データセンターの成長は、2035年までに米国の電力の5分の1を消費すると予測されており、原子力発電はそれまでに実現しなければならない。
データセンター、特にAI駆動型は、2035年までにアメリカの電力の20%を消費すると予測されている。送電網のボトルネックや天然ガスの供給逼迫といった課題があるものの、原子力発電の急速な推進は、信頼性が高くクリーンな電力を確保するための鍵である。
Editorial Desk
取材
データセンター、特にAI駆動型は、2035年までにアメリカの電力の20%を消費すると予測されている。送電網のボトルネックや天然ガスの供給逼迫といった課題があるものの、原子力発電の急速な推進は、信頼性が高くクリーンな電力を確保するための鍵である。
米国は半導体製造の再構築に力を入れているが、材料基盤が鍵となる。PFAS代替品から希土類磁石に至るまで、材料の革新が将来の競争力を左右する。
LangChain4jを通じて、コードアシスタントは実際のバグを修正できるマルチエージェントシステムを設計することに成功しました。実験では、ワークフローパターンがスーパーバイザーパターンより3倍速いことが判明し、モデル選択の重要性が強調されました。
大規模言語モデル(LLMs)は、実験設計、データ分析、仮説生成を含む科学研究のあらゆる段階を変革しつつある。本稿では、科学的方法におけるLLMsの応用現状を概観し、技術ツールとしての役割と創造的エンジンとの間のギャップを分析し、より深い統合を実現するために必要な重要なステップを指摘する。LLMsは科学的発見を加速する大きな可能性を示しているものの、基礎科学(新原理や新法則の発見など)においては依然として限界に直面している。今後、データ駆動型技術と記号システムを組み合わせることで、ハイブリッドエンジンが生まれ、全く新しい研究方向を推進することが期待される。
地緣政治衝突と貿易障壁により、世界の自動車サプライチェーンはグローバル化から地域化・ブロック化へと迫られている。中国、米国、欧州などの主要経済圏はサプライチェーンの安全保障をめぐって駆け引きを行い、デュアルトラック方式のサプライチェーンと地緣政治的な陣営に基づくブロック化の構図を形成している。中国は完全な製造体系を強みに、コストセンターからレジリエンスセンターへと変貌を遂げつつある。
UberはAI応用を積極的に推進しており、カスタマーサポートのポストを10%削減し、約数百人の従業員が影響を受ける。同社はこの措置は効率向上のためだと述べているが、労働組合や専門家は雇用の先行きを懸念している。