TOYO TIRE、AIの活用で製品の高性能化や開発時間短縮を図るゴム材料基盤技術

ゴムの材料構造に対する推測モデルの適用イメージ

　TOYO TIREは4月22日、独自のゴム材料開発基盤技術「Nano Balance Technology（ナノバランステクノロジー）」の技術革新に向けた取り組みの一環として、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）技術を利用した新しいゴム材料の特性予測技術や材料構造の最適化技術を開発したと発表した。

　MI技術はAI（人工知能）などを用いることで、従来の手法と比べて新規材料や代替材料の探索などを効率よく行なえるようにする技術。

　これまで材料開発では技術者の経験に加え、実験を繰り返し行なって試行錯誤する中で新素材にアプローチしており、開発には相当量の時間を要していた。しかし、近年は材料開発のプロセスでもAIや機械学習などが用いられはじめており、MI技術によって材料開発の潮流が変わりつつあるという。

　TOYO TIREでは資産としてストックしてきた既存データをベースに、2018年から配合と物性の予測技術の検証にMI技術を本格的に導入。技術の精度を向上させ、2019年には外部情報との紐付けといった対象データの拡大適用も検証している。具体的な活用については下記の2つが紹介されている。

データ資源を活用した配合開発

　ゴム材料は主要原料であるポリマー、補強剤、各種薬剤が添加された複合材料。いずれの薬剤も製品特性に直接作用するため、種類や量、加工方法の調整による複雑な制御が必要となる。

　新たにMI技術を導入して特性や配合の推測値を高精度に出力するシステムを構築したことにより、最小限のテストで効率的な材料開発が可能となる。システムには非線形推定モデルを実装しており、データベースに外部情報を取り込むことでこれまでの知見を超えた拡張予測を行ない、高性能材料の開発にも活用していく。

新材料開発に向けたデジタル技術の利用

　TOYO TIREのNano Balance Technologyでは、「分析」の領域で多様なツールを活用しながら、材料特性の要素を階層別に構造分析や評価を行ない、開発上の課題を抽出している。取得した材料構造や化学構造はデータの次元が異なるため、これまでは間接的に特性を推測するための情報として主に活用してきたが、新たに開発したMI技術により、これらの構造情報から材料特性の推測値を算出できるようになった。

　さらに、「目標とする特性値から構造を最適化する」という逆問題にも応用可能で、新材料の開発領域にも適用・拡大を進めていくとのこと。なお、これらの技術は、TOYO TIREが2月に発表した新しいタイヤセンシング技術コンセプトの「タイヤ力推定モデル」にも携わっているSAS Institute Japanとの協業で実現したものとなる。

SAS Institute Japanとの協業で開発されたタイヤセンシング技術コンセプトの「タイヤ力推定モデル」。MI技術を活用する材料開発の逆問題応用でもSAS Institute Japanと協業している

　今後は保有データを有効活用する環境を整備していくとともに、従来にはない視点での解析方法や予測データの運用を実施。開発を高度に最適化するMI技術を駆使した新素材の実現を進め、「高性能な製品開発」と「開発時間短縮・コスト低減」の両立を図る。

　TOYO TIREではNano Balance Technologyとタイヤ設計基盤技術の「T-MODE（ティーモード）」の2つを技術の基軸として確立し、双方を連携させて高性能・高品質な製品を開発。タイヤそのものをセンシングデバイスとして活用する可能性を追求し、将来のモビリティ社会に貢献する付加価値の高い製品の創出を目標に、ゴム材料開発プロセスにMI技術をフル活用して製品のさらなる価値向上を推進していく。