住友ゴムと富士通、AIサロゲートモデルでタイヤ構造解析時間を約90％短縮

住友ゴム工業と富士通が共同開発したAI技術「AIサロゲートモデル」により、タイヤの変形挙動解析が従来の約45分から約5分に短縮された。60万要素規模の解析で実現。

グラフニューラルネットワーク（GNN：入力されたデータの構造を学習するAI技術）をベースに、タイヤのメッシュ形状や空気圧・荷重などから有限要素法（FEM：複雑な構造を細かく分割して計算する手法）の近似値を高速に予測。タイヤと路面の接地形状予測精度は、FEMと比較して平均87.7％。

タイヤの構造や材料仕様の決定に要するプロセスを削減でき、意思決定の高速化と性能向上、コスト削減を期待。2027年4月に住友ゴムで設計支援ツールの運用開始を目指す。

2026年12月までにArmベースのCPU「FUJITSU-MONAKA」での実証を開始し、推論速度・精度向上と電力効率改善を予定。富士通は自動車を含む製造業での大規模FEM活用への横展開も進める。