特開 2024-96607 冷却装置、冷却方法及び冷却プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024096607

(43)【公開日】2024-07-17

(54)【発明の名称】冷却装置、冷却方法及び冷却プログラム

(51)【国際特許分類】

   B60W 50/02 20120101AFI20240709BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20240709BHJP

   H05K 7/20 20060101ALI20240709BHJP

【ＦＩ】

B60W50/02

B60W60/00

H05K7/20 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023000212

(22)【出願日】2023-01-04

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

3D241

5E322

【Ｆターム（参考）】

3D241BA61

3D241CD12

3D241CE02

3D241CE04

3D241CE05

3D241CE08

3D241DA67Z

3D241DC57Z

5E322AA11

5E322AB10

5E322EA10

5E322EA11

(57)【要約】

【課題】車両が有する制御装置の温度変化に応じて効率的な冷却を行う冷却システムを提供する。
【解決手段】本願に係る冷却装置は、予測部と冷却実行部とを備える。予測部は、車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する。冷却実行部は、予測部によって予測された温度変化に基づいて、制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行部と
を備える冷却装置。

【請求項2】

前記冷却実行部は、前記制御装置について予め定められた閾値の温度に応じて、前記所定の温度範囲を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の冷却装置。

【請求項3】

前記予測部は、ＡＩによって前記制御装置の前記温度変化を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の冷却装置。
の冷却装置。

【請求項4】

前記制御装置が取得した情報と、前記制御装置が前記情報を取得したときの前記制御装置の温度変化とを学習データとした機械学習によって生成された、前記制御装置が取得する情報を入力とし、前記制御装置の温度変化を出力とする学習モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記制御装置が取得する情報を取得する情報取得部と
を更に備え、
前記予測部は、前記情報取得部が取得した情報を前記学習モデルに入力することによって、前記制御装置の前記温度変化を予測する
ことを特徴とする請求項３に記載の冷却装置。

【請求項5】

前記情報取得部は、前記制御装置が前記車両に搭載されたセンサから取得するセンサ情報を、前記センサ又は前記制御装置から取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の冷却装置。

【請求項6】

前記情報取得部は、前記制御装置が前記車両に搭載されたカメラによって撮像された撮像画像を解析した解析結果を、前記制御装置から取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の冷却装置。

【請求項7】

前記情報取得部は、前記制御装置が外部装置から受信する外部情報を、前記外部装置又は前記制御装置から取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の冷却装置。

【請求項8】

前記情報取得部は、前記制御装置が前記外部装置から受信する、前記車両が位置する道路の交通情報を、前記外部装置又は前記制御装置から取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の冷却装置。

【請求項9】

前記冷却実行部は、前記予測部によって予測された前記制御装置の温度の高さに応じて、複数種類の冷却手段から選択した１又は複数の冷却手段を用いて、前記制御装置の冷却を開始する
ことを特徴とする請求項１に記載の冷却装置。

【請求項10】

前記複数種類の冷却手段は、１又は複数種類の空冷手段、１又は複数種類の水冷手段、及び液体窒素冷却手段のうちの複数を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の冷却装置。

【請求項11】

前記予測部は、前記制御装置の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測し、
前記冷却実行部は、前記予測部による予測結果に基づいて、前記制御装置の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段から選択した冷却手段を用いて、前記制御装置の冷却を開始する
ことを特徴とする請求項１０に記載の冷却装置。

【請求項12】

前記制御装置は、それぞれが前記制御装置の異なる位置に配置された複数の処理チップ
を有し、
前記複数の冷却手段のそれぞれは、前記複数の処理チップのそれぞれに対応する位置に配置されている
ことを特徴とする請求項１１に記載の冷却装置。

【請求項13】

冷却装置で実行される冷却方法であって、
車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測工程と、
前記予測工程によって予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行工程と
を含むことを特徴とする冷却方法。

【請求項14】

車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測手順と、
前記予測手順において予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行手順と
をコンピュータに実行させるための冷却プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、冷却装置、冷却方法及び冷却プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、自動運転機能を有する車両について記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－０３５１９８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車両が有する制御装置の温度変化に応じて効率的な冷却を行う冷却装置の実現が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の一実施態様によれば、車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測部と、前記予測部によって予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行部とを備える冷却装置が提供される。

【0006】

また、前記冷却装置において、前記冷却実行部は、前記制御装置について予め定められた閾値の温度に応じて、前記所定の温度範囲を決定してよい。

【0007】

さらに、前記予測部は、ＡＩによって前記制御装置の前記温度変化を予測してよい。

【0008】

また、前記冷却装置は、前記制御装置が取得した情報と、前記制御装置が前記情報を取得したときの前記制御装置の温度変化とを学習データとした機械学習によって生成された、前記制御装置が取得する情報を入力とし、前記制御装置の温度変化を出力とする学習モデルを記憶するモデル記憶部と、前記制御装置が取得する情報を取得する情報取得部とを更に備えてよく、前記予測部は、前記情報取得部が取得した情報を前記学習モデルに入力することによって、前記制御装置の前記温度変化を予測してよい。前記情報取得部は、前記制御装置が前記車両に搭載されたセンサから取得するセンサ情報を、前記センサ又は前記制御装置から取得してよい。

【0009】

さらに、前記情報取得部は、前記制御装置が前記車両に搭載されたカメラによって撮像された撮像画像を解析した解析結果を、前記制御装置から取得してよい。

【0010】

また、前記情報取得部は、前記制御装置が外部装置から受信する外部情報を、前記外部装置又は前記制御装置から取得してよい。前記情報取得部は、前記制御装置が前記外部装置から受信する、前記車両が位置する道路の交通情報を、前記外部装置又は前記制御装置から取得してよい。

【0011】

さらに、前記冷却実行部は、前記予測部によって予測された前記制御装置の温度の高さに応じて、複数種類の冷却手段から選択した１又は複数の冷却手段を用いて、前記制御装置の冷却を開始してよい。

【0012】

また、前記冷却実行部における前記複数種類の冷却手段は、１又は複数種類の空冷手段、１又は複数種類の水冷手段、及び液体窒素冷却手段のうちの複数を含んでよい。

【0013】

さらに、前記予測部は、前記制御装置の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測してよく、前記冷却実行部は、前記予測部による予測結果に基づいて、前記制御装置の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段から選択した冷却手段を用いて、前記制御装置の冷却を開始してよい。

【0014】

また、前記制御装置は、それぞれが前記制御装置の異なる位置に配置された複数の処理チップを有してよく、前記複数の冷却手段のそれぞれは、前記複数の処理チップのそれぞれに対応する位置に配置されていてよい。

【0015】

本発明の一実施態様によれば、冷却装置で実行される冷却方法であって、車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測工程と、前記予測工程によって予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行工程とを含むことを特徴とする冷却方法が提供される。

【0016】

本発明の一実施態様によれば、車両の自動運転を制御する前記車両に搭載された制御装置の温度変化を予測する予測手順と、前記予測手順において予測された前記温度変化に基づいて、前記制御装置の温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う冷却実行手順とをコンピュータに実行させるための冷却プログラムが提供される。

【0017】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】図１は、システム１０の一例を概略的に示す図である。

【図2】図２は、システム１０における学習フェーズについて説明するための説明図である。

【図3】図３は、システム１０における冷却実行フェーズについて説明するための説明図である。

【図4】図４は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す図である。

【図5】図５は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す図である。

【図6】図６は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す図である。

【図7】図７は、管理サーバ１００、ＳｏＣＢｏｘ４００、又は冷却装置５００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0020】

自動運転向けのＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）（処理チップ）が高度な演算処理を行う際に、発熱が課題となる。そこで、本実施形態では、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を活用してＳｏＣＢｏｘの急冷を最適化する技術であるＳｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ Ｂｕｒｓｔ Ｃｈｉｌｌｉｎｇを提供する。

【0021】

ＳｏＣＢｏｘはすぐ高温になるため、車両での高度な演算が難しい（完全自動運転への課題）。例えば、ＳｏＣＢｏｘは複数のＳｏＣを有しており、自動運転の制御が複雑になるとＳｏＣが行う処理が増加するため、それに伴いＳｏＣＢｏｘが高温になりオーバーヒートする場合がある。そのため、ＡＩがＳｏＣＢｏｘの放熱を予測し、ＳｏＣＢｏｘの温度が所定の温度範囲内に保持されるように冷却することで、ＳｏＣＢｏｘが高温になるのを防ぎ、車両での高度な演算を可能にする。ＳｏＣＢｏｘだけではなく、バッテリーの冷却にも転用可能の見込みであり、急速充電による高温化への解決策となる可能性がある。

【0022】

図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、管理サーバ１００を備える。システム１０は、ＳｏＣＢｏｘ４００を備える。システム１０は、冷却装置５００を備える。システム１０は、冷却部６００を備える。

【0023】

ＳｏＣＢｏｘ４００、冷却装置５００、及び冷却部６００は、車両に搭載されている。ＳｏＣＢｏｘ４００は、複数のＳｏＣを有する制御装置であり、車両に搭載された複数のセンサのセンサ値を用いて、車両の自動運転を制御する。車両の自動運転制御には、非常に高い処理負荷がかかるため、ＳｏＣＢｏｘ４００は、非常に高温になってしまう場合がある。ＳｏＣＢｏｘ４００があまりに高温になると、ＳｏＣＢｏｘ４００の動作が正常に行われなくなったり、車両に悪影響を及ぼすおそれがある。

【0024】

本実施形態に係る冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測して、温度変化に基づいて、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が所定の温度範囲内に保持されるようにＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を行う。例えば、冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００が発熱を開始すると予測し、発熱後の予測された温度が所定の温度範囲内を超えた温度である場合、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を行い所定の温度範囲内に保持する。

【0025】

これにより、冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を所定の温度範囲内に保持することができるため、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を急速に冷却する場合が少なくなり、結果的に冷却に消費するトータルエネルギーを小さくすることができる。

【0026】

冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００について予め定められた閾値の温度に応じて、所定の温度範囲を決定してもよい。例えば、冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００が有する各種ＳｏＣの処理が正常に行われることを考慮して予め設定された閾値の温度よりも、５℃程度低い任意の温度周辺の温度範囲を所定の温度範囲として決定する。

【0027】

これにより、冷却装置５００はＳｏＣＢｏｘ４００に対して、発熱後の予測された温度が閾値の温度周辺となってから急速に冷却を開始することを何回か行うよりも、閾値の温度よりも５℃程度低い任意の温度範囲に保持されるように常に冷却を行うことで、冷却に使用されるトータルエネルギーを小さくすることができる。

【0028】

ここで、所定の温度範囲とは、ＳｏＣＢｏｘが有する複数のＳｏＣが正常に処理を行うことができる上限の温度として設定された閾値の温度よりも低い任意の温度を中心とした温度範囲であり、閾値の温度と温度範囲の中心の温度との差分の温度や、温度範囲の幅について限定されるものではない。

【0029】

冷却装置５００は、ＡＩによって、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測してよい。なお、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化の学習は、車両２００によって収集されたデータを用いることによって行われてよい。例えば、管理サーバ１００が、車両２００からデータを収集して、学習を実行する。学習を実行する主体は、管理サーバ１００に限らず、他の装置であってもよい。

【0030】

車両２００には、ＳｏＣＢｏｘ４００と、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を測定する温度センサ４０とが搭載されている。ＳｏＣＢｏｘ４００は、車両２００に搭載されている複数のセンサのセンサ値や、複数種類のサーバ３０から受信する外部情報を用いて、車両２００の自動運転を制御する。

【0031】

サーバ３０は、外部装置の一例であってよい。複数種類のサーバ３０の例として、交通情報を提供するサーバ、天候情報を提供するサーバ、等が挙げられる。ＳｏＣＢｏｘ４００は、自動運転の制御に用いた、センサ値や外部情報等と、制御したときのＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化とを管理サーバ１００に送信する。

【0032】

管理サーバ１００は、１又は複数のＳｏＣＢｏｘ４００から受信した情報を用いた学習を実行する。管理サーバ１００は、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得したセンサ値や外部情報等の情報と、ＳｏＣＢｏｘ４００がこれらの情報を取得したときのＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化とを学習データとした機械学習を実行することにより、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得する情報を入力とし、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を出力とする学習モデルを生成する。

【0033】

車両３００は、本実施形態に係る冷却機能を有する車両である。車両３００には、ＳｏＣＢｏｘ４００、冷却装置５００、及び冷却部６００が搭載されている。冷却装置５００は、管理サーバ１００によって生成された学習モデルを管理サーバ１００から受信して記憶してよい。

【0034】

冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得する、車両３００に搭載されている複数のセンサのセンサ値や、複数種類のサーバ３０から受信する外部情報を、複数のセンサや複数種類のサーバ３０から、又は、ＳｏＣＢｏｘ４００から取得して、取得した情報を学習モデルに入力することによって、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測する。

【0035】

冷却装置５００は、ＳｏＣＢｏｘ４００が発熱を開始することを予測し、発熱後の予測された温度が所定の温度範囲内を超えた温度である場合に、冷却部６００によるＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を開始し、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を所定の温度範囲内に保持する。

【0036】

ＳｏＣＢｏｘ４００、冷却装置５００、管理サーバ１００、サーバ３０は、ネットワーク２０を介して通信してよい。ネットワーク２０は、車両ネットワークを含んでよい。ネットワーク２０は、インターネットを含んでよい。ネットワーク２０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含んでよい。

【0037】

ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでよい。移動体通信ネットワークは、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、及び６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式以降の通信方式のいずれに準拠していてもよい。

【0038】

図２は、システム１０における学習フェーズについて説明するための説明図である。ここでは、車両２００に搭載されているセンサ２１０として、カメラ２１１、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２１２、ミリ波センサ２１３、超音波センサ２１４、ＩＭＵセンサ２１５、及びＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ２１６を例示している。車両２００は、これらの全てを備えるのではなく、一部を備えなくてもよく、これら以外のセンサを備えてもよい。

【0039】

ＳｏＣＢｏｘ４００は、センサ２１０に含まれるそれぞれのセンサからセンサ情報を取得する。また、ＳｏＣＢｏｘ４００は、ネットワーク２０を介した通信を実行してよく、ＳｏＣＢｏｘ４００は、ネットワーク２０を介して、複数のサーバ３０のそれぞれから外部情報を受信する。そして、ＳｏＣＢｏｘ４００は、取得した情報を用いて、車両２００の自動運転制御を実行する。

【0040】

温度センサ４０は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を測定する。ＳｏＣＢｏｘ４００は、センサ２１０から受信したセンサ情報、サーバ３０から受信した外部情報と、これらの情報を取得して自動運転制御を実行したときに、温度センサ４０によって測定された温度変化とを、管理サーバ１００に送信する。

【0041】

管理サーバ１００は、情報取得部１０２、モデル生成部１０４、及びモデル提供部１０６を備える。情報取得部１０２は、各種情報を取得する。管理サーバ１００は、ＳｏＣＢｏｘ４００によって送信された情報を受信してよい。

【0042】

モデル生成部１０４は、情報取得部１０２が取得した情報を用いた機械学習を実行して、学習モデルを生成する。モデル生成部１０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得した情報と、ＳｏＣＢｏｘ４００が情報を取得したときのＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化とを学習データとした機械学習を実行することによって、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得する情報を入力とし、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を出力とする学習モデルを生成する。

【0043】

モデル提供部１０６は、モデル生成部１０４が生成した学習モデルを提供する。モデル提供部１０６は、車両３００に搭載されている冷却装置５００に、学習モデルを送信してよい。

【0044】

システム１０は、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測するように構成されてもよい。この場合、車両２００には、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化をそれぞれが測定する複数の温度センサ４０を備えてよい。ＳｏＣＢｏｘ４００は、センサ２１０から受信したセンサ情報、サーバ３０から受信した外部情報と、これらの情報を取得して自動運転制御を実行したときに、複数の温度センサ４０によって測定された温度変化とを、管理サーバ１００に送信してよい。

【0045】

モデル生成部１０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得した情報と、ＳｏＣＢｏｘ４００が情報を取得したときのＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化とを学習データとして機械学習を実行することによって、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得する情報を入力とし、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化を出力とする学習モデルを生成する。

【0046】

図３は、システム１０における冷却実行フェーズについて説明するための説明図である。ここでは、車両３００に搭載されているセンサ３１０として、カメラ３１１、ＬｉＤＡＲ３１２、ミリ波センサ３１３、超音波センサ３１４、ＩＭＵセンサ３１５、及びＧＮＳＳセンサ３１６を例示している。車両３００は、これらの全てを備えるのではなく、一部を備えなくてもよく、これら以外のセンサを備えてもよい。

【0047】

冷却装置５００は、モデル記憶部５０２、情報取得部５０４、予測部５０６、及び冷却実行部５０８を備える。モデル記憶部５０２は、管理サーバ１００から受信した学習モデルを記憶する。情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００が取得する情報を取得する。

【0048】

情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がセンサ３１０から取得するセンサ情報を、センサ３１０又はＳｏＣＢｏｘ４００から取得する。例えば、情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がセンサ３１０から取得したセンサ情報を、ＳｏＣＢｏｘ４００から受信してよい。

【0049】

情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がセンサ３１０から取得するセンサ情報と同じセンサ情報を、センサ３１０から受信してもよい。この場合、センサ３１０のそれぞれのセンサは、センサ情報をＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却装置５００のそれぞれに送信してよい。

【0050】

情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がサーバ３０から取得する外部情報を、サーバ３０又はＳｏＣＢｏｘ４００から取得する。情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がサーバ３０から受信した外部情報を、ＳｏＣＢｏｘ４００から受信してよい。情報取得部５０４は、ＳｏＣＢｏｘ４００がサーバ３０から受信する外部情報と同じ外部情報を、サーバ３０から受信してもよい。この場合、サーバ３０は、外部情報をＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却装置５００のそれぞれに送信してよい。

【0051】

予測部５０６は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測する。予測部５０６は、ＡＩによってＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測してよい。例えば、予測部５０６は、情報取得部５０４が取得した情報を、モデル記憶部５０２に記憶されている学習モデルに入力することによって、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化を予測する。

【0052】

冷却実行部５０８は、予測部５０６によって予測されたＳｏＣＢｏｘ４００の温度変化に基づいて、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を所定の温度範囲内に保持されるように冷却を行う。例えば、冷却実行部５０８は、予測部５０６によってＳｏＣＢｏｘ４００の温度が所定の温度範囲内の上限の温度より高くなることが予測されたことに応じて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を開始し、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度を所定の温度範囲内に保持する。

【0053】

冷却実行部５０８は、冷却部６００を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を実行してよい。冷却部６００は、空冷手段によってＳｏＣＢｏｘ４００を冷却してよい。冷却部６００は、水冷手段によってＳｏＣＢｏｘ４００を冷却してよい。冷却部６００は、液体窒素冷却手段によってＳｏＣＢｏｘ４００を冷却してよい。

【0054】

冷却部６００は、複数種類の冷却手段を備えてもよい。例えば、冷却部６００は、複数種類の空冷手段を備える。例えば、冷却部６００は、複数種類の水冷手段を備える。例えば、冷却部６００は、複数種類の液体窒素冷却手段を備える。冷却部６００は、１又は複数種類の空冷手段、１又は複数種類の水冷手段、及び１又は複数の液体窒素冷却手段のうちの複数を含んでもよい。

【0055】

複数の冷却手段は、それぞれが、ＳｏＣＢｏｘ４００の異なる部位を冷却するように配置されてよい。予測部５０６は、情報取得部５０４が取得する情報を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測してよい。冷却実行部５０８は、予測部５０６による予測結果に基づいて、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段から選択した冷却手段を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を開始してよい。

【0056】

冷却実行部５０８は、予測部５０６によって予測されたＳｏＣＢｏｘ４００の温度の高さに応じた冷却手段を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を実行してもよい。例えば、冷却実行部５０８は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が高いほど、より多くの冷却手段を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を実行する。

【0057】

具体例として、冷却実行部５０８は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が所定の温度範囲内の上限の温度を超えることが予測された場合に、複数の冷却手段のうちの１つを用いた冷却を開始し、それでも、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が上昇して、前述の上限の温度を超えることが予測された場合に、用いる冷却手段の数を増やす。

【0058】

冷却実行部５０８は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が高い程、より強力な冷却手段を用いて、ＳｏＣＢｏｘ４００の冷却を実行してもよい。例えば、冷却実行部５０８は、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が前述の上限の温度を超えることが予測された場合に、空冷手段を用いた冷却を開始し、それでも、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が上昇して、前述の上限の温度を超えることが予測された場合に、水冷手段を用いた冷却を開始し、それでも、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が上昇して、前述の上限の温度を超えることが予測された場合に、液体窒素冷却手段を用いた冷却を開始する。

【0059】

ＳｏＣＢｏｘ４００は、複数の処理チップを有してよく、複数の処理チップは、それぞれＳｏＣＢｏｘ４００の異なる位置に配置されてよい。複数の冷却手段のそれぞれは、複数の処理チップのそれぞれに対応する位置に配置されてよい。

【0060】

例えば、動運転の制御状況に応じて、使用する処理チップの数が変化する場合に、使用している処理チップに対応する冷却手段による冷却が行われることになるので、効率的な冷却を実現することができる。

【0061】

図４は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す。図４は、冷却部６００が、１つの冷却手段によって構成されている場合を例示している。冷却装置５００が、ＳｏＣＢｏｘ４００が発熱を開始することを予測したり、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が所定の温度範囲内の温度を超えることを予測した場合に、冷却部６００による冷却を開始することによって、ＳｏＣＢｏｘ４００の全体を冷却することができる。

【0062】

図５は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す。図５は、冷却部６００が、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれを冷却する複数の冷却手段によって構成されている場合を例示している。

【0063】

冷却装置５００が、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測して、いずれかの部位が発熱を開始したり、いずれかの部位の温度が所定の温度範囲内を超えたりすることを予測したことに応じて、当該部位に対応する冷却手段のみを用いた冷却を実行することにより、効率的な冷却を実現することができる。

【0064】

図６は、ＳｏＣＢｏｘ４００及び冷却部６００の一例を概略的に示す。図６は、冷却部６００が、２種類の冷却手段によって構成されている場合を例示している。冷却装置５００が、ＳｏＣＢｏｘ４００の複数の部位のそれぞれの温度変化を予測して、いずれかの部位が発熱を開始したり、いずれかの部位の温度が所定の温度範囲内を超えたりすることを予測したことに応じて、当該部位に対応する冷却手段のみを用いた冷却を実行することにより、効率的な冷却を実現することができる。

【0065】

また、冷却装置５００が、ＳｏＣＢｏｘ４００の温度が高まるにつれて、使用する冷却手段を増やす。すなわち、本例においては、まず、２種類の冷却手段のうちの１つを用いた冷却を開始し、更にＳｏＣＢｏｘ４００の温度が高まる場合に、もう１つの冷却手段を用いた冷却を開始することによって、冷却に用いるエネルギーを効率化することができる。

【0066】

図７は、管理サーバ１００、ＳｏＣＢｏｘ４００、又は冷却装置５００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。

【0067】

そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0068】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。

【0069】

ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0070】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0071】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0072】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0073】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。

【0074】

これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0075】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。

【0076】

通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0077】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0078】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。

【0079】

また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0080】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0081】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。

【0082】

専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0083】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。

【0084】

コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0085】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0086】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0087】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0088】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【0089】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0090】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0091】

１０ システム
２０ ネットワーク
３０ サーバ
４０ 温度センサ
１００ 管理サーバ
１０２ 情報取得部
１０４ モデル生成部
１０６ モデル提供部
２００ 車両
２１０ センサ
２１１ カメラ
２１２ ＬｉＤＡＲ
２１３ ミリ波センサ
２１４ 超音波センサ
２１５ ＩＭＵセンサ
２１６ ＧＮＳＳセンサ
３００ 車両
３１０ センサ
３１１ カメラ
３１２ ＬｉＤＡＲ
３１３ ミリ波センサ
３１４ 超音波センサ
３１５ ＩＭＵセンサ
３１６ ＧＮＳＳセンサ
４００ ＳｏＣＢｏｘ
５００ 冷却装置
５０２ モデル記憶部
５０４ 情報取得部
５０６ 予測部
５０８ 冷却実行部
６００ 冷却部
１２００ コンピュータ
１２１０ ホストコントローラ
１２１２ ＣＰＵ
１２１４ ＲＡＭ
１２１６ グラフィックコントローラ
１２１８ ディスプレイデバイス
１２２０ 入出力コントローラ
１２２２ 通信インタフェース
１２２４ 記憶装置
１２３０ ＲＯＭ
１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】