AIでタイヤ特性値を予測 横浜ゴムがシステムを独自開発

横浜ゴムは、AI(人工知能)を活用したタイヤの特性値予測システムを独自に開発し、タイヤ設計で実用を開始したと12月2日に発表しました。同社では、「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」としています。

今回のシステムは、同社が昨年10月に策定したAI利活用構想「HAICoLab」(ハイコラボ)に基づいて開発したものです。人がタイヤの設計パラメーターである構造や形状といった仕様データのほか、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が出力します。

また同システムでは、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ました。同社によると、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する必要があるが、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もありました。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ました。

同社は昨年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しており、今後、今回のタイヤ特性値予測システムと組み合わせ、多岐にわたるタイヤ商品開発に利用していく方針です。「ハイコラボ」は、人間特有のひらめきや発想力と、AIが得意とする膨大なデータ処理能力を活かし、デジタル革新を目指す構想です。

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