マツダ、自動車のモデルベース開発にAI活用--環境負荷の低い自動車開発を加速

ZDNet Japan Staff

2022-02-03 16:43

 マツダは、エンジンキャリブレーションの効率向上と複雑化するパワートレインの設計/開発に対応していくため、英Secondmindとパワートレイン用アクティブラーニングプラットフォームの複数年ライセンス契約を締結した。両社は今後、ハイブリッド車および電気自動車(EV)のパワートレイン制御システムやCASE(Connected、Autonomous、Shared & Services、Electric)などの先進制御系開発領域を対象に共同研究開発を継続していく。

 マツダは、次世代の「SKYACTIVエンジン」を制御するエンジンコントロールユニット(ECU)のキャリブレーション(調整)にSecondmindの機械学習技術を活用。従来のエンジンキャリブレーションプロセスの効率を2倍以上に高める効果を期待する。自動車のモデルベース開発(MBD)をリードするマツダは、排出ガス規制の強化、変化する消費者ニーズ、開発・製造段階から環境サステナビリティーの向上など、複雑化する問題に対応が求められていた。

 Secondmindによると、同社のパワートレイン用アクティブラーニングプラットフォームは、6年以上にわたる実践的な機械学習の研究活動をベースに開発されたもので、実験の自動化/迅速化だけでなく、ノイズの多い多次元データからのモデル作成を可能にする。

 同社の調査では、パワートレイン向けのSecondmindソリューションは、自動車メーカーのエンジンのキャリブレーション時間を最大50%短縮、データの取得と処理コストを最大80%削減、プロトタイプ台数を最大40%削減できるという。

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