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TOYO TIRE、ゴム材料の特性予測や材料構造の最適化にSAS製品を採用

NO BUDGET

2020-04-30 14:14

 TOYO TIREは、ゴム材料の特性予測や材料構造の最適化を担うデータ分析基盤に、SAS Institute Japanのデータ探索および機械学習基盤ソフト「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」、最適化モデリングソフト「SAS Optimization」を採用した。

 これまで人工知能(AI)の適用が困難であった「SMILES」など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を自動生成できるようになった。これにより、TOYO TIREの材料開発における材料機能の予測や新材料・代替材料の探索が効率化される。求める特性値から構造を最適化できる逆問題にも応用でき、新材料の開発領域が拡大した。

 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、理想的なゴム材料を開発するための基盤技術「Nano Balance Technology」を開発し、商品群への市場投入を行っている。

 同社はNano Balance Technologyの開発において技術者の経験値と実験の高度化を模索していた。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る。

 そこで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を適用することで、技術開発を加速し、高度化を進めていくこととした。マテリアルズインフォマティクスの導入によって、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図れる。また、次の材料開発に生かせるよう予測モデルやデータ基盤を構成し、業務の標準化を推進することによって、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める。

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