概要
目次
提言
日本でのチップレット集積技術研究について
未来へ繋ぐ
チップレット革命：半導体が迎える次のフェーズ
次世代エッジコンピューティング，超分散グリーンコンピューティング等において，AI データセンターにて集約されたデータ処理を行うのはロジックデバイスである。現在のデジタル投資によるデータ処理量の爆発的増加により，データセンターは今後も指数関数的に増加すると予想されている。しかしそのデータセンターの電力消費量は膨大なものとなりつつあり，データセンターの電力消費量の60 ％を占めるロジックデバイスの高エネルギー効率化を推し進めることによって，消費電力を低減させることが急務となっている。それに加えAI を搭載したエッジ端末も純増傾向にあり，ロジックデバイスの低消費電力化は数多の民生品デバイスの低消費電力化，ひいてはデジタル基盤の最重要課題になりつつある。これらの研究開発動向と横浜国立大学での取り組みについて紹介する。
SCAS FRONTIER REPORT -分析技術最前線-
半導体製造プロセスへの親和性予測指標の適用検討 ～半導体関連材料の効率的な開発に向けた活用のご提案～
電子製品の小型化や高機能化の潮流のなかで，材料間の界面制御の重要性はより増している。成膜，洗浄といったプロセスごとに候補となる化合物種は多岐にわたり，生じる界面も異なるため，プロセス全体を通して最適な化合物種や表面状態の組み合わせを探索することは容易ではなく，膨大な時間とコストを要する。
この課題解決に向けて，ハンセン溶解度パラメータ（HSP：Hansen Solubility Parameters）を親和性予測の指標として提案する。当社では，一般的な溶解性固体・液体に加えて，半導体分野に使用される材料のHSP 評価実績がある。本稿では，HSP を用いた評価手法の特徴を概説し，様々な形態の化合物でHSP を取得できることを示す。また，活用例として塗布プロセスや洗浄プロセスを想定した材料選定事例について述べる。
規制＆標準化の潮流
ICH M12 ガイドライン「薬物相互作用試験」の解説とトランスポーター薬物相互作用に関する評価手法の紹介
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・高真空環境下におけるアウトガス評価－スループット法－
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・日本環境測定分析協会 2024年度環境測定分析功労者表彰
主な投稿論文・口頭発表等 2024.11 → 2025.4
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