学術的背景 グローバルなエネルギー構造が再生可能エネルギーへの転換を進める中、分散型エネルギー貯蔵（decentralized energy storage）の重要性がますます高まっています。従来の集中型エネルギー貯蔵システムとは異なり、分散型エネルギー貯蔵はエネルギー生産と貯蔵プロセスをローカル化し、大規模なシステム障害のリスクを軽減し、エネルギー供給の継続性と柔軟性を向上させます。しかし、分散型エネルギー貯蔵プロジェクトの複雑さとリソースの限界により、企業が戦略的優先順位を決定することが難しく、投資の失敗や非効率性を引き起こす可能性があります。 この問題を解決するため、著者らは人工知能（AI）を駆使した意思決定モデルを提案し、分散型エネルギー貯蔵投資に対する効果的な戦略的ガイダンスを提供...

学術的背景 クラウドコンピューティング技術の急速な発展に伴い、動的で異種混在のクラウド環境において効率的なジョブスケジューリングの需要が高まっています。従来のスケジューリングアルゴリズムは単純なシステムでは良好な性能を発揮しますが、現代の複雑なクラウドインフラストラクチャではその要件を満たすことができません。クラウド環境におけるリソースの異種混在性、エネルギー消費、リアルタイム適応性などの問題は、研究者に人工知能（AI）を基盤としたソリューションの探求を促しています。AI駆動のジョブスケジューリング技術は、機械学習、最適化技術、ヒューリスティック技術、およびハイブリッドAIモデルを通じて、より高い適応性、拡張性、エネルギー効率を提供します。本稿は、AI駆動のジョブスケジューリング技術を包括的...

混合専門家と3Dアナログインメモリコンピューティングを用いた大規模言語モデルの効率的なスケーリング 学術的背景 近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は自然言語処理やテキスト生成などの分野で強力な能力を発揮しています。しかし、モデルの規模が拡大するにつれ、訓練や推論のコストも急激に上昇し、特にメモリ使用量、計算遅延、エネルギー消費の面で大きな課題となっています。これがLLMsの広範な応用を妨げる主要なボトルネックの一つとなっています。従来のノイマンアーキテクチャでは、大規模なパラメータを処理する際にデータがメモリと計算ユニットの間で頻繁に移動するため、「ノイマンボトルネック」が生じ、これらの課題がさらに深刻化しています。 この問題を解決するために、研...

三次元トランジスタ研究：2D半導体材料を核とした未来のCMOS技術の発展 近年、シリコンベースの相補性金属酸化膜半導体（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS）技術がその物理的限界に近づく中、次世代のマイクロエレクトロニクス技術におけるミニaturization（微細化）と性能向上が多くの課題に直面しています。ナノメートルスケールでオン・オフ電流比(on–off current ratio)を維持し、集積密度を高めながらエネルギー効率を向上させることが、学術界および産業界で緊急に解決すべき課題となっています。本研究では、これらの背景を踏まえ、ポストシリコン時代のCMOS技術の鍵となる導電チャネル材料として、二次元(2D)の遷移金属ジカルコゲ...