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。
データセンターの熱管理が差し迫った課題である理由
July 21, 2026
間もなく開催されるASME夏季熱伝達会議のパネルディスカッションでは、AIデータセンターの熱管理の今後について検討されます。
データセンターライブラリのご紹介
July 1, 2026
本日、モデロンはModelon Impact限定で提供される新ソリューション「Data Center Library」を発表しました。このソリューションは、エンジニアが冷却プラントからラックに至るまでのデータセンター冷却システム全体を設計、シミュレーション、最適化することを支援します。
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。
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。