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。
AIを活用した新材料開発を支援
「Nano Balance Technology」で取得した材料構造や化学構造の情報を、ゴム材料の特性予測技術や材料構造の最適化技術に適用することで、材料特性の推測値算出が可能となり、新材料の開発領域の拡大が見込めます。
SASは、これまでAIの適用が困難であったSMILES(*3)等の化合物構造情報を活用することで、目的とする物性に近い化合物候補の自動生成を実現しました。TOYO TIREの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の最先端なディープラーニング技術による材料特性の推測により実現しています。この新技術は、さらに所望の特性値から構造を最適化できる逆問題にも応用でき、新材料の開発領域拡大につながります。
SASは、蓄積されていくデータをSASの最新のアナリティクス技術やAI技術などと連携させて活用することで、TOYO TIREのAIを活用した材料開発基盤技術構築をSASのマテリアルズ・インフォマティクスで支援し続けてまいります。
TOYO TIRE 中央研究所 第一研究部 大江裕彰氏 は、次のように述べています。
「昨今、材料開発領域におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用は本格化しており、各社積極的な取り組みが見て取れます。この新たな潮流に対して、競争力を向上し、優位性を確保するために、オープンイノベーションを重視し、パートナーとしてアナリティクスのトップランナーであるSASを選びました。SASの持つ高度なノウハウ・スキルを取り入れることで、材料科学と情報科学の融合を高次元で図り、新たな基盤技術を迅速に構築することができました。今後は、一層高くなる新材料開発のニーズに応えるべく、SASの分析基盤を活用し、想像を超えたモノづくりに繋げたいと考えています。」
(*1) Nano Balance Technologyとは、TOYO TIREの「分析／解析／素材設計／加工」という4つの体系を横断的に統合し、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のこと
(*２) マテリアルズ・インフォマティクスとは:物理シミュレーションデータや実験データを蓄積・分析し、材料配合や構造と性能の関係性をAIや機械学習を用いて見いだすことで、従来研究者の経験や直感に依存していた新材料の研究開発を劇的に加速することが期待されている。
(*3) SMILES記法とは，化合物の構造を１行の文字列で表記するための「線形表記法」の１つです
主な導入製品
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
https://www.sas.com/ja_jp/software/visual-data-mining-machine-learning.html
SAS Optimization
https://www.sas.com/ja_jp/software/optimization.html
SASについて
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®（知る力）」をお届けします。
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。
その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。
プレスリリース詳細へ https://digitalpr.jp/r/38671
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April 28, 2020 at 09:00AM
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