Dunlop e Fujitsu riducono i tempi di analisi strutturale dei pneumatici di circa il 90% grazie all’intelligenza artificiale

Dunlop e Fujitsu Limited hanno annunciato di aver sviluppato congiuntamente una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale per prevedere le prestazioni dei pneumatici con elevata precisione e in tempi brevi, confermandone l’efficacia in una recente prova di concetto. Questa tecnologia, sviluppata nell’ambito della strategia di gestione a lungo termine di Dunlop per la trasformazione digitale della progettazione, è stata applicata all’analisi strutturale della deformazione dei pneumatici a contatto con la superficie stradale. Di conseguenza, il tempo di analisi è stato significativamente ridotto di circa il 90%, passando da circa 45 minuti a circa 5 minuti, pur consentendo l’analisi di circa 600.000 elementi.

Sulla base dei risultati di questa prova di concetto, entrambe le aziende procederanno con lo sviluppo di uno strumento di supporto alla progettazione per i pneumatici, con l’obiettivo di implementarlo concretamente presso Dunlop entro aprile 2027. Ciò consentirà a Dunlop di accelerare lo sviluppo basato sui dati e di fornire rapidamente al mercato pneumatici di alta qualità con prestazioni migliorate in termini di sicurezza e impatto ambientale.

Questa tecnologia è progettata per funzionare su “FUJITSU-MONAKA”, una CPU di nuova generazione basata su architettura Arm sviluppata da Fujitsu, che punta sia ad alte prestazioni che all’efficienza energetica. In futuro, entrambe le aziende mirano a ottimizzare la velocità di inferenza, la precisione e l’efficienza energetica, avviando la verifica di questa tecnologia su un prototipo di FUJITSU-MONAKA entro dicembre 2026.

Nel settore manifatturiero, l’analisi CAE (Computer Aided Engineering), che simula il comportamento di prodotti e strutture per valutarne prestazioni e sicurezza, richiede una notevole quantità di tempo di calcolo a causa delle crescenti prestazioni e della complessità dei prodotti.

Nella progettazione dei pneumatici, si utilizza comunemente l’analisi FEM (Finite Element Method), un tipo di analisi CAE. Sebbene l’aumento del numero di elementi tramite la raffinazione della mesh migliori la precisione, aumenta anche il tempo di calcolo e i relativi costi di sviluppo, rendendo necessario un equilibrio tra precisione e carico computazionale. Inoltre, l’analisi richiede conoscenze specialistiche e reperire ingegneri qualificati rappresenta una sfida.

Per affrontare queste problematiche, entrambe le aziende hanno sviluppato un modello surrogato di intelligenza artificiale (IA) in grado di prevedere rapidamente le soluzioni delle equazioni che governano il metodo degli elementi finiti (FEM), utilizzando i risultati accumulati delle analisi FEM come dati di addestramento.

Sfruttando l’esperienza di Dunlop nella progettazione di pneumatici e i dati di progettazione reali, insieme alla tecnologia IA di Fujitsu, le due aziende hanno sviluppato congiuntamente un modello surrogato di IA basato sull’algoritmo Graph Neural Network (GNN). Hanno condotto una prova di concetto per l’analisi strutturale degli pneumatici, concentrandosi sulla valutazione del comportamento di deformazione e delle caratteristiche di contatto, come la forma del contatto e la distribuzione della pressione quando uno pneumatico è a contatto con la superficie stradale.

Di conseguenza, il tempo di calcolo per l’analisi è stato ridotto da circa 45 minuti a circa 5 minuti. La tecnologia ha previsto la forma del contatto tra il pneumatico e la superficie stradale con un’elevata precisione media dell’87,7% rispetto all’analisi FEM. Questa tecnologia consentirà un processo decisionale più rapido e un’ottimizzazione dei costi, oltre a migliorare le prestazioni, permettendo la determinazione della struttura e delle specifiche dei materiali dei pneumatici in un numero inferiore di processi e in tempi più brevi, rispetto ai precedenti processi di progettazione multipli. Parte di questi risultati sarà presentata alla 31ª Conferenza di Ingegneria Computazionale, che si terrà a partire dal 3 giugno 2026.

Entrambe le aziende inizieranno la verifica di questo modello surrogato di intelligenza artificiale utilizzando un prototipo di FUJITSU-MONAKA entro dicembre 2026, con l’obiettivo di ottimizzare la velocità di inferenza e l’efficienza energetica. Amplieranno inoltre il campo di applicazione dell’analisi strutturale dei pneumatici e svilupperanno uno strumento di supporto alla progettazione e allo sviluppo che potrà essere utilizzato direttamente dai progettisti senza conoscenze specialistiche. Dunlop punta ad avviare le operazioni pratiche entro aprile 2027.

Grazie a questa collaborazione con Fujitsu, Dunlop potenzierà ulteriormente le sue tecnologie proprietarie nel settore della gomma e dell’analisi, rafforzando le proprie capacità tecnologiche e accelerando l’innovazione. In tal modo, Dunlop metterà in pratica la sua missione: “Attraverso l’innovazione creeremo un futuro di gioia e benessere per tutti” e continuerà a generare nuovo valore per la società.

Fujitsu sfrutterà questa iniziativa per promuovere l’implementazione orizzontale dell’analisi FEM su larga scala nell’industria automobilistica e in altri settori manifatturieri. In futuro, Fujitsu contribuirà all’ottimizzazione dello sviluppo e alla promozione della neutralità carbonica attraverso una maggiore efficienza energetica nel settore manifatturiero, sviluppando una piattaforma di inferenza AI che combina FUJITSU-MONAKA e GNN e offrendola sulla piattaforma AI “Fujitsu Kozuchi”.(8)