DUNLOPと富士通、AIでタイヤ解析を90%短縮した技術を発表

DUNLOPと富士通の新技術：AIを駆使したタイヤ解析の革新

タイヤ業界の老舗、DUNLOP（住友ゴム工業株式会社）と富士通が、AI技術を活用して行うタイヤ解析の新たな可能性が明らかになりました。この研究は、タイヤ設計のデジタルトランスフォーメーション（DX）を進める一環として行われたもので、実証実験では解析時間を約90％短縮することに成功しました。

どのような技術が開発されたのか？

両社は、AIサロゲートモデルという新しい手法を導入し、タイヤの性能を瞬時に高精度で予測する技術を共同開発しました。このモデルは、特にタイヤと路面の接地時の変形挙動を分析する際に、従来のFEM解析法に比べて著しいスピードアップを実現しました。具体的には、解析に要する時間を約45分からわずか5分まで短縮したという事実は、業界において革命的な成果といえるでしょう。

実証実験の結果

実証実験では、DUNLOPのタイヤ設計に関するノウハウと実際の設計データを活用し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたAIサロゲートモデルが導入されました。このモデルによって、タイヤが路面に接触した際の接地形状や接地圧分布など、さまざまな変形特性を高精度で評価することができます。

実際に、FEM解析では従来の方法で約45分かかっていた解析が、約5分で済むようになり、しかもその精度が平均87.7％に達しました。この成果により、以前は複雑な設計プロセスを経る必要があったタイヤ構造や材料の選定を、よりスピーディかつ効率的に行うことが可能になります。

未来の展望

DUNLOPは今後、この技術を実用化し、2027年に市場に競争力のある高性能タイヤを供給することを目指しています。また、富士通が開発する次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」で動作することを前提に、このAI技術をさらに推進する計画です。双方向での連携を深め、さらなる推論速度や精度の向上を図ることが期待されています。

なぜこの技術が重要か？

タイヤ製造業界は、より高性能で環境に優しい製品を市場に提供するために、解析技術の向上が求められています。AIサロゲートモデルは、これに応えるべく開発されたものであり、製造コストの削減や開発時間の短縮に寄与する可能性があります。熟練した技術者が不足する中でも、専門知識を持たない設計者でも利用できる設計開発支援ツールとしての応用が期待されています。

技術的な進展により、DUNLOPは「R.I.S.E. 2035」という経営戦略のもと、革新的な価値提供を目指し続けるとしています。今回は富士通との共同開発によって、タイヤ設計の新たな時代が切り開かれることになりそうです。製造業におけるAI技術の今後の発展にも注目です。これにより、製造業全体での大規模な解析の効率化が進展し、また新たなビジネスチャンスが生まれるでしょう。