DUNLOPと富士通、AIによるタイヤ性能の予測モデルを開発–所要時間を約9割短縮 – ZDNET Japan

DUNLOPと富士通が開発したAIによるタイヤ性能予測モデルは、従来の解析時間を約9割短縮し、高精度な予測を実現しました。
これにより、製品開発の迅速化やコスト削減が期待され、タイヤ業界の効率化に大きな影響を与えるでしょう。

記事の概要

住友ゴム工業（DUNLOP）と富士通は、AIを活用したタイヤ性能予測モデルを共同開発し、実証実験で成功を収めたことを発表しました。
この技術は、従来のCAE解析の時間短縮と精度向上を実現するもので、特にタイヤ設計においてFEM解析の負担を軽減します。
このAIサロゲートモデルは、解析時間を約90％短縮し、接地形状や接地圧分布の予測精度を87.7％向上させました。
両社は2026年12月までにさらなる実証を行い、専門知識がなくても利用できる設計支援ツールの開発を進め、2027年4月の実運用開始を目指しています。
この取り組みにより、効率的な意思決定とコスト最適化が期待されています。

記事のポイント

1. AI技術の活用： DUNLOPと富士通が共同開発したAIサロゲートモデルは、タイヤ性能の予測を短時間で高精度に実現しました。
2. 解析時間の短縮： 従来のFEM解析では約45分かかっていたものを、約5分での近似解析が可能になりました。
3. コスト最適化の期待： この技術により、迅速な意思決定と共に材料使用の最適化が図れるため、コスト削減が見込まれます。

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