運用の各段階で物理ベースのシステムシミュレーションが果たす役割を解説します。
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。