Nexen Tire gab bekannt, dass es ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System zur Vorhersage der Reifenleistung entwickelt hat. Durch die Einrichtung eines Systems zur Vorhersage der Reifenleistung mit Hilfe von KI-Technologie erklärt das Unternehmen, dass es eine Technologie des maschinellen Lernens in der Konzeptionsphase einsetzen wird, um die primären Leistungsindikatoren wie Kraftstoffeffizienz, Geräuschentwicklung, Fahrverhalten usw., die während des Reifenentwicklungsprozesses berücksichtigt werden, präzise und schnell vorherzusehen. Da die Sicherung hochwertiger Daten in großen Mengen für das maschinelle Lernen von entscheidender Bedeutung ist, hat Nexen Tire eine Datenvorverarbeitungstechnologie entwickelt, die Unregelmäßigkeiten in den geschützten Daten erkennen und ersetzen kann. Durch die Sicherung einer beträchtlichen Menge an Lerndaten unter Verwendung von Datenerweiterungstechniken war das Unternehmen in der Lage, ein Prognosemodell mit guter Vorhersageleistung für unzureichende Daten sicherzustellen. Die Fähigkeit zur Vorhersage der Reifenleistung in einem frühen Stadium des Reifenentwicklungsprozesses hat einen erheblichen Einfluss auf die Menge der produzierten Prototypen und die Entwicklungszeit. In erster Linie wird die Finite-Elemente-Analyse (FEA) für die Vorhersage der Leistung von Standardreifen verwendet. Mit der FEA können die Form und die Materialeigenschaften eines Reifens als virtueller dreidimensionaler Reifen auf einem Computer modelliert werden, und die mechanischen Eigenschaften eines Produkts können durch numerische Berechnungen bestätigt werden. Der Vorteil der FEA ist, dass sie hochpräzise Leistungsabschätzungen vornehmen kann, aber es dauert lange, die Zahlen zu berechnen, weshalb die Entwickler die Leistung in der Konzeptionsphase schnell analysieren, was ineffizient ist. Nexen Tire hat konsequent an der Einrichtung eines virtuellen Produktentwicklungssystems gearbeitet. Mit dem neu entwickelten System zur Vorhersage der Reifenleistung unter Verwendung von KI-Technologie wird es möglich sein, das Reifendesign und die Leistungsverbesserung während des Vorproduktionsprozesses schneller und genauer zu gestalten, zusätzlich zu der bestehenden FEA-basierten Leistungsvorhersagetechnik und dem Genetischen Algorithmus, der optimale Designpläne vorschlägt. Professor Seoung Bum Kim von der Korea University und Professor Ki Chun Lee von der Hanyang University arbeiteten gemeinsam an dem neu entwickelten System zur Vorhersage der Reifenleistung mit Hilfe der KI-Technologie.