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ソニーグループ、HDD容量倍増 新半導体部品でAIデータ大量保存
日本経済新聞
稲葉 祐樹大手車載部品メーカー 次世代製品設計担当部署 課長 博士(工学)
HDDに代表される磁気記録技術は、様々な技術開発に支えられて記録容量が増加しています。 磁気記録は小さな棒磁石を並べ、S極とN極をデジタル信号の0と1に見立てて情報を記録する技術です。 棒磁石を平面内に並べる面内磁気記録が主流でしたが、それを垂直方向に並べる垂直磁気記録が発明、実用化されて一気に記録容量が増えました。 余談ですが、垂直磁気記録は日本人が発明して世界のデファクトを取った技術だったりします。 人類が扱うデータ量が爆発的に増加し、記録容量増加ニーズに応えるためには棒磁石のサイズを小さくして限られた面積に多くの情報を詰め込む必要が出てきました。 情報を書き込むためにはペンの役割をする磁気ヘッドと呼ばれる部品が必要になります。 ペン先のサイズ低減には限界があることから、「ペンを細くできないなら重ねて書いちゃえば良いじゃん!」ということで瓦を重ねるかの如く記録する「瓦書き記録(Shingled Magnetic Recording)なる技術が生まれました。 生成AIなどによりもっと記録したい!という要望が生まれますが、ここで困った事態になります。 実は磁石はサイズを小さくすると熱によって方向がバラバラになってしまう性質を持っているのです。 磁石が熱でバラバラにならないようにするためには、磁石がある方向を向きたいという頑固な性質を高めれば良いのですが、そうすると磁石が頑固であるが故に情報を書き込むことが難しくなってしまいます。 このジレンマを解消する技術が熱アシスト記録であり、情報を書き込む時だけ熱を加えて局所的に頑固な磁石を素直な磁石にしています。 実は熱を加えるとHDDのディスク表面の潤滑剤にダメージが入ったりするため、熱ではない別のアシスト方式としてマイクロ波アシスト方式なる技術も開発されています。 少し難しい話ですが棒磁石は微妙な脈動をしており、その周波数とマッチした周波数を外部から与えると頑固な磁石も素直になる、というのが原理です。 【参考】 次世代HDD技術がついに登場、東芝はMAMRで勝負する https://limo.media/articles/-/7688 SMR?CMR?HDDの書き込み方式は2種類 https://www.pro.logitec.co.jp/houjin/usernavigation/hddssd/20190207/
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来世に残したい漫画ランキング。スラムダンクやワンピースを抑えた1位は「伏線回収が見事」と絶賛の“あの人気作”
ハフポスト日本版
稲葉 祐樹大手車載部品メーカー 次世代製品設計担当部署 課長 博士(工学)
書籍の電子化が進み、まさしく「来世に残す」ということもやりやすくなりました。 多くの方がおっしゃっていますが、n数が少ないのと、調査対象の内訳、特に性別や年齢層が気になりますね。 私が若い頃は頭の硬い上司に「電車の中で大人が漫画なんて読むものじゃ無い」なんてよく言われたものです。 漫画やアニメは日本が世界に誇る文化になっていますし、最近は大人の方でも昔ほど漫画やアニメに対する嫌悪感が減ってきているのかな、と思います。 最も、漫画やアニメがそのような位置付けになってからの世代が上司になってきている、というのも大きいかもしれません。 個人的には2人の娘の父親になってから、少女漫画に触れる機会が増えました。 今まで触れたことがないものに触れることで新たな気づきが得られることも多いです。 ダイバーシティが盛んに叫ばれていますし、文化も人も、良いもの良い、と認めて育てていく風土醸成が大事ですね。 また、刺さるポイントは人それぞれだと思うので、周りには誰からも読んでいると聞いたことがないけれど、実は人にめっちゃオススメしたい漫画ランキング、なんてあったら見てみたい気がします。 ちなみに私的には、「ふたつのスピカ」がオススメなんですが、家族からは話が重い、展開がベタ、という理由であまり理解されていません(涙)
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Microsoft、全固体電池の新素材発見 AI使い2週間で
日本経済新聞
稲葉 祐樹大手車載部品メーカー 次世代製品設計担当部署 課長 博士(工学)
20年ほど前に材料分野で博士号を取得した際は、とにかく理論に基づいてがむしゃらに日々実験と言った状況でした。 当然材料の組み合わせは無限にあるわけで、研究室で夜を明かすこともしばしばあった、そんな時代でした。 いくら理論に基づいて最適な組み合わせを予想すると言っても、新たな理論が生み出されるような先端研究分野ではこのやり方が正しいわけではないと言う想いもありました。 今は理論に基づく推論をAIが肩代わりしてくれるため、昔ほど材料研究に泥臭さを感じなくなってきているかもしれません。 そういう意味で、AIの活用(マテリアルズ・インフォマティクス)が材料研究の盛り上がりに貢献するのは歓迎すべきことですね。 なお、現段階でこの手法でわかるのはあくまでも材料の組み合わせのみだと思われます。 その材料をいかにして安定的に作るかまではわからない可能性がありますので、従来の材料研究者はその領域で手腕を発揮できます。 ただしAIの学習モデルはものすごい勢いで進化していきますので、材料の作り方を学習したモデルが出てくると、いよいよ私を含めて従来の研究者は何で飯を食って行くかを本気で考えないといけなくなりそうです。
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米シノプシス、ソフト開発のアンシスを買収 5.1兆円で
日本経済新聞
稲葉 祐樹大手車載部品メーカー 次世代製品設計担当部署 課長 博士(工学)
長らく半導体設計に身を置く立場としては、色々なSimベンダーを吸収してきたAnsysがついに買われる側になったか、という点が感慨深いです。 村井さんもおっしゃっていますが、生成AIの盛り上がりによってヘテロジニアスインテグレーションと呼ばれる後工程の重要性が増しています。 異なる線幅で回路を描いたチップレットを統合することで良品率を上げられる、というのは理解しやすい言い分ですが、前工程、後工程それぞれの良品率を考えなければなりません。 特にチップレットサイズが異なる場合は熱による膨張量が異なりますので、それぞれのチップレットを接合する際の信頼性設計には注意が必要です。 大面積チップレットをターゲットにして信頼性設計をして接合技術を最適化すれば、小面積チップレットに対してはオーバースペックかつ高コストになる可能性もあります。 小面積チップレットをターゲットにすれば、大面積チップレットの信頼性が低下するわけで、信頼性とコストを両立させる後工程技術の実現が後工程技術者の腕の見せ所だと思っています。 なお、SynopsysはEDAツール最大手として高い知名度を有していますが、半導体IPコアでもArmに次ぐ業界2位の座であることも忘れてはいけません。 構造・熱設計が得意なAnsysを取り込むことで、半導体設計のみならずパッケージ化を見据えたSimツールラインナップが揃うことになるため、今後の動きには要注目かもしれません。
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