マツダは、次世代のSKYACTIVエンジンを制御するECUのキャリブレーションにSecondmindを採用し、Secondmindの最先端の機械学習を活用することで、従来のエンジンキャリブレーションプロセスの効率を2倍以上に高める効果を期待している。自動車のモデルベース開発（MBD）におけるリーダーであるマツダは、排出ガス規制の強化、変化する消費者ニーズ、開発・製造段階から環境サステナビリティの向上など、複雑化する問題に対応するための機械学習のパートナーとして、Secondmindを選んだ。
6年以上にわたる実践的な機械学習の研究活動をベースに開発したSecondmindパワートレイン用アクティブラーニングプラットフォームは、世界最先端の機械学習を応用することで、実験を自動化し迅速化するだけでなく、ノイズの多い多次元データからのモデル作成を実現する。Secondmindの調査によると、パワートレイン向けの Secondmindソリューションは、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、データの取得と処理コストを最大80％削減、プロトタイプ台数を最大40％削減できる可能性が示されている。この結果は、開発段階における顧客の環境サステナビリティ向上にも大きく貢献することを意味する。
SecondmindのCEOのガリー・ブロットマン氏（Gary Brotman）は、次のように述べた。
「マツダはモデルベース開発のリーダーであり、そこに最先端の機械学習を導入することに成功したパイオニアです。次世代のパワートレインの設計と開発において、更なるイノベーションを起こすパートナーとしてマツダが当社を選んでくれたことを嬉しく思っています」
マツダのパワートレイン開発・統合制御システム開発担当執行役員の中井英二氏は次のように述べた。「Secondmindの機械学習技術の導入によりエンジンキャリブレーション工程の自動化が期待でき、その領域で２倍以上の効率化効果を見込んでいます。今後はさらに、CASE先進制御領域など、より多くの領域に、同様の革新を広げていくことを期待しています。SecondmindのAI技術を活用し、MBDを進化させより効率的な開発に取り組んでまいります。各社の困り事の有効な解決策になると確信しております」