経済産業省 — 半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回） p.55

キーファクト

• 光電融合による大規模計算資源の実現 (半導体)

このスライドの図表

• [flow_diagram] デジタルツインコンピューティングの概念図。実空間からサイバー空間へのセンシング・デジタル化と、サイバー空間から実空間へのフィードバックを示している。
• [infographic] 自動車・関連環境のリアルタイムシミュレーションに関するインフォグラフィック
• [concept_diagram] 郊外DCと都市部DC間の連携を示す概念図

抽出テキスト

光電融合による大規模計算資源の実現 現実世界を反映したデジタルツインコンピューティング、多様なAI同士の議論による複雑な問題解決サポートなど、大量のリアルタイムデータのAI処理を迅速かつ省電力で行えるコンピューティング環境が必要。 こうした計算基盤の実現には、データセンター内にも光配線を導入して通信電力を減らすと共に、計算需要に応じてリソースを柔軟に配分する技術が必要。 データセンター間の光接続による超大規模化に加え、都市部で取得したデータを再エネ資源が豊富な郊外型データセンターで処理、電力に余裕があるデータセンターに処理を振り分けるといった形で、さらなる電力効率の向上が期待できる。 自動車・周辺環境のリアルタイムシミュレーション 現実感の天候や気温、水温などをセンサ等で収集 収集した情報を用いて高精度なシミュレーションを実施 大規模リアルタイムシミュレーション基盤 出所: NTT R&D Webサイト www.rd.ntt/town/0006.html デジタルツインコンピューティング センシング・デジタル化 フィードバック 実空間 サイバー空間 可視化・分析 シミュレーション 大規模計算資源 ・DCを一つの大規模コンピュータとして構成 ・DC間接続により超大規模化 ・郊外型データセンター活用による再エネ活用 郊外DC 郊外DC 郊外DC 郊外DC 都市部DC 郊外DC 多様なAI同士の議論 AI群の相互議論による AIコンステレーション 自己進化 AIコンステレーション IOWN Network 個人 街・共同体 社会 多様な AIモデル ルール 出所: NTT R&D FORUM 2023 AIコンステレーション資料 55