抄録
エポキシ樹脂などを用いて作られる接着剤は用途によって多様な目的物性があり、用いる材料と組成によって異なる物性が発現する。従来、研究者の知見と勘によって目的物性を達成するように組成が最適化されてきた。各材料が物性に及ぼす影響は完全には解明されておらず、目的に達するまで数多くの実験が必要になることが新製品開発の課題となっている。この課題を解決するため、接着剤の組成から目的物性を予測する機械学習モデルの構築を試みた。本発表では、接着剤で着目される物性の一例であるガラス転移温度、透湿度、接着強度に対するモデルを構築した結果について述べる。また、大量の候補組成を発生させて予測を行い、目的物性が発現すると予測された組成について実験で検証を行った結果についても併せて報告する。
