TOYO TIREは、ゴムの材料開発を効率化・自動化するため、ディープラーニング（深層学習）を導入した。材料が持つ特性の予測や、新材料・代替材料の探索に利用する。データ分析ソフトウェアとして「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」と「SAS Optimization」を提供したSAS Institute Japanが2020年4月28日に発表した。
TOYO TIREは、ゴムの材料を開発する作業を効率化・自動化することを目的に、ディープラーニング（深層学習）を導入した。ディープラーニングで材料の特性を推測することによって、材料が持つ機能を予測したり、新材料や代替材料を効率的に探索したりできる。これにより、材料を開発する期間を短縮する。
ゴムの材料は、ポリマーや補強剤に各種の薬剤を添加した、複雑な材料である。種類、量、加工方法を調整して制御する必要がある。従来の材料開発プロセスでは、研究者が材料の調査から仮説を立てて、実験シミュレーションを実施していた。このため、開発時間に制約があったり、属人化するなどの課題があった。
これに対してTOYO TIREは、ゴム材料を分子レベルで観察、予測、機能創造、精密制御することによって、理想的なゴム材料開発を実現していく基盤技術を開発している。これを利用することによって、ゴム材料の特性の推測できるようになり、新材料の開発領域を拡大できる。
今回、SAS InstituteのAI関連ソフトウェアを導入し、ゴムの材料開発を効率化した形である。
