Neumáticos | Yokohama desarrolla un sistema de diseño de compuestos de caucho a través de inteligencia artificial

El sistema es el último desarrollo que promueve el uso del concepto de utilización de IA HAICoLab de Yokohama. Está desarrollado en cooperación de Hamagomu Aicom Inc que está especializada en desarrollar sistemas de información.

Yokohama emplea la inteligencia artificial para desarrollar sus neumáticos
Yokohama emplea la inteligencia artificial para desarrollar sus neumáticos

El nuevo sistema fue desarrollado con la cooperación de Hamagomu Aicom Inc., una subsidiaria de Yokohama que se especializa en el desarrollo de sistemas de información. El uso de la inteligencia artificial por parte del nuevo sistema para proponer un compuesto que logra valores específicos de propiedades físicas del caucho, permite la adquisición de nuevos conocimientos sobre compuestos que los humanos no podrían haber concebido de forma independiente. La compañía espera que este nuevo sistema le permita acelerar aún más el desarrollo de productos de mayor rendimiento.

El nuevo sistema es el último desarrollo que promueve el uso del concepto de utilización de IA HAICoLab de la marca. El sistema utilizado anteriormente para predecir las propiedades físicas de los compuestos de caucho utilizaba la IA, inteligencia artificial, para predecir los valores en función de los parámetros de diseño de compuestos ingresados por humanos.

Yokohama apuesta por la digitalización de sus procesos

En cambio, esta nueva tecnología de diseño de compuestos lleva el proceso un paso más allá, ya que la inteligencia artificial genera propuestas en función de los valores de propiedades de compuestos específicos deseados y, luego, propone compuestos que satisfacen los valores objetivo de propiedades físicas.

La inteligencia artificial de HAICoLab ha aprendido decenas de miles de compuestos de caucho y puede generar compuestos candidatos que combinan más de 100 tipos de agentes. El nuevo sistema compara los valores de propiedad física pronosticados de los compuestos candidatos generados, con los valores objetivo de propiedad física y propone los compuestos que cumplen con estos valores objetivo. Además de especificar el compuesto básico y los agentes de composición que se utilizarán, el nuevo sistema permite buscar datos cercanos al compuesto específico seleccionado, lo que facilita las colaboraciones entre humanos e IA que conducirán a la adquisición de nuevos conocimientos.

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