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GPUなどの電源回路で電圧変動を抑え、安定した電力供給を支える電子部品。AIサーバーの高消費電力化に伴い、電源品質・小型化・信頼性への要求が高まっている。

AIサーバーやネットワーク機器の高速・大容量通信を支える高機能多層基板材料。信号損失を抑え、高速伝送時の品質と設計自由度を高めることを目的とする。

ガスタービンで発電し、その排熱を蒸気タービンでも利用するGTCCを含む発電技術。データセンターの電力需要拡大を支える設備として注目される。

大量データを低コストで長期間保管するための記録媒体技術。ネットワークから切り離せるオフライン保管、高い記録密度、長期保存性を特長とし、AIデータアーカイブやランサムウェア対策で再評価されている。

アンモニアと従来燃料を使い分ける二元燃料方式を中心に、大型商船の主機関で温室効果ガス排出の低減を目指す技術。燃焼制御、排出物、安全監視、燃料供給を一体で成立させる必要がある。

AI向け光電融合デバイスを量産するため、光・電子チップの接続、実装、検査、歩留まりを一体で確立する技術。

金属や複合材料を高精度に加工し、半導体製造装置、データセンター設備、航空宇宙、防衛、EV、ロボットなどの部品を生み出す基盤技術。AI投資の拡大で、加工能力そのものが供給制約になり得る。

生成AIの学習・推論に使う大規模データセンターが必要とする、数百MW規模の電力を確保するための技術・取り組み。

大規模言語モデルの学習・推論を支える、大量のGPUを集約した計算基盤。

産業用コンピューター・エッジAI基盤は、工場、物流、ロボット、交通、電力設備などの現場で取得したデータを、その場所に近い環境で処理し、設備の制御やAIによる判断へつなげる技術です。 一般的なクラウドAIでは、データを遠隔のサーバーへ送り、処理結果を現場へ返します。一方、産業用コンピューターを使うエッジAIでは、カメラ映像、センサー情報、設備の稼働状況を現場で処理できます。通信遅延を抑え、回線が不安定な環境でも運用しやすく、機械を素早く安全に動かす必要がある用途に向きます。