住友ゴム工業は、タイヤの原材料情報に加えてゴム内部の構造情報である高度分析データのリアルな情報から高精度なゴム物性推定や、使用前後の構造変化の検知によって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」を新たに確立した。

　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、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、各材料の配合量や構造といったさまざまな要因によって性能が決定される。しかしながらゴムの内部構造は非常に複雑であり、人による解析では多大な時間を要し、かつ解析精度にも限界があった。

　そのような中、今回確立したAI技術「Tyre Leap AI Analysis」は、例えばタイヤ用配合ゴムの電子顕微鏡画像にAI解析技術（AIによる画像解析技術は北海道大学 長谷山美紀教授との共同研究）を適用することで、人にはできない高精度な解析が実現でき、画像(構造情報)から物性を導き出す。また、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ることで、さらに高精度な物性推定を可能にする。なお「Tyre Leap AI Analysis」は、使用前後のゴム内部の構造変化の検知も行えることから、今後は使用後のゴムの物性推定などへの応用が期待できる。