住友ゴム工業のDUNLOPと富士通は、タイヤ性能を高精度かつ短時間で予測するAIサロゲートモデルを共同開発し、実証実験で成果を確認した。
今回開発された技術は、過去のFEM解析データを学習したAIを活用し、タイヤが路面に接地した際の変形挙動を予測するもの。
実証では、従来約45分を要していた解析時間を約5分へ短縮し、約90％の時間削減を達成した。さらに、約60万メッシュ規模の解析に対応し、接地形状や接地圧分布の予測では平均87.7％の精度を記録している。
AIモデルにはグラフニューラルネットワーク（GNN）を採用。タイヤ設計に関するノウハウや実設計データと、富士通のAI技術を組み合わせることで、高速な近似解析を実現した。これにより、タイヤ構造や材料仕様の検討工程を削減でき、設計判断の迅速化や開発効率の向上が期待される。
両社は今後、タイヤ構造解析の適用範囲を拡大するとともに、専門知識がなくても利用できる設計開発支援ツールの開発を進める計画だ。
DUNLOPでは2027年4月の実運用開始を目指している。
また、本技術は富士通の次世代ArmベースCPU「FUJITSU-MONAKA」での動作を前提に設計されており、2026年12月までに検証機を用いた実証を開始し、推論速度や電力効率の最適化を進める予定である。
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