ゴムの物性をAIで推測して性能が長持ちするタイヤをつくる技術を開発

タイヤの原材料の情報やゴム内部の構造を分析して、使用後のタイヤのゴム物性を推測できる人工知能(AI)技術を住友ゴム工業が開発しました。

構造情報を取得して高精度な物性推定と構造変化の検知が可能(住友ゴム工業)

タイヤをつくるために使われるゴムは、天然ゴムまたは合成ゴムなどのポリマーや、カーボンやシリカなどの補強剤、架橋剤や添加剤などさまざまな原材料を組み合わせた複合材です。そのため、各原材料の配合比や構造などさまざまな要因によって性能が決定されます。

しかし、ゴム内部の構造は非常に複雑であることから、解析には多くの時間と労力を要し、そして解析の精度にも限界がありました。

そこで、ゴムの電子顕微鏡画像にAI技術を活用することで人にはできない高精度な解析を実現し、構造情報からゴムの物性を導き出す「Tyre Leap AI Analysis」と呼ばれる技術を開発しました。

この技術では、使用前後におけるゴム内部の構造変化を検知することも可能であることから、使用後のゴムの物性を推定することへの応用も期待できます。

このような、タイヤの摩耗や経年による性能低下を抑制して新品時の性能を長く持続させるための技術は「性能持続技術」と呼ばれており、持続可能なモビリティ社会の実現に貢献できるとしています。

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