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。
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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。
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マツダ / Secondmind / マシンラーニング / 自動車 / 製造
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