IEEE CPMT Society Japan Chapter

長瀬産業　電子化学品事業部における半導体ビジネスへの取組
NAGASE Business & Strategy in Semiconductor Packaging

講演者：奥村孝弘（長瀬産業株式会社　電子化学品事業部　執行役員)

Presenter: Takahiro Okumura (NGASE & CO.,Ltd)

概要

　半導体における前工程、中間工程、後工程に向けた材料及び装置・サービスによるトータルソリューション提供ビジネスについて概説する。
Abstract

　NAGASE Total Solution Business for Semiconductor Front end and Packaging focusing on Materials, Equipment, and Services to be explained.

IoTとそれをささえるハイパーコネクテッド社会に向けて半導体パッケージ向けBuild up層間絶縁材料
Build-up Dielectric Materials for Semiconductor Packaging of IoT and Hyper-Connected Society

講演者：出口英寛　(積水化学工業株式会社高機能プラスチックスカンパニー新事業推進部IMプロジェクト)

Presenter: Hidenobu Deguchi(Sekisui Chemical Corporation)

概要

　近年情報通信の爆発的な増加が想定され、多くの情報を瞬時にやりとりする必要性があり、パッケージ基板に対しては高周波帯域での信号の伝送が要求される。高周波帯域では、信号伝送時の損失が大きくなる。我々は層間絶縁材(以下BUと略す)の配合設計により導体損失と誘電損失の低減を実現した。低導体損失低減は、Semi Additive Processで基板作成時に配線表面の平滑化を実現できるよう設計し、低誘電損失低減は、配線回りを覆うBU材の低誘電率化及び低誘電正接化設計を行った。同時にパッケージ基板の大型化に対して実装時の不具合を低減するために、基板の低反り化も実現した。
Abstract

　Recently, explosive increase of communication traffic volume is assumed, needed much information to be transmitted instantly. High frequency signal is used for package substrate. However, communication with high frequency signals makes transmission loss larger. We realized lower conductive loss and lower dielectric loss by insulation dielectric material (BU) design. As for lower conductive loss, we designed copper trace surface be smooth after manufacturing substrate by Semi additive process. As for lower dielectric loss, we designed Bu, covering trace, becoming low permittivity and low dielectric loss tangent. To be prepared for upsizing package substrate, to reduce bug as mounting, low warpage substrate was achieved at the same time.

コグニティブ・コンプーティングに向けてのニューロモーフィック・デバイス技術
Neurpmorphic Devices for Cognitive Computing

講演者：細川浩二（日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所）

Presenter: Kohji Hosokawa (IBM Research Tokyo)

概要

　ビッグデータ時代での情報処理では、大量なデータを様々な情報源から収集して統合し、瞬時に分析し、人間の判断に結びつける事が求められる。この様な新たな情報処理を「コグニティブ・コンプーディング」と呼ぶ。コンピュータが自ら学習し考察し人間と自然言語で対話する事を可能にする様々なソフト・ウエア技術が大型汎用機に導入されクラウド上で実現されている。だたし、そういった情報処理には、多大なコンピュータ処理能力が必要であり、その要求は益々高まっている。かたや、ムーアの法則が物理的限界を向かえ、CPUチップの性能アップが困難な状況に成りつつある。こうしたハードウエアの課題への取り組みとして、生物の脳機能に着目したニューロモーフィック・デバイスの研究が活発化している。本講演では、コグニティブ・コンピューティングに向けたニューロモーフック・デバイス技術を２～３例取り上げ、その技術的特長、有意性、課題など議論する。
Abstract

　With massive amount of data from everywhere at any time, the desire to identify high-value information and to make appropriate decisions becomes more and more pressing in today’s world. It is called Cognitive Computing. A multitude of approaches and algorithm are available for implementation in conventional computing hardware to deriver impressive learning, reasoning and human-machine interaction capabilities. However, it requires massive amount of computer resources and processing power for quality of outcome. With the physical scaling limits of Moore’s law, it is much more difficult to sustain microprocessor performance roadmap. Thus, new hardware architectures loosely inspired by neuroscience are emerging in research to overcome those bottlenecks. In this talk, a couples of neuromorphic devices are introduced in order to enable the next generation of technology for Cognitive Computing.

IEEE非会員5,000円
IEEE会員2,000円
IEEE CPMT会員無料

希望者はどなたでも参加できます。ビュッフェスタイル、２時間飲み放題となります。

参加費用；実費精算（4000円）

場　所　；ナガセグローバル人材開発センター　１階ラウンジ

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畠山　友行 (Tomoyuki Hatakeyama)
富山県立大学　工学部　機械システム工学科
Email: hatake@pu-toyama.ac.jp