テクノロジーが進化し続けるにつれて、より多くの企業が人工知能(AI)を活用して既存の製品を改善し、新しいソリューションを生み出して、顧客の価値創造を加速しています。
人工知能の台頭
ビッグテック業界のリーダーは、検索エンジン、音声アシスタント、クラウドサービスなどを強化するために、人工知能の研究開発に多額の投資を行っています。これらの企業は、自動運転車、パーソナライズされたヘルスケア、インテリジェントな仮想アシスタントなどの革新的なAIベースのソリューションも開発しています。AIへの投資の増加は、あらゆる規模の企業にとってよりアクセスしやすく手頃な価格の新しいテクノロジーとツールの開発を推進しており、業界全体でAIの採用を促進しています。人工知能が日常生活とより統合されるにつれて、処理能力と帯域幅の増加により、これらの高度なシステムに最高のパフォーマンスと信頼性を確保するための、より優れた、より効率的な冷却ソリューションの必要性が高まります。AIの熱管理は、必要な冷却量と、各業界が直面するさまざまなアプリケーション固有の課題に課題をもたらします。人工知能の最新アプリケーション
いくつかの調査とレポートは、業界全体でAIの採用が大幅に増加すると予測しています。フォーチュンビジネスインサイトによると、世界のAI市場価値は2029年までにほぼ1.4兆米ドルに達し、2022から2029までの20.1%の複合年間成長率(CAGR)で成長すると予想されています。AIの実装の増加は、輸送、ヘルスケア、教育、エンターテインメントなど、さまざまな業界でイノベーションと成長の新しい可能性を開きます。最新のAIアプリケーションの一部を次に示します。
成長する人工知能アプリケーション
eモビリティとADASシステム
eモビリティシステムと自動運転車は、安全かつ効率的に動作するためにAIに依存しています。eモビリティシステムにおけるAIの主な用途の1つは、バッテリーや充電インフラストラクチャなどのエネルギー資源を管理することです。eモビリティシステムは、AIを使用して充電と放電のサイクルを最適化し、電気自動車(EV)のバッテリー効率と寿命を最大化し、航続距離を延ばし、所有コストを削減します。自動運転車は、先進運転支援システム(ADAS)のAIを使用して、カメラ、ライダー、レーダーなどのセンサーからのデータを分析し、他の車両、歩行者、障害物などの物体を特定して追跡します。自動運転車はまた、AIを使用して、交通状況、道路の形状、およびユーザーの好みに基づいて、運転経路、速度、およびその他のパラメーターを最適化します。これにより、車両は複雑なシナリオをナビゲートし、リアルタイムデータに基づいて意思決定を行うことができます。自動車産業におけるAIの統合により、輸送システムの安全性と持続可能性が向上しました。AIテクノロジーの継続的な進歩により、自動車メーカーは、より効率的で安全で広く採用されている高度なeモビリティと自動運転車を開発できます。
クラウドコンピューティング
人工知能(AI)とクラウドコンピューティングの組み合わせは、近年のデジタルトランスフォーメーションの主要な原動力となっています。クラウドコンピューティングは、組織がオンデマンドでコンピューティングリソースとストレージにアクセスするのに役立ち、高価なハードウェアとインフラストラクチャの必要性を減らします。AI をクラウドに統合することで、組織は機械学習や自然言語処理などの AI の機能を活用して、業務を強化し、プロセスを自動化し、意思決定を改善します。たとえば、企業はAIを活用したチャットボットを使用して、リアルタイムで顧客と対話し、データを分析して顧客の行動や好みに関する洞察を得て、需要を予測することでサプライチェーン管理を最適化します。
クラウドベースのAIプロバイダーは、機械学習、音声認識、画像認識、自然言語処理などのさまざまなサービスを提供し、組織がAIを運用に簡単に統合できるようにします。クラウドの人工知能は、スケーラブルで費用効果の高いソリューションを提供し、企業が追加のハードウェアに投資することなくAI機能を拡張できるようにします。これは、ハードウェアインフラストラクチャに投資するためのリソースがない可能性のある中小企業にとって特に有益です。AIとクラウドコンピューティングの組み合わせは、組織の運営方法に革命をもたらし、組織の効率、効果、革新性を高める可能性を秘めています。
医療用
ヘルスケアにおけるAIの使用は、医療業界を世界的に変革しています。ヘルスケアはAIを適用して、医用画像の精度と速度を向上させ、病気を診断し、治療計画を作成し、創薬プロセスをスピードアップし、患者を監視し、医師にリアルタイムのフィードバックを提供します。たとえば、医用画像では、AIアルゴリズムを使用して、X線、コンピューター断層撮影(CT)スキャン、磁気共鳴画像法(MRI)スキャンなどの医用画像を分析し、人間の解釈では見逃される可能性のある異常や病気の兆候を検出します。これにより、医師は正確でタイムリーな診断を下すことができ、患者の転帰が向上します。人工知能はまた、大規模なデータセットを分析し、新薬候補の有効性を予測することにより、創薬プロセスの速度を向上させます。これにより、潜在的な治療法をより迅速かつ効率的に特定し、さまざまな病状に対する新しい治療法につながります。医療におけるAIの使用は、医療提供に革命をもたらし、患者の転帰を改善し、医療費を削減し、プロセスをスピードアップし、よりパーソナライズされたケアを可能にしています。
人工知能における熱管理
システムアーキテクトが人工知能をさまざまな業界やアプリケーションに統合し続けるにつれて、より小さく、より強力で、エネルギー効率の高いコンピューティングデバイスの需要が高まっています。AIの継続的な採用は、これらの要求をサポートするためのより効率的なソフトウェア、ハードウェア、および熱管理ソリューションを開発することを意味します。ハードウェアに関しては、特殊なプロセッサやその他のコンポーネントが人工知能ワークロード用に最適化されています。たとえば、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)は、多くのAIアルゴリズムの基本である行列演算を効率的に実行できるため、AIコミュニティで広く採用されています。ICの設計者やメーカーは、ディープラーニングのワークロードを加速するために、AIに焦点を当てたハードウェアも開発しています。ただし、AI用の新しいハードウェアを開発するたびに、熱出力コストが増加し、この熱需要は従来の熱ソリューションを急速に上回っています。これらのICは、AIタスクに必要な処理需要の増加をサポートするために高出力を必要とします。その結果、人工知能ハードウェアは過剰な廃熱を生成し、パフォーマンスを低下させたり、システム障害を引き起こしたりする可能性があるため、AIシステム設計者は、AIプロセッサの温度を管理するために熱管理ソリューションに依存しています。
AIが電力を大量に消費し、複雑になるにつれて、効率と信頼性を維持しながら、これらの要求に対応する冷却ソリューションを設計することが重要です。液体冷却は、特に小型フォームファクタと低消費電力を必要とするモバイルAIシステムにとって、空冷よりもはるかに高い冷却能力を提供する有望なソリューションです。特定の人工知能アプリケーションのための熱管理のカスタマイズ
人工知能の冷却と熱管理におけるもう1つの重要な考慮事項は、AIの特定のアプリケーションとそれに関連する熱要件です。たとえば、自動運転車で使用されるAIシステムは、データセンターや医療機器で使用されるものとは異なる冷却要件を持っています。したがって、特定のAIアプリケーションとその使用環境に合わせた冷却ソリューションを設計することが不可欠です。
eモビリティ人工知能のための熱管理
eモビリティアプリケーションにおける人工知能向けの熱管理ソリューションは、主に車載電子機器とプロセッサの冷却、特に先進運転支援システムに重点を置いています。センサーデータを収集、整理、処理、実装して車両の乗員の安全性を高めるシステムは、迅速で安全な意思決定を行うために、高速で信頼性の高い処理に依存しています。eモビリティの冷却ソリューションには、車両の航続距離と効率への影響を最小限に抑えながら乗客の安全を確保するために、軽量で耐久性のあるフォーマットで最高の信頼性が必要です。
医療および企業のディープラーニングおよび人工知能アプリケーションの冷却
民生用または医療用アプリケーション向けのハイパースケールまたはデータセンター環境のAIソリューションは、現在、空冷ソリューションから高性能液体冷却に移行しており、クーラント分配ユニット(CDU)をこれらの次世代熱管理システムの中核としています。
