横浜ゴムは12月２日、ＡＩ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。
今回のシステムは、同社が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。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、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）することによって予測精度を向上させている。
同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。
同社は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している。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。
「ＨＡＩＣｏＬａｂ」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た「人とＡＩとの協奏」によってデジタル革新を目指す構想で、人が設定する仮説に沿ったデータの生成・収集とＡＩによる予測・分析・探索を繰り返すことで未踏領域での知見の発見を目指す。同社はこれまでにも２０１７年にマテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料開発技術、インフォマティクス技術を活用したタイヤ設計技術を発表するなど材料およびタイヤの設計開発プロセスでＡＩを活用した技術開発を進めてきた。現在は「ＨＡＩＣｏＬａｂ」の下、プロセスに加え製品やサービスなどの革新を目指しＡＩ利活用を推進している。
「ＨＡＩＣｏＬａｂ」の概念図
