[事例ニュース]

マツダ、エンジンの制御パラメータ調整工程をマシンラーニングで従来比2倍に効率化

2022年2月3日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

マツダは、エンジンの制御パラメータを最適値に調整するキャリブレーション(適合)工程を、マシンラーニング(機械学習)で効率化する。エンジンを制御するECU(制御ユニット)のキャリブレーションに、クラウドベースのエンジン向けマシンラーニングソフトウェア「Secondmind」を採用した。キャリブレーション工程の効率を従来比2倍以上に高める効果を期待している。これに合わせ、Secondmindの開発元である英Secondmindとの間で複数年のライセンス契約を締結済みである。Secondmindが2022年2月3日に発表した。

 マツダは、エンジンの制御パラメータを最適値に調整するキャリブレーション(適合)工程を、マシンラーニング(機械学習)で効率化する(図1)。エンジンを制御するECU(制御ユニット)のキャリブレーションに、クラウドベースのエンジン向けマシンラーニングソフトウェア「Secondmind」を採用した。キャリブレーション工程の効率を従来比2倍以上に高める効果を期待している。

図1:Secondmindの特徴。エンジンのキャリブレーション工程をマシンラーニングで効率化する(出典:Secondmind)図1:Secondmindの特徴。エンジンのキャリブレーション工程をマシンラーニングで効率化する(出典:Secondmind)
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 Secondmindは、自動車エンジンのキャリブレーションを自動で実行するクラウドサービスである。マシンラーニングを応用している。英Secondmindの調査では、自動車メーカーのエンジンのキャリブレーション時間を最大50%短縮し、データの取得と処理コストを最大80%削減し、プロトタイプ台数を最大40%削減できるとしている。

●Next:測定段階の少ないデータでモデルを構築する仕組み

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