AI活用のタイヤ特性値予測システムを独自開発で開発を効率化…横浜ゴム

テクノロジー レスポンス

横浜ゴムはAIを活用したタイヤの特性値予測システムを独自開発し、12月よりタイヤ設計にて実用を開始した。

今回のシステムは横浜ゴムが2020年10月に策定したAI利活用構想「HAICoLab(ハイコラボ)」に基づいて開発。人がタイヤの設計パラメーターである構造や形状に関する仕様データ、コンパウンドなどの物性値に関する材料データ、評価条件を入力すると予測されるタイヤ特性値をAIが出力する。

また、本システムではタイヤ設計で起こりがちなAIの予測精度の低下を抑制している。内部構造が異なるタイヤでは設計パラメーターの種類や数が異なるため、AIの学習に利用する全データを構造特徴に合わせて細分化して使い分ける必要があるが、学習データの細分化によってAIの予測精度が低くなることが少なくない。そこで関連する他の領域で学習したAIの予測能力を移植(転移学習)することで予測精度を向上させている。

今回開発したタイヤ特性値予測システムにより、膨大な仮想実験が可能となるため、開発のスピードアップやコスト削減、より高性能な商品の開発に加え、経験の浅い技術者によるタイヤ設計が容易になることが期待できる。

横浜ゴムでは2020年12月にAIを活用したタイヤ用ゴムの配合物性値予測システムを実用化。今後は今回のタイヤ特性値予測システムと組み合わせることで、多岐にわたるタイヤ商品開発に利用していく。

  • 纐纈敏也@DAYS
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