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AIデータセンターインフラは、大規模AIモデルの学習・推論を支える計算基盤です。GPUやAIアクセラレーター、CPU、HBMなどの高帯域メモリー、ストレージ、ネットワーク、電源、冷却、監視・運用ソフトウェアを統合し、高密度な計算処理を継続的に行います。

電力の需要予測、発電計画、送配電運用、電力市場取引、リスク管理、精算を統合して支援するソフトウェア。再生可能エネルギー、蓄電池、分散型電源、AIデータセンター、EVの増加によって複雑化する電力システムを、データに基づいて効率的かつ安定的に運用するために使われる。

大規模行動モデルは、カメラや各種センサーから取得した周囲の情報をもとに、ロボットが次に行う動作を生成するAIモデルです。人間による実演や複数のロボット作業データを学習し、物をつかむ、運ぶ、置く、組み立てるなどの技能を、作業ごとにすべてプログラムせずに習得させることを目指します。

ミッションクリティカル自律AIは、社会インフラ、産業設備、航空・宇宙・防衛装備など、停止や誤作動が重大な影響を及ぼす機械・システムを、安全かつ継続的に自律運用するためのAI技術です。

防衛AI・無人システム統合技術とは、航空機、艦艇、車両、レーダー、人工衛星、無人航空機、無人水上艇、無人潜水艇、無人車両などから集めた情報をAIで分析し、作戦計画、状況判断、指揮統制、機器の自律運転などにつなげる技術です。 単体の無人機を自動運転させるだけではなく、センサー、通信ネットワーク、クラウド、エッジコンピューター、AI、指揮統制システム、複数の有人・無人装備を一つのシステムとして連携させる点に特徴があります。

フィジカルAI開発基盤は、ロボット、自動運転車、産業機械など、現実空間で認識・判断・動作するAIを開発するための計算環境です。高性能GPU、デジタルツイン、物理シミュレーション、合成データ生成、AIモデルの学習・推論環境を組み合わせ、実機を動かす前に仮想空間で動作を検証します。

科学技術シミュレーションを担うHPCと大規模AI処理を統合する次世代計算技術。CPU、GPU、ネットワーク、ストレージ、ソフトウェアを一体的に設計し、研究開発全体の高速化を目指します。

大容量のフラッシュメモリを高速化し、AIサーバーで使われるHBMやDRAMを補完するメモリ階層として活用する技術です。

カメラ、センサー、音声などから現実世界の状況を理解し、ロボット、自動車、機械などを通じて物理的な動作を行うAI技術です。