SamsungがインメモリMRAMで世界初となる技術を開発
Samsungは、MRAMのイノベーションを発表し、単一のメモリネットワーク内でデータストレージとデータコンピューティングの両方を実行できるMRAMをベースにした世界初のインメモリコンピューティングを主張した。同社は、このMRARアレイチップが、低消費電力のAIチップを実現するための次のステップであるとしている。
インメモリーコンピューティングアーキテクチャの利用が年々増加しているのは、エッジでデータを処理できるため、データの移動量やネットワークレイテンシーを削減できるためである。しかし、Samsungがインメモリコンピューティングに再び注目したのは、MRARが低抵抗であるため、通常のインメモリアーキテクチャで使用した場合、消費電力を削減する能力に限界があることに起因している。
Samsungは、自社のMRARアレイチップを「抵抗和」インメモリ・コンピューティング・アーキテクチャと呼び、この問題を解決するとしている。
Samsungによると、いくつかのインメモリコンピューティングアーキテクチャは、従来、不揮発性メモリのクロスバーアレイに依存しており、アナログ方式で乗算-積算演算を実行するものである。しかし、課題はスピントランサートルクのMRAMに対応したクロスバーアレイを作ることである。
「MRAMは、耐久性や大規模な製品化など、実用的なメリットがある。MRAMの抵抗値が低いため、アナログの積和演算を行う従来のクロスバーアレイでは消費電力が大きくなってしまう」と、Samsungは『Nature』誌に発表した論文で述べている。
Samsungの研究チームは、MRAMセルをベースにした64×64のクロスバーアレイのMRAMアレイチップの開発に成功し、「アナログの積和演算に抵抗和を用いる」アーキテクチャで低抵抗の問題を克服したと記している。
同社は、このMRAMアレイチップを28nmの相補型金属酸化膜半導体技術で読み出し電子回路と集積化した。
Samsung Advanced Institute of Technology（SAIT）が主導し、同社のElectronics Foundry BusinessとSemiconductor R&D Centerと連携した研究チームは、いくつかのAIベースのインスタンスで同社のMRAMチップをテストにかけたと述べている。Samsungによると、MRAMベースのインメモリーコンピューティングチップは、手書きの数字の分類で98％の精度を達成し、シーンからの顔の検出で93％の精度を達成したという。
Samsungは、インメモリコンピューティングにとどまらず、MRAMアレイチップを生物学的ニューロンネットワークのユースケースにも拡張したいと考えている。同社はニューロモーフィック・エレクトロニクス研究に照準を合わせており、最近、2021年9月26日にニューロモーフィック・チップのビジョンをまとめたペーパーを発表した。この論文では、脳をメモリーチップにリバースエンジニアリングするというサムスンの考え方が披露されており、これによりニューロモルフィックチップは基本的に「コピー＆ペースト」の手法で人間の脳をエミュレートすることができるようになるとしている。
これらのような神経技術により、AIモデルは現在のデータ処理の限界を超え、ますます柔軟性を増し、より正確なアルゴリズムを生み出すことができるようになる可能性がある。しかし、ニューロモーフィック・エンジニアリングには、それなりのハードルも存在する。ニューロモーフィック・チップは、現在利用可能なものを超えて、独自のメモリとストレージの分類を開発する必要があり、また、特殊なエンコーディングや処理の概念を持つ、まったく新しいプログラミング言語が必要になる可能性もある。
しかし、Samsungは、MRAMが神経のシナプスに似た働きをする可能性があることから、依然として期待を寄せている。

TSMCの2022年拡張予算が400億ドルを超える
台湾積体電路製造股份有限公司（Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC)は再び設備投資の増額を計画している。この新ラウンドでは、同社が今後数年の間に最大20%成長すると考えている需要に対応するため、2022年に440億ドルもの資金を要求している。
ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とスマートフォンに使用されるチップは、2021年第4四半期にそれぞれ収益の約40％を占め、世界最大のファウンドリの需要を牽引している。自動車やIoTなど、TSMCが情報を提供しているすべてのアプリケーション・セグメントは、期間中に成長を記録した。
TSMCのCEO、C.C.Wei氏は1月13日の四半期決算発表の電話会議で、「2022年を通じて当社の生産能力はタイトな状態が続くと予想している」と述べた。2022年には、供給セキュリティを確保する必要性が引き続きあることから、サプライチェーンは過去の水準と比較して高いレベルの在庫を維持することが予想される。
約2年前のCovid-19パンデミックと同時期に発生したチップ不足は、今年も大勢の国民が家で仕事やゲームをするため、持続する可能性がある。この傾向は、チップの逼迫を見抜けなかった世界中の自動車メーカーやその他の電子機器メーカーの成長を圧迫し続けている。
TSMCは2022年の資本支出を2021年の300億ドルから50%も増加させることを目標としている。同時に、TSMCは今後数年間の粗利率の予想を、従来の50％から53％に引き上げた。
TSMCは、少なくとも現時点では、唯一のライバルであるSamsungがいる5nmや3nmといった先端ノード向けの生産能力を拡大するだけではない。TSMCはレガシー28nmの生産能力を増強し、Semiconductor Manufacturing International Corp.など、さまざまなファウンドリと競争することになります。(SMIC)、United Microelectronics Corp. (UMC)、米国に本社を置くGlobalFoundriesなど、さまざまなファウンドリと競合している。
Bernsteinのアナリスト、Mark Li氏はEE Timesに提供したレポートで、「成熟ノードにはより多くの競争があるが、弱小ファウンドリの相次ぐ値上げにより、TSMCはより良いが再び安くなり、それゆえサイクルが回れば顧客が注文を減らす最後のサプライヤーになった」と述べている。
Wei氏によると、成熟したノードにおけるTSMCの戦略は、顧客と密接に連携して特殊技術を開発することだという。5G、HPC、電子機器におけるシリコン含有量の増加といった業界トレンドが需要を促進すると同氏は述べた。
しかし、TSMCとSamsungやIntelなどのファウンドリ・ライバル企業による急速な生産能力増強が、やがて生産能力過剰を招き、利益が激減するのではないかと懸念する声も聞かれる。
Wei氏によると、仮に下降局面が訪れたとしても、TSMCにとってはそれほど大きな変動にはならないはずだという。
下降の可能性をヘッジするために、同社はチップの供給を確保したいAppleからXilinxまでの幅広い顧客から前払いを受けている。かつてTSMCの顧客の中には、供給不足の際にダブルブッキングで注文を出す者がいた。そうした膨れ上がった数字が、現実とかけ離れたバラ色の見通しを提供していた。
2021年、TSMCは67億ドルを前払い金として受け取り、今年はその数が増えると予想している。
プリペイドは魅力的だが、ファウンドリモデルの原則を損なうものだと、かつて自身もTSMCのエンジニアだったBernsteinのアナリスト、Mark Li氏は言う。TSMCの前払い金は年間売上高の10％以下であると同氏は指摘する。前払い金を取ることは、”みんなのファウンドリ “の原則から逸脱し、ファウンドリモデルの重要な規模、多様性、効率の優位性にリスクをもたらす」と、Bernstein社の報告書で述べている。

2022年のAI推論5大トレンド
今、AI産業、特に推論の分野で急成長している。かつてAIは、ハイエンドで非常に高価なコンピューティング・システムに追いやられていたが、現在では超高速でエッジに向かって進んでいる。現在、医療、産業、ロボット、セキュリティ、小売、画像処理など幅広い業界の顧客が、自社の製品やアプリケーションにAI推論機能を評価したり、実際に設計したりしている。
幸いなことに、AIのワークロードを加速するために特別に開発された新しい半導体デバイスの登場により、この技術は現在、多くの製品がAIを幅広いシステムに組み込むことができる主流市場で実現可能な価格帯とフォームファクターに下がるところまで進歩した。
2022年に向けて、私たちが予測するAI推論のトレンドは以下のとおり。

・セキュリティ、プライバシーへの懸念：AIの普及に伴い、プライバシーに関する懸念が高まることが予想される。個人情報を隠したり保護したりする技術が拡大し、AIシステムを安全に保護する技術も拡大する。その中には、サイバー侵入に対するルート・オブ・トラスト技術の適用も含まれるだろう。

・モデルの継続的な進化：MobileNetやResNetのような5～7年前に開発されたモデルから、Yolo-v5やトランスフォーマーを使ったソリューションのような、より強力で正確な新しいアプローチに移行していくだろう。AI推論モデルの研究は、より高い精度と性能を提供することを目指し、継続的に行われている。導入されたシステムは、新しい技術が発見されるたびにモデルを更新し、性能と精度を向上させることができるように設計する必要がある。

・エッジマイグレーション：エッジへの移行は、企業がアプリケーションを拡張するにつれて進む。経済性の観点から、帯域幅とコンピュータビジョンのような計算量の多いアプリケーションをクラウドからエッジデバイスにオフロードすることが推奨される。複雑なモデルで高精度、高スループット、低電力が求められる場合、AIアクセラレーションの採用が進むだろう。 例えば、産業分野では、在庫管理、欠陥の検出、あるいは欠陥が発生する前の予測などにAIが活用される可能性がある。
また、この技術は、監視、顔認識、遺伝子配列決定、医療画像など、他の多くのエッジアプリケーションにも拡大することが予想される。

・オープンソース：オープンソースは今後もAI開発の主要なプラットフォームであり続け、Pythonベースのツールが台頭してくるだろう。モデルのフレームワークがオープンであることを保証する明確な願望がある一方で、実際のシステムで使用されるトレーニングデータや正確なモデルのドライバは、専有される可能性が高く、したがってAI開発者によって厳密に保護される。

・次のユニコーン：エッジAIシリコンプロバイダーは、AIがエッジに拡大するにつれて、次のユニコーンとして登場することになる。この技術は幅広い業界で利用できるようになったため、その能力を活用して新たなイノベーションを実現したり、競合他社との差別化を図ったりしたいと考える企業が増えるだろう。
エンドユーザーのより近くでAIによる推論を行えるようになったことで、全く新しい市場やアプリケーションの世界が開かれつつある。

CESで未来を切り拓く
Consumer Electronics Showで最も話題になった製品のデモンストレーションは、常にソーシャルメディアで最も多くシェアされている。しかし、その多くは製品化されることなく、ただ到着までに時間がかかるだけである。
4年前のLGブースでは、使わないときは筐体に収納されるロール式の有機ELディスプレイを一目見るために行列に並んだ。65インチの4K有機EL Rとキャビネットは、昨夏ついに市場に登場し、同社の「ホワイトグローブ」コンシェルジュ・サービスを含めて10万ドルという破格の値段となった。庶民には到底無理な話だが、転がせるテレビはついに実現したのだ。CES 2022で、最も注目されたのは–少なくとも私が最も多く投稿を見たのは–BMWの色変わりするコンセプトカーだった。クリスマスには赤と緑、暗い雨の日には明るい黄色、灰色のハイブリッド車だらけの駐車場で自分の車を選ぼうとしているときには明るいマゼンタなど、この未来技術の使用例をたくさん思いつく。― ヘリンボーン柄なんてどうだろうか？EWRの長期駐車場でも目立ちそうだ。
さらに掘り下げてみると、私の夢のクルマには、特大のKindleリーダーのようなE Inkラップが施され、単色のオプションがグレースケールで表示されるようになっていることがわかった。E Inkを搭載したBMW iX Flowの表面は、異なる色の顔料を表面にもたらす電気泳動技術により、ドライバーの指示により、ボタン操作で色合いを変化させることができる。今のところレインボーカラーはないが、現在進行形である。
BMWによると、現在は「アドバンスト・リサーチ＆デザイン・プロジェクト」であるこの技術の開発を、将来の市販車の内外装の新しいパーソナライゼーションに向けて推進しているとのこと。車の外装色を変更することは、環境面でもメリットがある。明るい色の外装は、夏の暑い日に車とその内部を涼しく保つことができると、BMWのエンジニアリング・チームは指摘している。
車だけではない。寝室の壁の色を季節ごとに変えたり、キッチンのキャビネットや家電製品をその日の気分で変えてみるのはどうだろうか。― 夕食のメニューにパッパルデッレがあれば、ダイニングルームの壁をトスカーナの田園風景に変えてみる。
チップ不足、輸送コンテナ価格の上昇、輸送コストの上昇により、ブラックフライデーの特価販売が膨らみ、テレビの平均価格が実際に上昇するという極めて異例の事態となったCES 2022で、テレビは興味深い展開を見せていた。テレビメーカー各社が、より美しい画像、豊かな色彩、迫力あるサウンド、豊富な機能を約束する先進技術を搭載した新モデルを発表した。
毎年そう言われるが、今年はSamsungがテレビの新時代を示唆したため、少し違う印象を受けた。CESで公開された同社の新技術「量子ドット有機ELテレビ」は、映像業界関係者の間では、次の大きなトレンドになるとして注目されている。Samsungによれば、QD-Display TVは、RGB OLEDのコントラストレベルと量子ドットの色と明るさを兼ね備えているという。
今のところ、有機ELを超えるテレビの絵は見ていないので、2023年のCESではQD-OLEDをもっと見てみたいと思っている。最新技術にはタイムテーブルがなく、間違いなく発売時には手も足も出ないコストがかかる。
CES前の基調講演で、Samsungのテレビから近々非可溶性トークンが購入できるようになるという話を聞いて、Samsungが冗談を言っているのかどうか分からなくなった。案の定、このテレビメーカーは、購入前にNFTをプレビューできるプラットフォームを紹介した。Samsungによると、今年中にリリース予定のプラットフォームを通じて、NFTの作成者やブロックチェーンのメタデータなどの履歴を知ることができ、スマートキャリブレーション技術が画像を作成者のプリセット値に調整するため、見るべき画像を見ることができるようになるという。
Samsungはまた、どんな環境でも「映画のような体験」ができることを約束する2ポンド以下のフリースタイルプロジェクターで新しいカテゴリーを立ち上げた。丸いFreestyleは、AlexaとSamsungのデジタルアシスタントBixbyを内蔵し、スマートスピーカーとしても機能する。899ドルのこのデバイスは、トラック照明の缶に似ており、裕福なミレニアル世代とGenZ-erをターゲットにしている。
ただ、これをプロジェクターと呼ぶのはやめよう。これは “ポータブルスクリーン “である。
SamsungのCEOであるJong-Hee Han氏は、基調講演の中で、バッテリーの無駄をなくし、エネルギー使用量を減らすなど、持続可能性の取り組みについて多くの時間を費やした。私はテレビやRokuのリモコンからアルカリ電池を交換するたびにぞっとする（私はRokuの充電式クリッカーの幸せな所有者です）ので、私はテレビのリーダーとして、SamsungがSolarCを進め続けていることを嬉しく思っている。
昨年、Samsungは、自然光や室内の光で充電できるソーラーセルリモートを、交換可能な電池の代替品として売り出した。毎年約150億個の電池が廃棄され、そのうちわずか2％しかリサイクルされていないというから、これは決して小さなことではない。今年はさらに進化し、RF充電を追加した。これにより、リモコンが2.4GHzのWi-Fiルーターの電波を採取し、それをエネルギーに変換する。これはとても賢く、単四電池の無駄を省くための素晴らしい動きである。

Amazonが最新のSidewalk製品を発表
Amazonは、最新のSidewalk‘製品を発表し、IoTの世界でのリーチをさらに広げようとしている。Amazon Bridge Proは、LoRa [Long Range] プロトコルを使用した屋内外のアンテナを使用して、最大5マイル離れた数百台の互換性のあるIoTデバイスを接続する、堅牢なデバイスである。
Amazonによると、このブリッジユニットは、商業施設、公園、荒野にある空気品質インジケーター、水分センサー、太陽光検出器などのデバイスに接続性を提供するとのことで。Bridge Proの価格をまだ明らかにしていない。
Bridgeを最初にテストする組織の1つが、アリゾナ州立大学のテクノロジー・オフィス（UTO）だ。同団体は、Amazonのユニットがキャンパス内の接続機器（CO2検出器、粒子カウンター、温度センサーなど）をどのようにサポートできるかを試行する予定。UTOは、学生や職員のための緊急ステーションとして機能している同大学テンペ校の青い電柱にSidewalkブリッジを配置する予定で、この位置は、ブリッジが長距離にわたって放送するのに役立つことを目的としている。

LoRaのライバル：LoRaWANは、LoRa無線変調技術をベースに構築された無許可・低電力の広域ネットワークプロトコルである。
AmazonがLoRaネットワーク・プロバイダーの領域に進出することは、世界中でLoRaWANネットワークを運用している166社の事業者にとって悪い知らせとなる可能性がある。
EveryNetは、LoRaWANネットワークの世界最大のネットワーク事業者であると主張している。2021年12月には、米国の上位36都市圏でローンチする計画を拡大し、ダラス／フォートワース地域や全米の主要都市でローンチを開始した。EveryNetは、スマートシティ、インフラ、ユーティリティによる水道・電気システムの監視を可能にすることに重点を置いている。
Senetは、米国最大の公共キャリアグレードのLoRaWANネットワークを提供するとしています。企業顧客向けにIoTのカバレッジを提供することに重点を置いている。
Senetは、世界最大のDIY IoTネットワークを運営するHeliumと提携している。Heliumは、LoRaWANベースのネットワークを使って、スマートシティのセンサーから犬のトラッカーまでサポートする。最近、HeliumはCBRSと5Gを組み合わせたゲートウェイの開発に着手しており、いずれはIoTの領域からやや外れるかもしれない。しかし、現時点では、Heliumは世界で473,305のIoTホットスポットを運用している。
AmazonのSidewalkプロトコルとHeliumのLongFi技術は、どちらもLoRa仕様に基づいている。両社が提供する技術は、同様のカバー範囲とアプリケーションの野望をサポートしており、そのため、HeliumではSidewalkのシャッフルを巡って緊張が走ると思われる。
より強力なSidewalkデバイスの導入により、AmazonはこのLPWAN IoT領域に進出し始めている。事業者がAmazonの最新の動きに注意を払う必要があるのはいつになるのか、まだわからない。しかし、Amazonは以前にも業界を揺るがすような変化を起こしている。

Amazonが、さまざまな用途に適した純粋なIoTネットワークを開発し、サポートできることの重要性を認識していることは明らかである。当然ながら、大気汚染物質や湿度などを監視するAQ装置を配備することは非常に新しいアイデアであり、携帯電話の基地局やWi-Fiホットスポットは、通常、森林や森の近くではない。
ThingyのCEOであるScott Waller氏は、「Amazon Sidewalk Bridge Proは、膨大な数の必要な場所でLoRaの力を発揮し、Amazon Web Servicesの既存のアプリケーションと簡単に統合でき、デバイスとアプリケーションに信頼できるセキュリティをもたらす」と主張している。
昨年、EE Timesは、IoTへの支出が増加する分野として、山火事検知を挙げていた。カリフォルニアやアマゾンの熱帯雨林など、世界各地で山火事が増加しているため、各社は現在、火災の発生を検知するセンサーの開発が進んでいる。
AmazonとThingyは、最初のプレスリリース以上のことは何も言っていない。ThingyがAQセンサーに対応するBridge Proデバイスを何台展開するのか、本体の価格はいくらになるのか、あるいはどこに展開するのかは、山火事対策への関心の高まりによるIoT支出の拡大や、2021年11月の米国での大規模インフラ法案の成立によるIoTの機会として注目すべきことであろう。

NvidiaがBright Computingを買収
AIやその他のハイエンド自動化ワークロードをサポートするために、ハイパースケーラーがスーパーコンピューティングクラスターを乱立させる中、インフラプロバイダーは、高速ネットワークでリンクしたサーバーの集合体であるHPCクラスターを管理する優れた方法を模索している。チップIPベンダーのArmの買収は、規制上の手詰まりのまま停滞しているが、GPUリーダーのNvidiaは今週、HPCソフトウェア専門企業のBright Computingの買収を発表した。Nvidiaは、この買収の詳細については明らかにしないと述べている。アムステルダムに拠点を置く非公開のBright Computingは、2009年にLinuxインテグレータのClusterVisionからスピンアウトした企業である。同社のソフトウェアは、HPCやKubernetesコンテナクラスタ、およびOpenStackクラウドコンピューティングプラットフォーム上のデータセンターで稼働するものを含むプライベートクラウドのプロビジョニングと管理に使用されている。NvidiaのCEOであるJensen Huang氏は、Bright Computingの買収を、HPCクラスタを拡張して企業のデータセンターを支配するAIワークロードをサポートする、Huang氏の言う「産業用HPC時代」を実現する手段であるとアピールしている。また、この買収は、ハイパフォーマンスコンピューティングが研究室からエンタープライズデータセンター、ファクトリーオートメーションなどのアプリケーションに移行していることを示すものである。そのために、ブライトコンピューティングは、同社のクラスタ管理ソフトウェアを、NvidiaのグラフィックスチップおよびGPUインターコネクトとCUDA API、そして最近ではNvidiaのDGXプラットフォームと統合している。DGXは、インフラサポートとともに、AIのトレーニング、推論、データ分析を目的としている。NvidiaにとってBright Computingの買収は「クラスタ管理という重要なニッチを埋めるものだ」と、Cambrian-AIの業界アナリストであるKarl Freund氏は述べた。Bright Computingは、データセンター、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、そして最近ではネットワークエッジで稼働する最大数千のベアメタルサーバからなる HPC クラスタの管理を自動化するソフトウェアであるとアピールしている。クラスタ管理ソフトウェアは、Nvidia GPUとともに、x86 CPUとKubernetesコンテナオーケストレータをサポートしている。Linuxクラスタ・マネージャはArmプロセッサもサポートしており、Nvidiaがデータセンターのサーバ設計に採用されつつあるIPベンダを買収したことを補完するものだと、業界トラッカーは報じている。Bright Computingは、ボーイング、ジョンズ・ホプキンス大学、シーメンスなど、約700社の顧客を抱えている。また、NASAのジェット推進研究所は、火星探査機「パースヴァランス」の軌道修正と着陸座標の計算にこのクラスタ・マネージャを使用している。

中国の研究者が核融合のマイルストーンを達成
中国のHT-7U炉、通称EAST（Experimental Advanced Superconducting Tokamak）は、核融合の新記録を達成し、商業的エネルギー生産への長い道のりの一歩を踏み出したと主張した。
新華社通信によると、EAST炉は1,056秒（17.6分）もの間、高温で安定したプラズマを維持することができたという。これは、昨年達成した101秒という記録を大幅に更新したことになる。EASTは、自然界に多く存在する安定した水素同位体である重水素を利用して動作する。
中国東部、安徽省の省都である合肥市での実験は、中国科学院プラズマ物理研究所のGong Xianzu研究員の指導のもと行われた。
EASTは、中国の研究所にある核融合炉の一つであり、ドーナツ型のトカマクは、零下数百度の強力な電磁石で制御された高温プラズマを発生させる。
ドーナツ型トカマクの周囲には、プラズマを浮遊させるための磁気コイルが巻かれ、管の内壁からプラズマを遠ざけている。この設計により、軽い原子の原子核を融合させてエネルギーを取り出す熱核融合炉の制御に必要な温度に到達することができる。
EASTの研究者によると、この実験設計は、1000秒以上の運転時間、1億6000万度の温度、100万アンペアの電流の3つの目標を達成した。これらの目標は12月30日に達成され、また5月までに、太陽の温度を約10倍上回る1億6000万℃の記録を、年末には、約7000万℃のプラズマを17.6分間連続運転し、継続時間の記録を達成している。
核融合プロセスを開始するためには、数億℃の温度が必要だが、それだけでは不十分である。許容できるプラズマ密度と十分に長い閉じ込め期間が、さらに2つの要件となる。元素の原子核（正電荷）は、強い核力がクーロンポテンシャル障壁の反発に打ち勝つために十分に接近している必要がある。適切なプラズマ条件は、プラズマ加熱による圧力上昇で実現できる。このような圧力と密度レベルを達成するためには、数千万度から数億度の温度が必要である。
EAST実験の究極の目的は、太陽と同じように、海に豊富にある重水素を利用して、常にエネルギーを供給する核融合を実現することである。
温室効果ガスを発生させる石炭、石油、天然ガスなどの有限な化石燃料とは異なり、「人工太陽」に必要な原料元素は豊富にある。そのため、核融合エネルギーは「究極のエネルギー源」として推進派に注目されている。
しかし、核融合には天文学的な高温が必要である。太陽の1,500万度でも、膨大な圧力を考えれば十分である。この点火エネルギーは、太陽表面の過剰な圧力ではなく、厳しい温度で物理的に実現可能なのである。核融合炉で必要な「マジックナンバー」は、およそ1億度である。
今回の中国の実験は、消費エネルギー以上のエネルギーを生み出す核融合炉に向けた段階的な一歩といえる。核反応の障害となるのは、超高温をいかに管理するかということである。極端な高温を維持するための天然の容器がないため、プラズマ閉じ込めがその1つである。また、磁場閉じ込めでは、磁場の力線に粒子をらせん状に巻き付け、容器の壁から粒子を遠ざけ、破壊を防ぐという方法が開発されている。
核融合の研究は、中国、EU、インド、日本、ロシア、韓国、アメリカなど、いくつかの国が率先して行っているが、最も楽観的な予測によれば、商業的な核融合技術の実現は今世紀半ばになると見られている。

車両データは都市計画者を賢くできるのか？
Otonomo Technologiesは、コネクテッドカー・データ提供者のリーダーとして、車両データを使って都市をより賢く、より住みやすくすることができると訴え続けている。通勤パターンが世界的に変化している今、この目標を達成するのは容易なことではない。
今週、Consumer Electronics Showで発表された自社研究では、交通管理が車両データの重要な利用事例のひとつであることが証明されたとされている。しかし、スマートシティへの前進は、車両データの取得に広く使用されている交通カメラや道路センサーなどのレガシーインフラへの依存によって妨げられている。
Otonomoの報告によると、62％の自治体プランナーが、交通管理、ゾーニング、都市計画、事故の多い道路の監視に車両データを利用していると回答。しかし、リアルタイムの交通管理に車両データを利用しているのは、わずか22パーセントにすぎず、そのほとんどは、カメラや料金支払いセンサー、携帯電話のデータに頼っているのが現状である。
Otonomoは、車両データを活用することで、データ処理を効率化し、予測分析を可能にし、後者は「スマートシティ計画を推進するエンジン」であると主張している。
都市計画者は、公共交通機関の利用者や自動車の投票数が激減するなど、パンデミックによってもたらされた新たな課題に直面している。例えば、ニューヨーク・タイムズ紙は連休中に、都市交通がマンハッタンからニューヨーク市外区にシフトし、ミッドタウンのような交通渋滞が発生していると報じた。
ブルックリン、ブロンクス、クイーンズの渋滞は、オフィス住人が自宅で仕事をするようになり、通勤パターンが著しく変化したことを反映していると、市の計画担当者は考えている。一方、Amazon PrimeやFedEx、UPSのドライバーは、これまで以上に多くの宅配便を配達するため、行政区の大通りを塞いでいる。
そこで疑問が生じる。車両データプラットフォームは、こうしたパターンを見分けることができるほど機敏なのだろうか。もしそうなら、例えばブルックリン・クイーンズ・エクスプレスウェイという駐車場の渋滞解消に苦労している交通計画担当者にデータを迅速に普及させることはできるのだろうか、という疑問が生じる。
Otonomoのような車両データベンダーは、自社の「モビリティ・インテリジェンス」プラットフォームが、進化する交通パターンに対処するためのより良い手段を提供すると主張している。そのため今週、欧州の交通安全向上を目的とした取り組みでMercedes-Benz Connectivity Servicesと提携することも発表している。
また、12月にはNXPセミコンダクターズとの提携を発表し、「ビークルエッジコンピューティング」の活用によるデータ処理コストの削減を目指すと発表している。この提携は、NXPの車載ネットワークプロセッサS32Gと、Otonomoのクラウドベースの車両データプラットフォームを組み合わせたもので、これにより車載データ処理が可能になる、とパートナーは述べている。
これらの機能は、いつか、ニューヨーク市のような進化する通勤パターンに対処するのに苦労している都市計画者が利用することができるかもしれない。Otonomoの調査によると、調査に回答した自治体の50％が、通勤者の支援と交通インフラの最大活用を目的とした新しい交通アプリを設計していると回答している。
また、電気自動車の普及に伴い、回答者の約3分の1が、増え続ける電気自動車のデータを活用したEVネットワークを検討していると答えている。しかし、データの確保が課題となっており、78%の回答者が信頼できるEVデータの入手が困難であると答えている。
Otonomoは、インフラを整備することでデータアクセスを容易にすることができると主張している。現時点では、コネクテッド・ビークルのデータを利用している回答者は8%に過ぎないが、「この数字は、その質の高さから大幅に増加することが予想される」とも述べている。