TOYO TIRE、AIで進化したタイヤ設計基盤技術を構築

　TOYO TIREは7月9日、従来のタイヤ設計基盤技術「T－mode」を、CAE（コンピューター支援技術）とAIを融合した自動車用タイヤ開発プロセス「T－MODE（ティーモード）」として新たに体系化し、高効率・高精度な新タイヤ開発プラットフォームを構築したと発表した。

　コンピューターを用いた2つのシミュレーション技術（①走行時のタイヤの挙動を再現し、これを性能予測・構造解析に生かした「タイヤシミュレーション」、②車種別のさまざまな情報や乗員数、荷物量、走行パターンなどを再現し、走行中の車両挙動によるタイヤへの影響を把握する「ドライビングシミュレーション」）を統合したタイヤ設計基盤技術「T－mode」を確立し、タイヤ開発に取り組んできた。

　今回同社は、SPDM（各種データを一元管理し、標準化されたプロセスを共有できる基盤システム）を活用することで、従来のT－modeに、AI技術を用いた設計支援技術を組み込み、新たに「T－MODE」としてタイヤ開発プロセスをより高度に進化させた。

　これにより、従来は設計者個人のデータとして取り扱われていた各シミュレーション情報などの各種データを共通資産として一元管理し、設計者間で共有することでき、それら設計データ、シミュレーションデータ、および実験データを関連づけることで、データとしての付加価値が向上し、学習データとして展開することが可能になった。

　設計者が実施したシミュレーションのデータは、共有サーバーに自動蓄積され、データベース資産として、新たな解析・予測に活用されることによって、検証プロセスの短期化や製品開発時のリードタイム短縮につなげることができる。

　今回のSPDMの構築、導入では、設計支援技術をシミュレーション基盤技術と統合したことで、これまでにない飛躍的なプロセスイノベーションが期待できる。

　従来の解法では、まず設計仕様をインプットしてシミュレーションを実行し、その結果である性能値を得ることになる。性能値が要求仕様を満たしていなければ、設計仕様を修正し、再度シミュレーションを行うため、この頻度が多くなると全体のプロセスタームは長くなる。今後は目標性能を得るために必要な構造、形状、パターンの設計データを「逆問題解法」によるアプローチで得ること、つまり、要求性能値をインプットすれば、AI技術を用いて必要な設計仕様が導き出される仕組みを活用していく。