ニューロテクノロジーは失語症患者を救えるか？
BIOS Healthが開発した神経技術ソリューションは、失語症のような慢性疾患の治療の鍵となる可能性がある。しかし、採用されるのはまだ非常に先の話である。

先日、俳優のBruce Willis氏が失語症と診断されたというニュースが流れた。
このニュースは、私にとっても衝撃的なものだった。2月に母が脳卒中で倒れたため、私の家族はここ数週間、失語症と向き合っていた。あらゆる社会的、地域的なネットワークに積極的に参加していた人が、突然、自分の欲求や必要性、願望を表現できなくなるのは辛いことである。
アメリカのNational Aphasia Association（NAA）によると、失語症は200万人のアメリカ人が罹患しているという。失語症は、脳卒中や頭部外傷などの脳の損傷によって起こる。私の母の場合は、脳卒中が原因で突然発症した。では、失語症は人にどんな影響を与えるのだろうか。NAAによると、失語症の人は言葉を発するのが難しくても、知能に問題はなく、アイデア、思考、知識は頭の中にある。
病院でリハビリのスタッフに初めて会って以来、私はどんな技術があれば、母が新しい日常生活を取り戻し、人ともっとうまく関われるような生活の質を実現できるのだろうと、想像を膨らませてきた。しかし、自分の知識の底を探ってみると、Stephen Hawking博士の音声合成システムのイメージや、Elon Musk氏の脳インプラントによるニューラリンクのイメージばかりが浮かんでくる。また、昨年、BIOS Healthという企業で、脳の信号を読み取り、その信号を処理して脳に書き戻すことで、慢性疾患の治療に役立てるという話をしたことを思い出した。
私は、そのようなさまざまな手段を検討した。まず、Stephen Hawking博士の復活したコミュニケーション能力は、Intel研究所が自社開発したオープンソースのツールキットであるACAT（assistive context-aware toolkit）により実現された。予測文機能は、インテリジェントな予測文エンジンであるPresageを搭載し、Presageとの統合はWindows Communication Frameworkを介して行われた。これは、キーボードシミュレーション、単語予測、音声合成を通じて、ユーザーと他者とのコミュニケーションを可能にするものである。
私が理解したところでは、このアプローチでは、希望する出力を選択し作成するために、瞬きセンサーのような何らかのスイッチが必要である。

最近では、ブレイン・コンピューター・インターフェースやニューロテクノロジーが大きく発展している。例えば、ニューロリンクは、神経インプラントを用いて脳の神経細胞に接続し、その神経細胞の活動を記録し、その信号をリアルタイムに処理する。そして、その信号をデコードして脳の意思を把握し、それをBluetoothでユーザーのコンピュータに送り、何らかの有用な情報や外部機器の制御を提供するというものである。
私には、脳の信号を読み取ることが、失語症の問題を解決するための重要な要素であるように思える。身体の神経ネットワークに電気信号を読み書きすることで、慢性疾患の治療を可能にしようと取り組んでいる企業のひとつがBIOS Healthだ。人工知能と機械学習を活用して神経系の「言語」を翻訳し、慢性疾患の治療に役立てようというアプローチを行っている。
しかし、この信号は、脳からの音声信号の解釈にも使えるのだろうかと、私は自問した。そこで、BIOS Healthの共同創業者兼CEOであるEmil Hewage氏にその質問をぶつけてみた。彼は、患者が神経信号にアクセスし、それを解読することを可能にするには、まだまだ時間がかかると、とても親切に説明してくれた。
ニューロテクノロジーのコンセプトをより高い次元で見ると、「ニューロテクノロジーという新興分野で、あらゆる生物学的情報から最終用途にデータを変換する製品やアプリケーションが最も価値があるということが認識され始めるだろう」とEmil Hewage氏は言う。
彼は、最終的にこれは情報翻訳ツール、または、言語翻訳機を構築することに帰着するとし、「これらが、すべての製品の核となり、これこそが開発されなければならない部分である。私たちは、このようなシームレスで健康や生活の質を向上させるイノベーションを、より多く市場に送り出そうとしている。また、新しいインプラントが市場に出れば、より高解像度のデータが、より質の高い体験につながるようにしたいと考えている。より多くのデータを得ることができれば、患者さんはより充実した会話ができるようになる。そして、生物学のもう一つの側面である筋肉とのインターフェースができれば、機械の声から人間の声へと移行することができるのである」と語った。

視覚障害者環境をターゲットとしたテラヘルツ（THz）イメージャーマイクロチップ
テキサス大学ダラス校とオクラホマ州立大学の研究チームは、霧、雪、塵、煙、火など、包装やその他の障害物を「透視」できる工業用途などのテラヘルツ（THz）イメージャーマイクロチップを開発した。

テラヘルツイメージングは、テラヘルツ波を使って不透明な物体を評価する非破壊評価技術に分類され、材料分析、品質管理、セキュリティ検査などに有用であることが証明されている。航空宇宙、自動車、バイオメディカル、産業、セキュリティなどの分野で数多くの用途が確認されており、多層構造物の物理的な構造を検査したり、構造的な欠陥や異常を特定するために使用することができる。

テラヘルツイメージャーは、テネシー大学ダラス校の電気・コンピューター工学科教授であるKenneth K. O博士と、彼の学生、研究者、共同研究者のチームによる15年以上にわたる研究の成果である。テラヘルツイメージャーには、マイクロチップと反射板が搭載されている。反射板の目的は3つあり、撮影距離と画質を向上させ、消費電力を100倍以上削減することである。マイクロチップから放射される放射線は、障害物を通過していく。ビームは障害物を跳ね返してマイクロチップに戻り、画素がその信号を拾って画像を生成する。UTダラス校の通信マネージャーであるKim Horner氏は、「砂粒ほどの大きさのピクセルから、THz帯（430GHz）の電磁波が放射される」と説明する。
例えば2.4GHzや5.8GHzではなく、430GHzの信号を使うことで、より小さな物体の間隔を識別することができるという。もし、テラヘルツイメージャーが同じような大きさの2つの物体を識別するために使われるなら、距離が重要となる。
マイクロチップは繊細に見えるが、チームの研究は、この種の回路がプリント回路基板に適度な熱放散をもたらす鉛フリーパッケージである、低コストのクアッド・フラット・ノーリード・パッケージを使って製造できることを示している。
博士と彼のチームは、テラヘルツイメージャの設計にCMOSと呼ばれる集積回路技術の一種を使用した。CMOSは民生用電子機器の製造に広く使われているため、CMOSを使うことでイメージャーをより安価に提供することができる。

UTダラスのテラヘルツイメージャーのもう一つの利点は、設置面積が小さいことだ。マサチューセッツ工科大学の研究者は、2.4GHzと5.8GHzのWi-Fi信号を用いて、壁を含む障害物を「透視」する同様の技術を開発したが、波長はUTダラスのシステムの100倍であった。つまり、視聴者が同じ生の解像度を望むなら、UTダラスのシステムの方が100倍小さく、同じ画質が得られるということである。
現在、UTダラスの研究チームは、20メートル先まで撮影できる産業用テラヘルツイメージング装置を開発中である。博士は、この技術は吹雪の中のドライバーや煙や火と戦う消防士など、視界の悪さが要因となる他のアプリケーションや用途にも適用できると述べている。
テラヘルツイメージングの医療用途は、皮膚がん、乳がん、大腸がんの早期発見・治療を中心に拡大し続けているが、UTダラスの新しいテラヘルツイメージャーマイクロチップは、430GHz信号が皮膚で吸収されてしまうため、現在のところ医療用途に適応されていない。しかし、O博士によると、医療用途として有望なのは、脱水のモニタリングであるという。

Syntiantが5,500万ドルを調達し、2,000万個以上のチップを出荷
超低消費電力のAIアクセラレータースタートアップSyntiantは、5,500万ドルの資金調達ラウンドを終了し、同社の総調達額は約1億ドルに達した。2017年に設立された同社は、新規および既存の投資家から支援を受けている。
また、Syntiantは、ニューラル判定プロセッサ・チップをこれまでに2000万個以上出荷しており、現在相当量の出荷を行っている数少ないエッジAIチップ・スタートアップの1つであると発表している。

今回のラウンドでは、5人の新規投資家の中にRenesas Electronics Corpが含まれている。 SyntiantとRenesas は、昨年夏から「音声制御マルチモーダルAIソリューション」で提携しており、Renesas のRZ/VシリーズマイクロプロセッサーとSyntiantのNDP120を組み合わせている。このソリューションは、Syntiantの常時稼働型ニューラル・デシジョン・プロセッサを使用し、Renesasのチップで実行される様々な視覚ベースのAIアプリケーションの音声起動を可能にし、しかも待機電力を非常に低く抑えている。

Renesas のIoTおよびインフラストラクチャ事業部の執行副社長兼ゼネラルマネージャーであるSailesh Chittipeddi氏は、「Syntiantの深層学習エッジコンピューティングにおけるリーダーとしての地位を活用することにより、我々のコラボレーションは、セキュリティシステム、パーソナルデバイス、産業および製造、輸送、物流などの多くの使用事例にわたる高度AIベースの音声およびビジョン処理ソリューションを通じてユーザー体験を向上させている」と声明で述べている。
NDP120は、特徴抽出用のテンシリカHiFi3 DSPとシステム管理用のArm Cortex-M0コアとともに、Syntiantの第2世代AIアクセラレータコアを搭載したSoCである。第2世代のSyntiantコアは、複数のニューラルネットワークを同時に実行するなど、前世代よりも大規模なニューラルネットワークを実現する余地がある。例えば、キーワードやウェイクワードの検出、スピーカーIDやコマンドの検出などが考えられる。

SyntiantのCEOであるKurt Busch氏は、以前のインタビューでEE Timesに対し、「NDP120は、プラグイン式のスマートスピーカーに通常見られるレベルの性能をバッテリー駆動のデバイスにもたらすことができ、それがこの製品の本当の目的である」と述べている。
Syntiantは、今回の資金調達は、第3世代のニューラル判定プロセッサコアの展開を加速するため、また、ソフトウェア開発の作業を継続するために使用されると述べており、来年、第3世代の製品をデビューさせる予定である。

FMCW LiDARがロボットや自律走行車の4Dビジョンを強化
マシンビジョンは、多くの実世界のアプリケーションで不可欠な機能であり、機械が周囲の世界を感知し、認識することを可能にする。SiLC Technologies, Inc. (SiLC) は、コヒーレントビジョンとチップスケールの統合をより広い市場に提供するため、Eyeonicビジョンセンサを発表した。SiLCの最新のビジョンセンサは、マルチユーザや環境干渉への耐性を実現しながら、二重偏光強度情報を提供することで、LiDARを新たなレベルの性能に引き上げている。

自動車メーカーは、より高度な ADAS ソリューションを前世代車に導入しており、ドライバーが介在することなく車がすべての運転機能を実行する自律走行レベル 4 を達成することを目指している。また、自律型ロボットの分野では、マシンビジョンによって倉庫内のロボットを誘導し、ロジスティクスチェーンを改善するとともに、進路上の障害物を回避することも可能である。

マシンビジョンソリューションには、リアルタイムでデータを取得し、ファームウェアまたはハードウェアレベルで処理し、意思決定アルゴリズム（最終的にはAIベース）に高レベルの情報を提供できる高度なセンサーが必要である。自動車やロボットのマシンビジョンアプリケーションに適したセンサー技術の例として、レーダーやLiDARが挙げられる。

カリフォルニアに拠点を置くスタートアップ企業SiLCが開発した、自動車、ロボット、産業用途の4Dビジョンを可能にするコヒーレントセンサーに依存する新規LiDAR技術については下記のとおり。

SiLC Eyeonicビジョンシステム：2021年12月に発売され、昨年1月のCES 2022でデモンストレーションを行ったアイオニックビジョンセンサーは、周波数変調連続波（FMCW）LiDARで、奥行き情報だけでなく、速度や偏光強度データも提供している。
Eyeonicセンサーは、FMCWアプローチに基づいており、従来のLiDARよりも技術的に複雑だが、追加的な機能性とシステムをチップサイズに縮小する能力を提供する。Eyeonicは、最も厳しい低コスト・低消費電力の基準さえも満たす小さなフットプリントを持つ、初の市販のチップ集積型FMCW LiDARセンサーである。

また、Eyeonicセンサーは、2つ、3つ、あるいは4つのチップを必要とし、それらを何らかの結合光学系やファイバで接続しなければならない、他の類似の競合ソリューションとは異なる。
従来のLiDARセンサーとのもう一つの大きな違いは、システムレベルでデバイスを設置するために利用される技術にある。現在の3Dビジョンシステムは、飛行時間（ToF）技術を用いることで、波長905ナノメートルの高出力レーザーと高感度検出器に依存している。これらの技術の初期バージョンは、自律走行車の実験に早期に展開することができるほど成功したが、高価な製造工程により、分解能と費用対効果の高いスケーリングが制限されている。さらに、目の安全性の問題から使用範囲が限定されており、マルチユーザークロストークがより広い範囲での採用を制限する可能性がある。

基本的にToFベースのセンサーは、1つまたは複数のレーザーパルスを送信し、それが検出器に戻るのを待ち、往復時間を計算するもので、多かれ少なかれ1センチメートル、多くは数センチメートルの精度がある。

目の安全に関する規制に対応し、マルチユーザーによる干渉を抑えながら大量に導入するためには、波長1550ナノメートルのFMCW技術への移行が広く認識されている。この方式は費用がかかり、必要な部品点数も多いため、従来はあまり使われてこなかった。
SiLCのシリコンフォトニクス集積プラットフォームは、既存の半導体製造プロセスを用いて、必要な高性能部品を1つのシリコンチップに集積し、低コスト、コンパクト、低消費電力を実現するコスト効率の高いソリューションであるという。シリコン製造は、複雑な機器や技術を低コストで大量にスケールアップすることを可能にする。

FMCWはコヒーレントドップラーレーダーで広く使われている技術で、FMWCを時間軸に沿って送信する。そして、帰還パルスが戻ってくると、送信パルスと受信パルスの周波数的な差（オフセット）を計算することができる。ドップラー効果により、このオフセットは、距離と検出物体（反射物体）の速度の関数となる。これがコヒーレントレーザーの動作原理である。
FMCWには、多くの利点がある。つまり、太陽光を鏡で直接センサーの中心に反射させても、ハッキングされることはない。また、遠距離でもミリ単位の極めて高い精度が得られ、遠距離での検出も可能である。
また、FMCWはToFに比べて同じ距離を取るのに必要な電力が非常に少ないことも大きな特徴である。

米露サイバーセキュリティ戦争の瀬戸際
この1週間で、 Biden大統領、FBI、国土安全保障省（DHS）は、米国の重要インフラや産業企業に、ロシアがサイバー攻撃を計画している可能性が高いと警告を発した。
ロシアによるウクライナへの残忍な侵攻から1カ月、 Biden大統領は、米国とその同盟国がロシアに課した経済制裁への報復として、ロシアが米国に対する「潜在的なサイバー攻撃の選択肢を模索している」ことを示す「進化する情報」があると警告した。
Biden大統領は3月21日、ブリーフィングルームで「重要インフラの所有者と運営者は、デジタルドアをロックする努力を加速させなければならない。その重要インフラは、たとえパンデミックや戦争の最中でも、社会を維持するものだ」と述べた。
同日、ホワイトハウスのサイバーおよび新興技術担当副国家安全保障顧問である Anne Neuberger氏は記者会見で、米国に対する特定の脅威の証拠はまだないと述べている。しかし彼女はまた、サイバー攻撃の準備に関する情報を「断片的」証拠であると述べた。
いずれの声明も、公益事業などの重要インフラに対する潜在的な脅威を強調しており、これまで明らかにされていなかった3月18日付のBiden氏から各州知事への書簡も同様である。これらの書簡は、特に重要なインフラに対するロシアの潜在的なサイバー攻撃に対抗するため、州の準備態勢を強化するよう州知事に求めたもので、Politico が報じている。

また、3月23日のAP通信によると、FBIは、過去に「外国の重要インフラに対して破壊的なサイバー活動を行った」ことで知られるロシアのハッカーが、少なくとも米国のエネルギー企業5社の脆弱性をスキャンし、攻撃の前兆を示したと勧告で警告しているという。3月18日付の勧告で、FBIは、防衛産業基盤および金融サービス分野の他の少なくとも18社もスキャンされたと述べている。
3月22日、DHSのサイバーセキュリティとインフラセキュリティ局（CISA）は、1万3000人の業界関係者と電話会議を行い、サイバー攻撃の可能性について警告し、同局の緩和ガイドラインを実施して保護を強化するように促した。

Biden氏の発表と連邦政府による他の警告は、サイバーセキュリティ業界の一部には、前例がなく憂慮すべきものだと受け止められている。なぜなら、重要インフラのほとんどは公的ではなく民間の手にあり、また規制もほとんどないためである。
「重要なインフラ」とは、電力会社や水道、交通網といった一般的なものだけではない。COVIDに関連するロックダウン中の「重要作業員」を定義するために、CISAは16種類のカテゴリーを挙げている。化学工場、商業施設、通信、重要製造業、ダム、防衛、緊急サービス、金融、食品・農業、政府施設、医療・公衆衛生、ITなどである。これらの分野でのサイバーセキュリティの実践は、まだ当たり外れが大きく、セキュリティホールが多く存在する。

CyberSheathのCEOであるEric Noonan氏はEE Timesの取材に対し、Biden大統領は、政府がこれを代行することはできないと明言していたとし、「企業や民間企業が防衛の準備をしなければならない。政府が複数の政権にまたがって10年前から行ってきた勧告を実施する必要がある」と述べた。
連邦政府の声明は、ウクライナ侵攻に至るまで、ロシアの国家支援者による米国とヨーロッパへの攻撃がエスカレートしたことを受けて、最近警告を発したものである。しかしNoonan氏は、「Biden氏の声明には、現職の大統領がこれまで見たこともないような調子と緊急性がある。我々は耳を傾けるべきだが、より重要なのは行動することだ」と述べた。

サイバーセキュリティが不完全であることに加え、規制がないことも大きな問題である。Noonan氏は、連邦政府がサイバーセキュリティを、例えば航空業界における安全規制のように規制していると考えている人が多いと思うが、そうではないとし、「重要インフラや防衛産業基盤のサイバーセキュリティでは、政府がこれらのプライベート・ネットワークを検査し、コンプライアンスを強制するための実際の監督や権限のレベルはなく、命令もない。また、コンプライアンスを実施するための連邦政府のリソースもない。そのため、CISAやFBIのような産業界と政府のセキュリティ機関との間で、官民のパートナーシップが結ばれているのである。― しかし、このような民間ネットワークでコンプライアンスを実施することができるのは、多くのリソースを持つ大企業だけだ」とNoonan氏は述べる。サプライチェーンの重要な部分や、エネルギー公益事業や水処理施設などの重要なインフラ施設を運営する中小企業は、こうした脅威に対する備えがないと強調した。

Nvidiaの仮想GTC 2022カンファレンス
Nvidiaは先週、仮想GTC 2022カンファレンスを開催したが、予想通りいつもいくつかの新製品の紹介があり、しかも今年は過去最高だったようである。Nvidia GTC 2022の主な発表内容は下記のとおり。

H100 Hopper GPU / Grace CPU：
H100 Hopper GPUチップは、Ampere 100に代わるNvidiaのフラッグシップGPUである。H100は、浮動小数点フォーマットに応じて、A100の3倍から6倍の性能を提供する。H100のメモリ帯域幅は3TB/sと非常に広く、外部帯域幅も5TB/s近くあり、H100は将来の自律走行車（AV）ソフトウェア・プラットフォームでの利用が期待されている。
H100 GPUに組み込まれたDPX命令セットは、複数の業界で動的プログラミング・アルゴリズムの速度を向上させ、ロボット工学、疾病診断、量子シミュレーション、グラフ解析、ルーティング最適化などのワークフローを後押しすることになるだろう。
Nvidiaは、2つのCPUチップを900GB/sのNVLinkチップ間インターコネクトで接続し、1TB/sのメモリ帯域幅を持つ144ArmコアCPUを構成する最新のスーパーチップGraceも発表した。

Drive Map：
NvidiaのDrive Mapは、2024年までに北米、ヨーロッパ、アジアの50万kmの道路に調査レベルのグランドトゥルースマッピングのカバレッジを提供する予定。このマップは、数百万台の車両からのデータで更新・拡張される予定で、DeepMapの測量地図の精度と、AIベースのクラウドソースマッピングの継続的な更新を組み合わせたものである。
Drive Mapは、カメラ、レーダー、ライダーで使用するために、複数のローカライゼーションレイヤーのデータを使用する。カメラローカライゼーションレイヤーは、車線分割、道路標識、道路境界、交通信号、標識、電柱などの地図属性で構成されている。
Drive Mapのワークフローは、実世界の地図データをロードして保存するOmniverseが中心となっている。Omniverseは、測量地図車両と数百万台の乗用車によって継続的に更新・拡張されるデジタルツインの地球スケール表現を構築している。Omniverseのツールは詳細な地図を生成し、Drive Simで使用できる走行可能なシミュレーション環境に変換することができる。

Drive Hyperion 9：
Nvidiaは、自動運転車やAVのための次世代プラットフォームとして、Drive Hyperion 9を発表した。Hyperion 9は、2026年の市販車を予定している。複数のDrive Atlan SoCを搭載し、AV運転や車内機能などに利用する。Hyperionは世代を超えて互換性があり、同じコンピュータフォームファクタとNvidia DriveWorks APIを使用している。
Hyperion 8は、Drive Orin SoCとDrive IXソフトウェアをベースとした現世代である。Nvidiaは、AVコンピュータ「Drive Orin」の生産開始を発表した。3月だけで25社以上の自動車OEMがDrive Orinを採用し、一部の顧客は2022年にSoftware-Defined Vehicleを生産すると述べている。
Mercedes–Benzは2024年にHyperion 8システムを出荷し、ジャガー・ランドローバーは2025年に出荷する予定である。

Omniverse Cloud：
NvidiaはGTC2022でOmniverse Cloudを発表した。Omniverseは、デザイナーや開発者に、デジタルツインや同様のシミュレーションを作成するためのソフトウェアプラットフォームへのアクセスを提供する。Omniverse Cloudのユーザーは、テクニカルデザイナー向けのアプリ「Omniverse Create」を活用して、リアルタイムでインタラクティブに3D世界を構築することができ、非テクニカルユーザー向けのアプリ「Omniverse View」を活用することもできる。
Omniverse Cloudのサービスの中には、膨大なデータセットを転送することなく、どこからでも大規模な3Dシーンにアクセスして編集できる、「ワンクリックでコラボレートできる」シンプルな共有ツール、Nucleus Cloudがある。

OVX：
Nvidiaは、大規模なデジタルツインを実現するために設計されたコンピューティングシステムアーキテクチャであるOVXを発表した。OVXは2022年後半に発売される予定。
OVXサーバーは、8つのNvidia A40 GPU、3つのNvidia ConnectX-6 Dx 200 GB/s NIC、1TBシステムメモリ、16TB NVMeフラッシュストレージで構成されている。OVXのバックボーンは、今回発表された高性能ネットワーク基盤プラットフォーム「NVIDIA Spectrum-4」をはじめとするネットワーク機能である。Spectrum-4は1000億個のトランジスタを搭載している。

ノルウェーがBEV普及をリードしている理由
ノルウェーは、内燃機関自動車（ICEV）から電気自動車（EV）への移行が進んでいる先進国である。2022年初頭には、個人向け自動車月販台数の90％以上がEVで、その大半がバッテリー電気自動車（BEV）である。
ノルウェーがEVに移行する大きな理由は、2015年に190カ国が署名した「パリ協定」であり、2016年11月4日に発効した、法的拘束力のある国際条約のためである。また、ノルウェーの人々は、すべての温室効果ガス排出量（GHGE）を下げるために、自分たちの役割を果たすことに非常に意欲的である。

GHGEを下げるための最初のステップは、GHGEがどこから来るのかを理解することである。
ほとんどの国にとって、太陽光発電や風力発電技術の急速な進歩、価格の急落などによる、よりクリーンな発電による排出量の削減が、早期に大きな効果を得る方法となっている。
ノルウェーの発電はすでに非常にクリーンであるため、この戦略はうまくいかない。ノルウェーの電力の88％以上は、1,000の貯水池の水を利用した1,600以上の水力発電所から供給されている。また、ノルウェーは風力発電による発電量の増加にも力を入れており、6.4％が風力発電によるもので、これは急速に増え続けている。
ノルウェーの火力発電所は、2020年の総生産量の約2パーセントを占めている。これらの発電所では、都市ごみ、産業廃棄物、余熱、石油、天然ガス、石炭など、さまざまなエネルギー源を利用している。
温室効果ガス削減のための第一歩は、EVをはじめとする輸送に焦点を当てることである。EVの技術とコストは2013年ごろから競争力を持ち始め、現在ではすべての自動車メーカーがその道を歩んでいる。
ノルウェーは、高い税金と使用料により、米国や他のヨーロッパ諸国と比較して、自動車の購入価格が非常に高い国である。この高い価格が、EVの価格をICEVに比べて非常に手頃にするための仕組みとなっており、EV購入のインセンティブを導入し、誰もがEVを検討できるようにした結果、EVの購入が増加したのである。

EVのインセンティブ：
ノルウェーは1990年代のかなり早い時期にEVのインセンティブを導入し始めた。当初はEVの航続距離などが限られており、多くの購入者の要求を満たしていなかったため、そのインパクトは小さかった。しかし、2012年には使用されているEVの台数が1万台に達し、急速に普及が進んだ。
EVの最も重要なインセンティブは3つの大きな節約項目で、ほぼすべてのEVの購入価格が同種のICEVよりも安くなる。まず輸入税があり、ブランドやモデルによって数千ドルにのぼる。EVは、2001年から25％の付加価値税が免除されており、典型的なEV購入者は6,000ドルから10,000ドルを節約することができる。

ノルウェーはまた、ICEVにCO2とNOx排出のための多額の料金を追加しており、ほとんどのガソリン車とディーゼル車では5,000ドルを超えることになる。その他にも、2022年に終了する道路税など、多くの使用料の節約がありました。有料道路やフェリーの料金は、急な割引があったが、これも段階的に廃止される予定である。
これらのEVインセンティブは、ノルウェーでEVを非常に普及させることに成功したが、今後5年間で多くのインセンティブが消滅する。ICEVの代替を続けるためには、ガソリン車やディーゼル車に対して競争力のあるEVの購入価格を維持することがポイントになる。

EVの長期的な最大のインセンティブは、燃料費の安さである。ノルウェーのガソリンは1ガロンあたり6ドルから7ドル台で、KWhあたりの平均電気代は10セント未満だという。1KWhのバッテリーで走行できる距離は3〜4マイルなので、ノルウェーでは1ドルの電気代で30〜40マイル走れることになる。もし、30MPGのICEVを持っていれば、1ドルのガソリンで5マイルしか走れないことになる。これは、EVに乗り換えるための非常に強力な論拠となる。

EVの現状：
ノルウェーの人口は約550万人。IHS Markitのデータによると、使用されている軽自動車の総台数は約340万台です。これは人口1,000人あたり625台のモータリゼーションの割合となる。

ノルウェーのEV普及台数は2021年末に65万台に達し、人口1,000人あたり115台のEVが普及する。使用中のEVのうち、BEVが73％を占めている。EVが飽和状態になるには、1,000人あたり400台のEV、あるいは使用されているすべてのICEVを置き換えるためにさらに220万台のEVが必要で、まだまだ長い道のりがある。

ノルウェーにおけるプラグインEVの販売台数は、2021年には12万台に達し、自動車販売台数全体の86％のシェアを占める。非プラグインハイブリッドがさらに5.5%貢献している。ディーゼル車の販売シェアは4％で、ガソリン車が4.3％。

BEVはEV全体の75%を占め、プラグインハイブリッドが残りの25%を占めている。2022年にプラグインハイブリッドEVのインセンティブが低下し、2022年初頭にはシェアが悪化した。2022年の最初の2ヶ月間のEV販売は、EV販売の伸び、EVシェアの上昇、ICEVシェアの低下というこれらの傾向を延長している。

ASMLが今後2年間はチップ不足が続くと警告
EUV露光機の唯一のメーカーであるASMLは、少なくとも今後2年間はチップ不足が続くと予想している。この警告は、ASMLが重要なレンズを供給しているドイツのCarl Zeissを含むサプライヤーに依存していることに起因すると言われている。Zeissもまた、サプライチェーンの問題から影響を受けている。

ASMLの最高経営責任者であるPeter Wennink 氏は、フィナンシャル・タイムズ紙に「彼らは、かなり多くのレンズを作る必要がある」と述べた。しかし、Wennink氏が説明したように、そのためにはクリーンルームを建設し、許可を取り、新しい工場の建設を準備し始める必要があり、工場の準備ができたら、製造装置を発注し、人を雇う必要がある。そしてレンズの製造には12ヶ月以上かかる。

Intelは、サプライチェーンの強化とアジアでのチップ製造への依存度を下げるために、EUでの半導体生産能力に800億ユーロ（約880億ドル）を投資する計画を発表している。
「最近のチップ不足は、短期的に特定の地域に依存しすぎることの危険性を私たちに思い起こさせた。今日、チップの80%はアジアで生産されている」と、IntelのCEO、Pat Gelsinger氏が3月15日のライブウェブキャストで語ったと報じられた。
しかし、世界のサプライチェーンがこれらの投資に対する見返りを得るには、まだしばらく時間がかかるだろう。また、需給バランスの調整も重要な課題である。Tirias Research の創業者で主席アナリストの Jim McGregor 氏は、新しい工場が稼働するまでに何年もかかる可能性があり、新世代のチップの生産に関する時間とコストの制約が課題として残っているから、だと説明している。
McGregor氏は、供給危機は少なくとも今後2年間は続くと見ており、工場がどれだけ早く新しいチップを製造して需要と供給をバランスさせられるかによって、もっと長く続く可能性もあるとし、「広い意味で見れば、少なくとも今後2年間は、半導体が不足することになる。新しい生産能力を稼働させるだけでなく、需要を平準化するには、それだけの時間がかかるだろう。現在、生産能力不足の多くは、45nm、65nm、さらには28nmといった旧世代の2次元半導体製品に起因している」と述べた。
「これらの製品は、新しい世代、新しい技術に移行するために必要である。多くの場合、これらの製品は高価で、マスクセットを更新したり、再認証したりするのが嫌なため移動させたくないが、しかし、ライフサイクルの中で、最終的に新世代に移行する製品もある。需要と供給のバランスが取れるようになるには、需要が続く限り、長くて2年かかるだろう」と付け加えた。
とはいえ、生産能力の過剰は依然として懸念材料である。Wennink氏は、2月9日に発表されたASMLの2021年年次報告書で、供給過剰の可能性に対する懸念を払拭した。同氏はこの報告書の中で、米国、欧州連合、中国、そして日本と韓国の力を合わせると、業界の2021年の年間資本支出1,500億ドルのほぼ2倍になると予想されると詳述しており、これによって、潜在的な供給過剰の懸念が生まれたという。
Wennink氏は、「半導体産業の大きな成長見込みは、実質的にさらなる生産能力を必要とし、これらすべてをサポートするための高水準の資本支出を考えると、業界のパートナーは、アクセス可能で効率的なイノベーションエコシステムを維持するために十分な努力を注ぐだろう」と主張している。