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住友ゴム、タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI技術を確立

2019.10.23

ゴムの内部構造は非常に複雑であるため、解析には時間がかかり精度にも限界

2019年10月18日、住友ゴム工業株式会社は、タイヤの原材料情報、ゴム内部の構造情報や、使用後のゴム物性推定などに応用できるAI技術「Tyre Leap AI Analysis」(以下、同技術)を確立したと発表したした。
タイヤに用いられるゴムは、天然ゴムや合成ゴムなどのポリマー(重合体)、カーボンやシリカなどの補強剤、架橋剤や添加剤などで作られる複合体であり、タイヤの性能は、各材料の配合量や構造などのさまざまな要因によって決定される。
一方で、ゴムの内部構造は非常に複雑でるため、解析に多大な時間を要するうえに、解析精度にも限界があった。

AI技術「Tyre Leap AI Analysis」の概要

同技術では、タイヤ用配合ゴムの電子顕微鏡画像などに、AIによる画像解析技術を適用して解析し、物性を導き出すとともに、ゴムに配合されている原材料の情報と他の構造情報を組み合わせて、物性を高精度に推定できる。
さらに、使用前後のゴム内部の構造変化を検知できるため、今後は、使用後のゴムの物性推定などへ応用することも期待されるとのこと。
(画像はニュースリリースより)

▼外部リンク

住友ゴム ニュースリリース
http://www.srigroup.co.jp/

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