EV/HEV、電鉄、産業用ロボットなど高出力モーター電源制御用インバータでは、直流・交流電力変換時のエネルギーロスによる発熱が大きく、シリコン(Si)パワー半導体が限界を迎えています。このため、エネルギーロスが小さく250℃を超えても動作可能なシリコンカーバイド(SiC)半導体の利用拡大が期待されています。SiCパワーモジュールの大きな課題は、いかに理想的な放熱構造を実現するかということにあります。現状では、はんだやグリスを使うことにより、モジュールとして大きな熱抵抗が生じています。さらに、一般の銀焼結接合技術を適用した場合でも、低温低圧による大面積接合が難しく、高加圧で銀メタライズを必要とします。
当研究所は、10年以上前に世界初のミクロンサイズのAg焼結接合技術を開発し、長年に渡り基礎理解と技術ブラッシュアップをしてきました。この度、「大面積接合が可能であると同時に相手材のメタライズを不要とする」事を実現し、理想のSiCパワーモジュール放熱構造の実現と製造プロセスにおける大幅なコスト削減を可能としました。はんだ接合とグリスによる大きな熱抵抗を排除出来たことにより、「熱抵抗－DBA基板－Al冷却器」を全て銀焼結技術で直接接合した優れた放熱構造により、同じパワーを投入してもSiC温度の100℃低温化を実現しました。これにより、SiCパワーモジュールを現実的に小型化・薄型化し、著しい性能向上に加え優れた信頼性を獲得し、さらにナノ粒子技術を使わない低コスト化も可能となりました。新世代パワーモジュールの社会実装を一気に加速させる技術となります。
また、大阪大学フレキシブル3D実装協働研究所（F3D協働研究所）は、大学が有する広い学術分野の基礎知識を集積し、多くの企業が参加できるオープンプラットフォームを提供しています。活動としては、技術相談・製造から評価に至るまでの一連の装置利用（自主利用、依頼利用）、個別の共同研究、公開講座による新技術情報発信、コンソーシアム活動などを展開しています。パワーエレクトロニクスを幅広く捉えるWBG実装コンソーシアムに加え、2つの技術領域（樹脂接着、3D高密度実装（Weak-Micro-Via））のWGを今年度立ち上げ、ポスト5G先端技術の相互理解と参画する企業間の連携の活性化、共同研究や産学連携の加速化を目指しています。さらに、日本のものづくりの高い価値である「優れた品質」を保証するための各種計測‧評価基準を開発し、世界標準に向けた普及活動を推進します。
令和3年度は経済産業省近畿経済産業局「地域新成長産業創出促進事業費補助金（地域産業デジタル化支援事業）」の支援を受け、ポスト５G技術を展開する地域企業の活性化を目指しています。

スピン素子を(柔らかい)フレキシブル基板上に実装することに成功し、生体モーションをスピントロニクス素子で同定可能であることを実証しました。
既に広く普及している超高感度スピントロニクス素子(＝磁気トンネル接合(MTJ))をフレキシブル基板上に直接形成することに成功し、世界最高感度のひずみゲージ実現に向けた取組を展開しています。
スピンのベクトルの性質を活かし、ひずみ方向のセンシングに成功しました。

ホストとゲストと水溶性単量体との共重合により、高靭で自己修復が可能なヒドロゲルを得ました。
ホストポリマーとゲストポリマーとの混合により、高靭で自己修復が可能なゲルを得ました。
疎水化したホストとゲスト、疎水性単量体との共重合により、高靭で自己修復が可能なエラストマーを得
ました。
疎水化したホストとゲストポリマーの組み合わせに、セルロースや他のポリマーを組み入れることにより、高靭で自己修復可能な新たな高分子材料を得ることに成功しました。
■自己修復性ポリマーゲル「ウィザードゲル」紹介動画
https://www.youtube.com/watch?v=gwVULr54l5Y

裸眼よりも演色性・コントラストを向上させ、ゴルフボールを見えやすくするレンズを開発。ボールの強調効果を持ちながら、着用時の視界色は自然で眼に馴染みやすいため、長時間の着用でも眼への負担を軽減。

ガスの塊（クラスター）を表面に衝突させる独自技術を用い、ポリマーや医療用材料の表面改質を行っています。これまでエンジニアリングプラスチックであるPEEKで作成した非金属製脊椎インプラントの細胞付着性を向上させるなど、医療用器具の表面改質への応用を進めています。本技術は、ポリマーだけでなく、金属・半導体・合金など幅広い材料の表面改質に応用可能です。

現在において欠かす事のできない人工知能（ＡＩ）技術を駆使し、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波エコー等の医用画像の分析・解析を行い医者が診断を行う際に有効な支援情報を提供します。
また、医療ビッグデータを活用し、疾患の発症予測、術後の予後予測等を行うことにより、予防医療が可能となり、患者満足度の向上、医療費の削減効果が見込めます。

人工知能（AI）技術を用いた信号処理技術を中心とした共同研究を展開しております．信号処理技術としては，臭いセンサ群を利用した体臭を識別するシステム，風景動画像からの人物検出・計数システムなどを開発しています。また，医用関係の情報処理としては，健康診断結果を用いた疾病予測，胃Ｘ線画像を用いた腫瘍の検出，病院給食の献立作業支援システムなどを開発しています。

産総研では海水中での生分解性評価をはじめとする各種条件下での生分解性評価を行っています。生分解性材料は材料組成や製品の形状、表面状態によって分解速度は大きく変化し、また、環境条件、例えば採水地点によって海水の生分解活性は大きく変化します。各種環境条件下での生分解挙動を把握しておくことは生分解性材料を展開していく上で重要です。