横浜ゴム、AIを活用した「タイヤ特性値予測システム」を独自開発 製品開発速度の向上などに期待

開発速度だけでなくコスト削減や高性能化なども図れる

　横浜ゴムは12月2日、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、タイヤ設計において実用を開始したと発表した。これ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としている。

　今回発表された独自システムは、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）」に基づいて開発されたもの。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、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り、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。そこで横浜ゴムは、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）することによって予測精度を向上。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たという。

　横浜ゴムは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としている。