AR/VRとデジタルツインズのペアリング
デジタルツインは、エンジニアや設計者に物理的な資産の性能をリアルタイムでデータとして提供するだけでなく、新製品や既存製品のテストや開発段階において、時間とコストの面でメリットをもたらすものである。しかし、拡張現実（AR）や仮想現実（VR）技術によって、これらの利点をさらに拡大できるとしたらどうだろうか。

調査会社Gartnerは、「企業は、状況認識を向上させるだけで、デジタルツインを利用してコスト削減を図ることができる」と述べている。例えば、デジタル・ツインは、生産が停止する前に機器の故障を認識するのに役立ち、早期または低コストで修理を行うことを可能にする。そして企業は、そのような状況の変化へのビジネス対応をさらに自動化することで、さらにコストを削減することができるのである。
しかし、デジタルツインの設計・管理プロセスにAR/VR技術を導入することは、航空宇宙、自動車、産業など多くの産業における生産性を向上させるだけでなく、既存製品の実験や予測分析を強化し、ダウンタイムや発生コストを削減する可能性がある。

そのような企業の1つであるTechVizは、3Dモデルの視覚化を支援するAR/VRソフトウェアを作成している。このVRソフトウェアエディターは、「あらゆるタイプのバーチャルリアリティシステム上で、CADモデルを瞬時に1:1のスケールで表示する」ソフトウェアプラットフォームを構築している。基本的にVRシステムのドライバとして動作するTechVizは、エンジニアが完全に仮想現実に没入し、ネイティブな3Dデータをリアルタイムで操作することを可能にしている。

しかし、物理的な資産がすでに存在するのであれば、なぜAR/VR環境内でその資産のデジタル版を作成する必要があるのだろうか。TechVizは、その利点が量的なものだけでなく、質的なものであることを説明している。

バーチャルリアリティは多くのユースケースに適応し、企業内のプロセスをより良くすることができるが、VRを使うことによる投資対効果（ROI）はどうか？と、TechVizはブログ記事で述べている。
製品開発のさまざまな段階で時間と費用を節約するなど、エンジニアリングにおけるVRから多くの利益が引き出されている。しかし、その利益は量的なものだけでなく、プロセスや製品の品質の向上、イノベーションマインドの醸成、作業者のスキルの洗練といった質的なものでもあるという。

例えば、製品の製造に使用する重要な機器のテストを必要としているメーカーを考えてみよう。物理的な資産のテストやトラブルシューティングは可能であるが、時間がかかり、機器の一部を完全にシャットダウンしなければならない場合は、製造業務に悪影響を及ぼす危険性がある。
しかし、もしメーカーがその装置の正確なデジタルツインを作成し、AR/VR技術を活用して、エンジニアがデジタル空間内で装置をテストし操作できれば、ダウンタイムの短縮、コスト改善、作業生産性の向上が現実のものとなる。

「多くの企業は、設計のアイデアを伝えるためにCADモデルに依存しているが、それは限られたツールである」とし、「バーチャルリアリティでプロジェクトレビューを実行することで、3Dデータを1:1のスケールで表示し、操作することができる。物理的なプロトタイプよりも安く、コンピュータ画面上でCADソフトを見るよりも直感的に操作できるだろう」とTechVizは述べている。

別の企業であるWevizも、デジタル資産の設計と管理におけるAR/VRの利点を例証している。VR用の3Dリアルタイムコラボレーションビジュアライゼーションソフトウェアは、エンジニアリングチームがCADモデルや3Dファイルを直接アップロードし、それらのモデルをリアルタイムで編集する機能、1：1のスケール、そのマルチユーザーモードでのコラボレーションを可能にする、仮想コラボレーションの基盤を提供している。

しかし、デジタルツイン技術によるAR/VRの実装には、独自の課題があることに注意する必要がある。AR/VRはデジタルツインを強化できる可能性はあるが、そのプロセスだけではデータ量が多くなってしまう。そのため、デジタルツインの運用にAR/VR技術を導入するのは、企業であることが多い。しかし、一部のAR/VRデバイスの費用対効果は高く、中小企業でもこの成長し続けるテクノロジーの可能性を実現するための扉を開くことができるのである。

充放電現象を解析するAnsysシミュレーションソフトウェア
構造、流体力学、電磁気学、マルチフィジックス工学のシミュレーションを専門とするAnsysは、このほどElectro Magnetic Applications, Inc.（EMA)と提携し、EMA3D Chargeソフトウェアの販売を開始した。EMA3D Chargeは、宇宙開発から自動車、家電製品に至るまで、様々なアプリケーションの設計と安全性を向上させるシミュレーション・ソフトウェアである。

ほとんどの電子機器アプリケーション、特に航空宇宙や自動車の設計では、充放電現象に関連する安全リスクを軽減する必要がある。宇宙開発では、宇宙船が放射線や宇宙線にさらされても悪影響がないことを確認すると同時に、予期せぬ帯電や放電が発生しても、安全上重要な機能を維持しなければならない。

静電気放電（ESD）は、材料の強度を超える電界が発生し、材料やシステム部品を介して大電流が流れることにより、異常やシステム障害を引き起こす可能性がある。宇宙では、プラズマ環境による帯電で高電界が発生し、地上では、高電圧差や静電気の蓄積によって発生する。ESD の悪影響を軽減することは、すべての電子機器設計において不可欠である。そのため、これらの過酷な環境に対応する車両の設計や製造には、ESD の解析をサポートするツールが不可欠となる。

Ansys EMA3D Charge：
Ansysの新しいソフトウェアツールは、製品の致命的な故障につながる可能性のある充放電イベントを評価するエンジニアのニーズに対応するものである。このシミュレーションソフトウェアにより、設計サイクルの早い段階でリスクを分析できるため、予測精度が向上し、市場投入までの時間とコストを削減することができる。
EMA スタッフサイエンティストの Kevin-Druis Merenda 氏によると、ANSYS は、このツールを適用できる分野をまだ深く調査しており、宇宙船や航空宇宙、防衛用途だけでなく、自動車や家電製品など、ESDが潜在的なリスクとなるあらゆる分野が含まれるという。

このツールは、プラズマ環境や高電圧環境で材料がどのように帯電するかを調べることで、静電気放電のリスクを分析・評価する。リスク評価は、宇宙船の表面や誘電体の内部で実際にESD現象が発生した場合、あるいは消費者がカーペットの上を歩きながら電荷を発生させてコンピューターに触れた場合に何が起こるかを予測するのに役立つため、非常に重要なものである。

パフォーマンス面では、EMA3D Chargeはマルチコアアーキテクチャを利用してシミュレーション時間を短縮しているため、非常に効率的である。一般的にシングルコアハードウェアプラットフォームで1週間かかるシミュレーションを、1日か2日で完全に実行できるようになった。
宇宙エンジニアが解決しなければならない2つの典型的な問題は、宇宙空間での誘電体の露出と、人工衛星の表面帯電に関するものである。EMA3D Chargeは、4つの物理（時間領域）ソルバーにより、包括的で正確な解析を提供し、材料の帯電や放電に関連するリスクの評価と管理において設計者を支援している。

「ムーアの法則」後の世界
「ムーアの法則」後の世界でも、半導体技術は進歩し続け、改良を重ね、複数の異種集積半導体ダイ（チップレット）の高度なパッケージングなど、新しい技術的方向へと舵を切り続けている。その結果、新しい製造プロセスが生まれ、複雑さと欠陥が増加し、テストが成功への重要な要素となっている。

高度なパッケージングでは、ファブのプロセスノードのスケーリング以外の方法でムーアの法則の恩恵を受け続けている。モノリシック SoC のアプローチとは逆に機能を分散させることで、コアコンピュート・アクセラレータのみに先端ファブプロセス設計を集中させ、他の機能を変更しないことで設計工数とコストを削減することができる。
現在では、パッケージデバイスに搭載する機能をより容易に選択できる柔軟性により、「ユースケースごとの最適化」に焦点が当てられており、その結果、これまでムーアの法則で実現されてきた性能と消費電力の向上を実現することができた。

この新しいアプローチには、新たなテスト上の課題があるが、テストは成功と経済性の実現に不可欠である。例えば、KGD（Known Good Die）は、密度、信号数、シグナルインテグリティ、そして特にコストなど、ウェーハプローブの関連する技術的課題とともに、現在ではかなり高い優先順位となっている。今後は、パッケージ・テストからシステム/機能テストに至るまで、ダイ間相互作用のテストの重要性に焦点が当てられ、さらなる課題が発生すると思われる。

テストコストの課題としては、高価で壊れやすいハイエンドのプローブカードや、ウェーハ上でテストするユニークなダイの数が増えることが考えられる。このため、マルチサイトや関連するテスタの効率化など、コスト削減に注力する必要がある。テスト・カバレッジの拡大については、ウェハからシステム・レベルのテストに至るまで、テスト・コストとカバレッジおよび品質のバランスを考慮する必要がある。より多くのテストデータをより短時間で取得したいという要望は、Streaming Scan Networks（SSN）や高速プロトコルベース・テストなど、複数の新しい高速DFTアプローチを後押ししている。

ムーアの法則後の世界では、多くの未知数が存在している。チップレットの利点は実現されるのだろうか？新しいダイ・インターフェイスの規格はどのように発展していくのだろうか？テストプログラムと結果データの共有は、これを実現するための鍵になる。
また、データ解析や異種データのソースは、設計、製造、テストに関する予想される課題に有意義に対処するために、使いこなすことができるだろうか。これらの疑問に対する答えは、「ムーアの法則」後の世界がどのように発展していくかに大きく関わってくるだろう。

Microchip Technology がFlashtec SSD コントローラでMLとAIの進化を実現
Microchip Technology Inc.は、自社のコントローラ技術と、エッジ向けの低消費電力インメモリ技術に注力する子会社の両方を通じて、人工知能（AI）の課題に取り組んでいる。

Microchip のPCIe Gen 5 NVMe 2.0対応SSDコントローラ、Flashtec NVMe 4016は、最大2,400 MT/sの高速プログラマブルNANDフラッシュチャネルを16個備え、速度とフィードの面で進歩し、14 GB/sのスループットと300万以上のIOPSを提供する。また、ZNS（Zoned Name Spaces）を含む、最新のストレージおよびパフォーマンス・コンピュート・アプリケーションをすべてサポートしている。

Microchip のデータセンターソリューション製品管理担当アソシエイトディレクターであるSamer Haija氏は、ZNSはまだニッチな分野と考えられているが、同社のコントローラに基づく導入が増加していることを確認していると述べている。

Flashtec NVMe 4016のプログラマブルアーキテクチャにより、SSD開発者はファームウェアのカスタマイズを通じて製品の差別化を最適化することができ、AIやMLアプリケーションで採用されているさまざまなパターン認識および分類機能を実現する新しいプログラマブル機械学習 (ML) エンジンが搭載されている。
MLエンジンは、入力層、0個以上の隠れ層、出力層で構成されており、このエンジンには、外部ソースからの入力を受け取る役割を担う入力層も含まれる。隠れ層はデータを分析し、隠れ層内にある重みとバイアスを含むニューロンの助けを借りて学習処理を行う。
これらの重みとバイアスに基づき、閾値に達するとニューロンが活性化され、出力層で予測された出力が提供される。NVMe SSD内のファームウェアは、MLエンジンとインターフェイスして、モデルの構成、入力、およびトレーニングデータを送信し、最終出力を受信します。MLエンジンからの出力を使用して、ファームウェアはAIのアクションを実行する。

Microchipの専用エンジンは、コントローラのコンピューティング リソースを解放する。同時に、アプリケーションに依存しないAI/MLアプリケーションの開発だけでなく、データの整合性を損なうことなくパフォーマンス、電力、コスト、使いやすさのバランスを取るために十分な汎用性を備えている。
MicrochipのSSDコントローラ事業は、PCIeスイッチとファブリック、PCIe/CXLリタイマ、シリアル メモリ コントローラなど、AIに限らずデータ センター ソリューションに幅広く注力している事業の一部である。

一方、同社の子会社であるSilicon Storage Technology SST）は、ネットワークのエッジでAIの音声処理を行う際に発生するデータ通信のボトルネックを解消するために設計されたコンピューティング・イン・メモリ技術により、よりAIに注力している。SSTのSuperFlash memBrainニューロモーフィック・メモリ・ソリューションは、WITINMEMの超低消費電力SoCに実装され、音声認識、声紋認識、深い音声ノイズ除去、シーン検出、健康状態のモニタリングなどのニューラルネットワーク処理用のコンピューティング・イン・メモリ技術を搭載することに成功している。

SSTのSuperFlash memBrainは、ML深層学習アプリケーション向けのコンピューティング・イン・メモリ・アーキテクチャをサポートするマルチレベルの不揮発性メモリ・ソリューションである。SSTのライセンス部門の副社長であるMark Reiten氏によると、SuperFlash memBrainは、すでに多くのファウンドリで生産されている同社のスタンダードSuperFlashセルに依存しているという。専用に開発されたアナログコプロセッサのデザインウェアは2015年から開発されており、デジタルシステムよりも効率的にML処理を実行することができるという。

WITINMEM神経処理SoCは、サブmAシステムで音声ノイズの低減と数百のコマンドワードの認識を、リアルタイムと電源投入直後の両方で可能にする、初の量産品だとReiten氏は述べている。memBrainニューロモーフィックメモリ製品は、ニューラルネットワークのベクトル行列乗算を実行するために最適化されており、バッテリー駆動のエッジデバイスや深く埋め込まれたエッジデバイスに使用されるプロセッサが、最高のAI推論を実現することを可能にする。
ニューラルモデルの重みを値としてメモリアレイに格納し、メモリアレイをニューラル演算素子として使用することで、低消費電力化を実現したとReiten氏は述べている。また、外付けのDRAMやNORが不要なため、安価に構築することができるという。

ニュー・サーキュラー・ワールド
環境に関する規制要件は、製品要求仕様書や、それに続く製品ライフサイクルの設計、製造、サポート段階において、しばしば取り上げられなければならないものである。
欧州連合は、2015年に初の循環型経済行動計画（CEAP）を発表して以来、循環型社会に舵を切っている。これにより、「サーキュラー・エコノミー」という言葉をよく聞くようになり、一部では戦略の中にも入れるようになった。また、多くの電子製品カテゴリに直接影響を与える規制要件に変更を促した。

CEAPの影響で、「実施措置」と呼ばれるエコデザイン枠組み指令（EFD）の規制に変更が加えられた。その範囲は、2005年以来目標とされてきた単なるエネルギー効率にとどまらず、さらに拡大された。例えば

・ 家庭用食器洗い機には「エコプログラム」の搭載が義務づけられた。この動作モードは特に「エコ」と呼ばれ、指定されたエネルギー効率と機能要件に従わなければならない。また、デフォルトモードとして設定されなければならない。このモードとその他のモードにおける水の使用とエネルギー効率は、製品マニュアルに明記されなければならず、そのマニュアルは「無料」のウェブサイトで公開されなければならない。

・ ファームウェアやソフトウェアを含むスペアパーツは、その製品モデルの最終ユニットが市場に出てから一定期間、「プロの修理業者」に提供されなければならない。また、「修理・メンテナンス情報」にもアクセスできるようにしなければならない。ほとんどの実施措置にはこの種の要求事項が含まれており、要求事項の詳細は製品タイプに特有のものである。

・ エンタープライズクラスのサーバーやデータストレージシステムのメーカーは、バッテリーのコバルトとハードディスクドライブのネオジムの重量範囲に関する情報を提供しなければならない。

・　ディスプレイ、モニター、テレビの筐体やスタンドは、ハロゲン系難燃剤を含んではいけない。

これらのそれぞれが、製品を市場に投入する際の設計やサプライチェーンの決定などにどのような影響を及ぼすか考えてみてください。
2020年、新しいCEAPが採択された。欧州委員会（EC）によると、この計画の重要な点は、「持続可能な製品設計の促進、消費者および公的バイヤーの能力向上、生産プロセスにおける循環性の促進という3つの幅広い分野における措置を含む、持続可能な製品政策の枠組み」を確立していることである。

最新のCEAPでは、「エレクトロニクスとICT」が独自の短いセクションを設け、エネルギー効率をさらに規制し、「耐久性、修理性、アップグレード性、メンテナンス、再利用、リサイクル」のための設計を確保する意向を表明している。これらのトピックのほとんどは、過去2年間、このコラムで取り上げてきたものである。

現在、これらの要求事項やそれ以上のことを推進するために、EFDを改訂（EU用語で「リキャスト」）する提案がなされており、実際、規制案の説明5にはこうある。

この規則は、気候ニュートラル、資源効率、循環型経済に適した製品を作り、廃棄物を削減し、持続可能性におけるフロントランナーのパフォーマンスが徐々に標準となるようにすることに貢献する。製品の耐久性、再利用性、アップグレード性、修理可能性の向上、改修やメンテナンスの可能性の改善、製品中の有害化学物質の存在への対応、エネルギーおよび資源効率の向上、廃棄物の予想発生量の削減、製品のリサイクル率の向上、性能と安全性の確保、再製造と高品質のリサイクルの実現、炭素および環境フットプリントの削減を目的とした新しいエコデザイン要件の設定を規定すべきであると考える。

ECは、これらの分野とそれ以上のことを製品カテゴリーレベルで「エコデザイン要件」として定めることを任務としている。しかし、製品やその製造者を壊すことなく、それを行わなければならない。第5条5項にはこうある。

エコデザイン要件は、以下の基準を満たすものでなければならない。
(a) ユーザーの視点から見て、製品の機能性に著しい悪影響を及ぼしてはならない。
(b) 人の健康や安全に悪影響を及ぼしてはならない。
(c) 中古品へのアクセス、耐久性、製品のライフサイクルコストなども考慮し、関連製品の値ごろ感という点で、消費者に大きな悪影響を及ぼしてはならない。
(d) 経済主体（少なくとも中小企業）の競争力に不釣り合いな悪影響を及ぼしてはならない。
(e) 製造者又はその他の者に課される独自の技術があってはならない。

この提案の新しい側面は、最終消費者に至るまでのサプライチェーンを通じて提供されなければならない情報の範囲である。ECによると、これは「製品パスポート」と呼ばれ、バーコード、QRコード、または「機器によって読み取ることができるその他の自動識別データ取得媒体」を介してアクセスできるようになるという。

チップメーカーが世界のICウエハー生産量に占める割合が57％に増加
Samsung、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.  (TSMC)、Micron、SK Hynix、Kioxia/Western Digital (WD)が、2021年末までに世界のシリコンウェーハ生産量に占めるシェアを合計57%に高めたと、市場ウォッチャーKnometa Researchは発表している。このシェアは、業界がよりトップヘビーになるにつれて、2020年から1％増加したとKnometaは報告書で述べている。
Knometaの創設者であるTrevor Yancey氏は、「メーカーの数が減ったことで、需要に対する供給がより適切にコントロールされるようになった。多くのメーカーがより多くの市場シェアを争っていた頃は、過剰設備状態がより一般的で顕著であった」と述べている。
統合は上位の企業には利益をもたらすが、そのサプライヤーにはリスクを増大させるとし、「機器や材料のサプライヤーは、顧客基盤が減少するため、おそらく最も潜在的なリスクを抱えている。― 顧客数が減るということは、価格設定において、これらの企業が影響力を失うことを意味する。また、ごく少数の顧客、あるいは1社の顧客に依存しなければならないため、事業継続のリスクもある」と述べた。

10年前、チップメーカー上位5社は生産能力の約40％を占めていた。

2021年、Samsungは業界最大のファブ・キャパシティ供給元としてリードを広げた。2021年末には、Samsungは世界のICウェーハcapacity全体の19%を占め、TSMCより44%多いcapacityを保有する。Knometaによると、Samsungは2020年に資本支出を45%引き上げ、2021年には利用可能なcapacityを大幅に増加させたという。韓国最大手の同社は、capacity拡張予算のほとんどをPyeongtaekにある同社のサイトの複数の300mm fabラインに費やした。
同社の2017年の生産能力を基準にすると、Samsungの生産量は2026年までに3倍になると予想される。現在の生産能力プロジェクトには、テキサス州テイラーに建設中の170億ドルの新ファブが含まれ、TSMCと競合する最先端プロセスのファウンドリサービスを拡大する同社の強力な推進力を支えることになる。

旺盛な需要により、TSMCは今後数年間で大幅な生産能力増強に着手することになった。TSMCの最近の拡張のほとんどは、台湾の台南にあるFab 18のサイトにある。
チップの不足も、TSMCが成熟した技術ノード、特に28nmの生産量を増やす原動力になっているとKnometaは言う。需要に対応するため、同社は中国のFab 16施設を拡張し、2023年半ばまでに生産能力を倍増させようとしている。

TSMCは現在、世界各地に3つの「グリーンフィールド」施設を計画している。その第1弾として、アリゾナ州フェニックスに大型ファブサイト（Fab 21）を建設し、2024年に300mmウェハーの生産を開始する。120億ドルのFab 21第1期工場では、5nm技術のチップを製造する。日本の熊本では、TSMCがソニーと提携して70億ドルの300mmファブを建設し、2024年にオープンする予定である。2021年11月には、別のファブコンプレックスの建設地として台湾の高雄を選定したと発表している。

Micronは、より高度な処理能力に向けて既存の生産能力のアップグレードに注力するため、設備投資を抑えてきた。それでも、同社は2021年にFab 15のフェーズ4、Fab 16のフェーズ2、バージニア州のレガシー製品ファブの拡張という形で、いくつかの追加能力を利用できるようにした。
Micronは、10年半ばまでノードの移行に伴うビット供給の成長を達成する計画である。同社は、DRAMのダイ・シュリンクや3D NANDの継続的な3Dスケーリングにより、チップ生産量の増加を可能にする新技術や設備に注力している。
そのため、今後数年間は大規模な工場拡張は行わないだろうとKnometaは述べた。2021年10月に発表されたMicronの次の大きなファブプロジェクトは、広島の拠点に新しい300mmファブを建設することである。このファブは2024年に生産を開始する予定。

SK Hynixは、韓国と中国に新しいファブを建設するために2018年に設備投資を大幅に増やしたが、2019年と2020年には支出を縮小した。韓国・清州のFab M15と中国・無錫のFab C2Fは2019年に稼働を開始したが、ファブの生産能力と生産量の増強は緩やかなものである。同社は2021年に設備投資を大きく引き上げ、それが2022年の生産能力増強につながるはずだとKnometaは述べている。
SK Hynixの最新ファブであるM16（韓国・利川）の建設は2021年初頭に終了し、同年第4四半期に稼働を開始した。
2021年12月、SK Hynixは中国・大連にあるIntelのFab 68施設の所有権を取得した。しかし、このファブは現在もIntelが3D NANDチップの製造に使用しているため、2021年末の生産能力はSK Hynixの一部として含まれていない。SK HynixによるIntelのNANDおよびSSD事業の買収は、数年にわたる複数段階の取引であり、SK Hynixが買収を完了する2025年3月まで、Intelが同ファブをウェハ製造に使用することができると規定されている。

KioxiaとWDが共同で保有する容量は、2021年に上位5社の中で最も低い割合で増加した。パートナーは、容量の増加よりも3Dスケーリングの進歩によって3D NANDのダイ生産量を増やしている。
WDは、製品供給ニーズのほぼすべてを新技術への転換で満たしている。3次元NANDの場合、NAND層数を増やして単位面積当たりの記憶量を増やすことを意味する。
KioxiaとWDは、四日市の拠点に新しいファブを持ち、2023年初頭の稼働を予定している。同サイトの他のファブと同様に、Y7ファブも2段階に分けて建設される。2022年4月、パートナーは北上の拠点で2つ目のファブの建設を開始しました。既存のK1ファブは2020年に生産を開始し、新しいK2ファブは2024年に稼働を開始する予定である。

Knometa氏によると、Intelは2021年末時点で6位であり、5位だった2012年以降、その座を守っているという。　また、Intelが今後数年以内にトップ5に再突入する可能性がいくつかあるという。タワーが買収されれば、Intelの生産能力はKioxia/WDの生産能力に近づくと予想される。
2021年末の数字に基づくと、IntelとTowerを合わせた生産能力は、Kioxia/WDに約15％遅れをとっている。Yancey氏によれば、Intelには今後2～3年以内にオープン予定の大型ファブがあるが、Kioxia/WDも同様だという。

地中深くから生まれる電力
太古の昔から、人類は地球の奥深くから湧き出る熱をさまざまな用途に利用してきた。そして今、この太古のエネルギー源である地熱は、世界中の人々に大量の電気と熱を供給する環境エネルギーとして注目されている。
地熱エネルギーは、地球の中心で継続的に生産される再生可能なエネルギーである。この由緒ある熱源は、スタートアップ企業や既存の電力会社が将来の計画に地熱を取り入れる動きを見せており、現代のルネサンスと言えるだろう。
現在使われている主な地熱発電所はすべて、地下の地熱貯留層から汲み上げた蒸気や温水を使って発電している。エネルギー源にアクセスするために、通常150〜400フィートの深さに井戸が掘られる。
現在、最も一般的な地熱発電システムは、フラッシュスチーム発電所と呼ばれるものである。このタイプの発電所は、182℃以上の熱水を高圧で井戸から地上のタンクに送り込む。
タンク内の圧力が低いため、熱水の一部はすぐに蒸気となって蒸発し、その蒸気でタービンを駆動する。地熱発電所には、乾式蒸気発電所とバイナリーサイクル発電所がある。
地熱発電所は、二酸化炭素排出量が少ないのが特徴である。化石燃料や原子力の施設とは異なり、周囲の環境を破壊することがない。地熱発電は、現在利用可能な再生可能エネルギーの中で最もクリーンな形態のひとつと考えられている。

スタートアップ企業：
地熱ベンチャーとして資金援助を受けているスタートアップ企業は数多くある。中でも、MIT出身の若い企業であるQuaise Energyは、高周波のミリ波を使って地中深くまで掘削するプラットフォームを開発し、注目されている。同社の技術は、ジャイロトロンと呼ばれる真空電子装置を用いて、超深度掘削用のテラヘルツミリ波を開発する。
Quaiseは、地熱をテラワットレベルまで成長させるためには、これまでよりも深く、速く、高温で掘削する必要があると述べている。同社は、従来のロータリードリルで地下の岩盤にアクセスし、その後、新技術に切り替えて、温度が500℃に達する20kmまで掘り下げる予定。
また、同社はミリ波を利用した掘削により、今後数年のうちに電力会社が大量のカーボンフリー・エネルギー資源にアクセスできるようになることを目指しており、2024年までに掘削機を製造し、その技術を現場で実証するとしている。

IoTアプリケーション：
地熱発電所では、エネルギーステーションの容量を増やすために、IoT（Internet of Things）やAI（Artificial Intelligence）が活用され始めている。高温の岩石は再生可能エネルギーを常に安定して出力するが、太陽光発電の発電コストは近年、急激に低下している。そのため、地熱発電所はコストを下げながらエネルギー容量を増やす方法を開発しなければ、競争に勝てないだろう。

2018年、東芝は発電所のトラブルを事前にキャッチするための予兆診断のテストを行っているという。地熱発電所で特に問題となるのは、シリカや腐食性ガスから形成される固体成分（スケール）がタービンや熱交換器、配管内で結晶化し、その性能を低下させることだ。AIとIoTを活用し、スケールの蓄積を抑える薬剤散布を最適化すると東芝は発表している。

東アフリカのグレートリフトバレーには、地熱発電の膨大な可能性がある。国連工業開発機関（UNIDO）は、この地域で15GWの発電が可能で、70万戸の家庭に供給できると推定している。UNIDOは日本政府と共同で、アフリカの谷間にある発電機やタービンに地温や振動を検知するセンサーを設置する予定。