2018 SIMULIA Community Conference Japan

横浜ゴムが実践するAI×CAE×ヒトの“協奏”によるタイヤ開発（1/3 ページ）

ダッソー・システムズ主催の年次SIMULIAユーザー会「2018 SIMULIA Community Conference Japan」の基調講演において、横浜ゴム理事研究本部研究室長の小石正隆氏が「AIとCAEと技術者との協奏による材料と製品の設計開発」をテーマに、同社のタイヤおよびゴム材料開発の取り組みについて語った。

公開 2018年11月16日 09時00分

更新 2019年01月10日 14時07分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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AIとCAEと技術者との協奏による材料と製品の設計開発

　AI（人工知能）／機械学習というと、クルマの自動運転やロボットの自律制御、検査などで用いられるマシンビジョンといった利用をイメージしがちだが、設計開発の現場でこれらを適用した場合、どのような“捉え方”“活用”ができるのだろうか。

　こうした視点に立ち、製品や材料の設計開発に機械学習、CAEをフル活用しているのが横浜ゴムだ。

　本稿では、横浜ゴム理事研究本部研究室長の小石正隆氏が「AIとCAEと技術者との協奏による材料と製品の設計開発」をテーマに語った、「2018 SIMULIA Community Conference Japan」（主催：ダッソー・システムズ／会期：2018年11月1日）の基調講演の模様をお届けする。

横浜ゴム理事研究本部研究室長の小石正隆氏

　ちなみに“きょうそう”は、よく「共創」あるいは「協創」と表現されることがあるが、AI、CAE、技術者（ヒト）がそれぞれ連携し合って、イノベーション創出につなげていくという意味合いを込め、オーケストラになぞらえ「協奏」と表現したという。

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「Abaqus」を長年活用してきた横浜ゴム

　横浜ゴムとダッソー・システムズの有限要素解析ツール「Abaqus（アバカス）」との関わりは、1990年にAbaqusのバージョン4.7を導入したことに始まる。タイヤの解析を進めるために、定常輸送解析（steady-state transport analysis）の機能を当時の開発元であるHKS（Hibbitt, Karlsson＆Sorensen）と共同開発するなどし、取り組みを加速。「横浜ゴムとAbaqusとの付き合いは、30年弱にもなる」と小石氏は振り返る。

　タイヤというと、黒くて丸いゴムの塊で、風船のように空気を包み込んでいるもののように思えるが、その中にはスチールコードや有機繊維といった補強材が使われており、「構造的に複雑で、大きな変形も伴い、材料的にも非線形ということで、非常に難しい有限要素法のアプリケーションの1つといえる。そのため、Abaqusを使うに当たっても、いろいろな機能拡張を行ってきた」（小石氏）。

タイヤとゴムについて　出典：横浜ゴム

　一方、ゴム材料に関してもポリマーだけではなく、ポリマーの中にシリカやカーボンブラックといったナノスケールの粒子が充填（じゅうてん）されており、転がり抵抗や摩耗特性といったタイヤの性能向上に重要な役割を果たしている。「これらをどのように充填するかによって、ゴムの物性値が変わり、タイヤの特性も決まってくる。タイヤメーカーにとって、タイヤの構造設計ももちろん大切だが、それ以上に材料設計が重要になっている」と小石氏は述べる。

　小石氏自身は入社以来、タイヤ構造のシミュレーションに長年携わってきたが、近年はゴム材料の設計にかなりのウェイトを割いて研究開発に取り組んでいるそうだ（本稿では、講演の中からタイヤ開発の取り組みを中心にお届けする）。

タイヤの設計開発における「順問題」と「逆問題」のアプローチ

　まず小石氏は、タイヤの設計開発において、製品に求められるコーナリング特性や摩耗性などの目標を達成するアプローチとして、「順問題」と「逆問題」について紹介した。

　順問題とは、例えばインプットとして、タイヤの形状や構造などのスペックを与え、何か関数を経て、タイヤのコーナリング特性や摩耗特性などをアウトプットする。間にある関数については、「有限要素法のような支配原理に基づいたシミュレーションでもよいし、試作評価においては実際のタイヤでもよい」と小石氏は説明する。

　これに対して逆問題は、順問題のインプットとアウトプットの関係性が逆で、「狙いたいコーナリング特性や摩耗特性をインプットに、それを実現するために、どういうタイヤの構造にすべきか、形状にすべきか、パターンにすべきかを考えるのが逆問題だ。言い換えると『最適化』である」（小石氏）。

設計開発における「順問題」と「逆問題」　出典：横浜ゴム

　これら2つのアプローチでは、逆問題の方が設計開発の手順と整合性がある。「有限要素法をはじめとするシミュレーションツールは順問題のツールといえる。そのまま使っても設計開発に適用するのは難しい。そのため、どのような工夫をするかが、ポイントになってくる。ダッソー・システムズもこの重要性を認識し、さまざまな機能、サービスなどを提供している」と小石氏は語る。

タイヤの設計開発における機械学習の役割とは

　では、こうした従来の設計開発アプローチの中で、機械学習はどのような役割を果たすのだろうか？　設計開発における機械学習の活用について、小石氏は「私が考えている局面は3つある」と述べる。

　その局面とは、先ほどの挙げた順問題（特性および物性の予測）、逆問題（構造および配合の探索）、そして「データマイニング」（設計指針の探索）である。

設計開発における機械学習の役割　出典：横浜ゴム

　「順問題に関しては、通常、インプットを有限要素法で解き、アウトプットを導き出すという流れだが、その間を有限要素法ではなく、機械学習に置き換える。ここでは、実験結果やシミュレーション結果といった学習データに基づき、タイヤ特性などのアウトプットを予測する学習モデル（予測モデル）を作る。そして、これを活用して新たなインプットデータからアウトプットを予測するという使い方がある」（小石氏）

　ただ、前述の通り、設計開発の流れを考えると順問題は適さないため、「逆問題での利用が現実的だと考える」と小石氏。逆問題では、順問題の機械学習で作った予測モデルを、最適化のループの予測部分に置き換えて、逆問題を解くというアプローチになるという。そして、データマイニングについては、「学習データの中から、インプットとアウトプットの因果関係を理解することで、因果関係に基づいた“設計ルール”ないしは“設計指針”を取り出すことになる」と小石氏は説明する。

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