データ化学工学研究室(金子弘昌専任准教授主宰)から発表された論文が、国際学術雑誌 ACS Applied Polymer Materials における Volume 7, Issue 5 (2025) の表紙絵を飾りました。
エレクトロニクス市場では高絶縁性かつ低誘電損失の材料が求められており、低誘電率材料のニーズが高まっています。研究者はこれまでの知識・知見を活かして低誘電率材料を開発するために、材料の設計・合成・測定を繰り返し行いますが、開発期間は長期になり、人件費・試薬費・設備費などのコストもかかってしまいます。本研究では、成型加工性が良好な反応性低分子の中でも代表的なエポキシ樹脂に着目し、低誘電率のエポキシ樹脂のモノマー構造を提案することを目的としました。機械学習を用いて誘電率予測モデルを構築し、主鎖と側鎖の結合に基づく方法と仮想的な化学反応に基づく方法を用いて、それぞれ多数のエポキシ樹脂の仮想的な化学構造を生成しました。その後、構築したモデルで生成した構造の誘電率を予測することで、誘電率の低いエポキシ樹脂の構造を探索することに成功しました。
