基盤技術

分子シミュレーションは物理法則に基づき、分子や原子の振る舞いをコンピュータ上で再現し、その性質や反応を予測する先端技術です。例えば基板と樹脂の接着では、ナノレベルで分子の振る舞いを「見える化」し、接着力を左右する要因を特定します。これにより、接着力がより強く、信頼性の高い材料の効率的な開発を実現します。

多数の原材料からなる機能性材料では、原材料の組合せが性能に大きく影響します。そこで、実験データを学習したAIを活用して性能改善につながる原材料の組み合わせを予測して提案します。提案と評価を繰り返すことで、従来よりも少ない実験回数で最適条件を見つけることができ、新しい機能性材料の開発を加速します。

測定試験の解析モデルを構築し、測定結果を予測シミュレーションする手法です。事例では熱伝導シート(TIM材)の剥離レベルによる半導体チップの温度変化をシミュレーションし、半導体パッケージへの影響を定量予測しています。また、現象がどのような物理法則に基づいて起きているのか、そのメカニズムの検証にも利用されます。

原子分解能分析電子顕微鏡を用いて、アルミ合金中の各元素成分や添加元素の分布状態を可視化・評価します。

リチウムイオン電池の負極電極では、人造黒鉛粉末とバインダ(結着剤)等を混ぜ合わせて金属箔に塗布しています。バインダは電気抵抗要因にもなるため、塗布後のバインダ成分の分布状態をラマン分光法により解析し、バインダの分布と電気抵抗値の関係を明確にしています。

リチウムイオン電池の負極電極表面を3次元画像化します。黒鉛粒子間の空隙分布を観察することで電解液が速やかに行きわたる理想的な構造を明確化し、電気特性の改良につなげています。

照射した1次イオンから発生する2次イオンを検出し、検出までの時間の違いから物質の質量を分析する「飛行時間型2次イオン質量分析法(TOF-SIMS)」で、基板材料の絶縁層部分に使われる樹脂の組成分布を可視化し、積層基板のポリマー設計に活用します。

半導体パッケージ用の封止材に配合するナノサイズの無機フィラーの表面処理剤が影響を及ぼす範囲を可視化します。この結果を踏まえ、成型時の樹脂流動性や成形体の強度信頼性に対する効果を評価しています。

レゾナックの材料を使った評価用のパワーモジュールを設計・試作した上で、熱抵抗(放熱性)や耐久性といった材料・部品の性能を評価しています。