SAS、TOYO TIREのAIを活用した材料開発基盤技術構築をマテリアルズ・インフォマティクスで支援
材料開発における材料機能の予測や新材料・代替材料の効率的な探索を、SASのAI技術を活用し材料開発期間の短縮を支援
アナリティクスのリーディング・カンパニーであるSAS Institute Japan株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：堀田徹哉、以下 SAS）は、TOYO TIRE株式会社（本社：兵庫県伊丹市、代表取締役社長 清水隆史、以下TOYO TIRE）が、ゴム材料の特性予測技術や材料構造の最適化技術開発に、SASのデータマイニングおよび機械学習「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」および「SAS Optimization」を採用したことを発表しました。
TOYO TIREは、ゴム材料をナノ（分子）レベルで観察、予測、機能創造、精密制御することによって、理想的なゴム材料開発を実現していく基盤技術「Nano Balance Technology(*1)」を開発し、商品群への市場投入を行なっています。今回TOYO TIREでは、「Nano Balance Technology」の開発において技術者の経験値と繰り返し行う実験のさらなる高度化を模索していました。そこでTOYO TIREは、保有データを最大限有効に活用できる環境を整備し、SASの人工知能(AI)や機械学習などを用いたマテリアルズ・インフォマティクス(*2)を適用することで、技術開発を加速し高度化を実現します。
■材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクス支援
ポリマーや補強剤に加えて各種薬剤を添加した複雑材料であるゴム材料は、その種類や量あるいは加工方法の調整による制御が必要になります。従来の材料開発プロセスは、研究者による材料調査から仮説を立て、実験シミュレーションを実施していたため、開発時間の制約や属人化などの課題を抱えていました。
今回、SASのマテリアルズ・インフォマティクスの導入によって、ゴム材料に関する様々な情報をデータ化し、SASのAIやビッグデータ解析技術を材料開発業務に適用することで、材料機能の予測や新材料・代替材料の探索を効率化し、材料開発期間の短縮化を実現しました。また、それらの結果もデータとして蓄積され、再帰的に次の材料開発に活かすことができるよう予測モデルやデータ基盤を構成したことと併せて業務の標準化を推進し、人材育成やさらなるデータ整備、モデルの高度化を継続的かつ組織的に取り組んでいくことが可能になりました。
※以下は添付リリースを参照
リリース本文中の「関連資料」は、こちらのＵＲＬからご覧ください。
添付リリース
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April 28, 2020 at 05:49PM
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SAS、データマイニングと機械学習がTOYO TIREのゴム材料の特性予測技術や材料構造の最適化技術開発に採用 - 日経テクノロジーオンライン
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