TOYO TIRE、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

　TOYO TIREは4月22日、独自のゴム材料開発基盤技「Nano Balance Technology」の一環として、新たにマテリアルズ・インフォマティクス（MI：人工知能（AI）などを用いることで従来手法に比べ新規材料や代替材料の探索などを効率よく行うことが可能となる技術）を利用した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。

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

　今回、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（予測に使用する変数間の非線形な関係を関数としてモデル化したもの）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い、高性能材料の開発にも活用していく。

　同社では、Nano Balance Technologyの「分析」の領域において、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あるいは評価し、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、これまでは主に間接的に特性を推測するための情報として活用してきたが、今回、開発したMI技術を採用したことで、これら構造情報から材料特性の推測値を算出することが可能になった。

　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できることから、新材料の開発領域にも適用・拡大を進めていく。