6月3日付けの富士通公式サイトのプレスリリースによると、DUNLOP（住友ゴム工業）と富士通は、DUNLOPが長期経営戦略に掲げた設計のDXに向けて、タイヤの性能をAIで高精度かつ短時間で予測する技術「AIサロゲートモデル」を共同開発し、タイヤの構造解析に関する実証実験を行ったことを発表している。
AIサロゲートモデルは、グラフニューラルネットワーク（GNN：グラフ構造データを直接扱うことが可能なAIモデルで、節点間の相互作用を学習）のアルゴリズムをベースとしている。
本実証実験では、開発した技術を、タイヤが路面に接地した時の変形挙動の予測に適用した結果、解析時間を従来の約45分から約5分へと大幅に短縮（約90％削減）するとともに、約60万要素（メッシュ）規模の解析を実現した。
従来は複数の設計プロセスを経て決められていたタイヤの構造や材料の仕様を、より少ないプロセスで短時間に決定できるようになる。
意思決定がスピードアップし、性能向上だけでなく、コストの最適化も期待できる。
■実証実験のイメージ
両社は、本実証実験の成果をもとに、タイヤ設計の開発支援ツールの開発を進め、DUNLOPにおいて2027年4月の実用開始を目指す。
これにより、DUNLOPはデータドリブンな開発を加速し、より安全性が高く環境性能に優れた高品質なタイヤをスピーディーに市場供給することを目指す。
なお、本技術は、富士通が開発する高性能かつ省電力性を追求したArmベースの次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」での動作を前提に設計している。
今後、両社は本技術をベースに「FUJITSU-MONAKA」検証機での実証を2026年12月までに開始し、さらなる推論速度・精度および電力効率の最適化を目指していく。
