TOYO TIREは2020年4月22日、「マテリアルズインフォマティクス」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。新たに構築したシステムによって、材料の特性や配合の推測値を高精度に出力する。
TOYO TIREは2020年4月22日、「マテリアルズインフォマティクス」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。新たに構築したシステムによって、材料の特性や配合の推測値を高精度に出力する。
ゴム材料はポリマーに補強材や薬剤を添加した複合材料で、いずれの材料も製品特性に直接作用するため、複雑な調整が必要となる。従来の新素材の研究では、技術者の経験値や繰り返し実施する実験によって試行錯誤を重ね、相当量の時間を要していた。マテリアルズインフォマティクスは、人工知能（AI）技術などを用いることで、新規材料や代替材料の探索などを効率的に行う。これを活用することにより、最小限のテストで効率的な材料開発が可能になる。
ゴム材料にマテリアルズインフォマティクスを適用するイメージ（クリックして拡大） 出典：TOYO TIRETOYO TIREではさまざま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、評価し、開発上の課題を抽出するなど、新材料の開発でデジタル技術の利用を強化している。同社では、2018年から、資産としてストックしてきた既存のデータをベースに、マテリアルズインフォマティクスを用いた配合と物性の予測技術について、本格的に検証してきた。2019年には、外部情報とのひも付けなど対象データの適用を拡大。また、今回構築したシステムには非線型推定モデルを実装。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高性能材料の開発にも活用する。
今後は、保有データをマテリアルズインフォマティクスでフル活用する環境を整備する。これまでは、取得した材料構造や化学構造といったデータの次元が異なるため、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。マテリアルズインフォマティクスの採用によって、材料構造や化学構造のデータから材料特性の推測値を算出できるようになった。さらに、目標とする特性値から構造を最適化する逆問題にも応用できるため、新材料の開発において適用を拡大していく。
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