Die Entwicklung zukünftiger elektronischer Systeme erfordert ein tiefes Verständnis der Zusammenhänge zwischen Materialeigenschaften, Verbindungstechnologien und den daraus resultierenden Zuverlässigkeitsanforderungen. Insbesondere steigende Leistungsdichten, zunehmende Miniaturisierung und die Integration neuartiger Materialien führen zu komplexen thermischen und mechanischen Belastungen, die die Lebensdauer elektronischer Baugruppen maßgeblich beeinflussen. Am IAVT verbinden wir experimentelle Zuverlässigkeitsuntersuchungen, moderne Simulationsmethoden und datengetriebene Ansätze, um das Verhalten elektronischer Verbindungen und Baugruppen besser zu verstehen und vorherzusagen. Ein zentrales Ziel ist die Gewinnung belastbarer Materialdaten für die Charakterisierung und Modellierung des thermomechanischen Werkstoffverhaltens. Hierfür werden Material- und Verbindungseigenschaften unter anwendungsnahen Belastungsbedingungen untersucht und für die Entwicklung physikalisch fundierter Modelle bereitgestellt. Auf Basis dieser Daten werden numerische Simulationen eingesetzt, um Spannungen, Deformationen und Schädigungsmechanismen in elektronischen Aufbauten zu analysieren und ihre Zuverlässigkeit bereits während der Entwicklungsphase zu bewerten. Die Kopplung von experimentellen Untersuchungen und simulationsgestützten Methoden ermöglicht eine effiziente Lebensdauerprognose sowie die gezielte Optimierung von Materialien, Designs und Prozessen. 

Ergänzend erforschen wir Methoden des Maschinellen Lernens und der datenbasierten Modellierung, um komplexe Zusammenhänge zwischen Werkstoffdaten, Prozessparametern und Ausfallmechanismen zu identifizieren. Dadurch können Simulationsmodelle beschleunigt, Vorhersagen verbessert und Entwicklungszyklen verkürzt werden. Die Kombination aus Materialdatengewinnung, Zuverlässigkeitsbewertung, Simulation und künstlicher Intelligenz schafft die Grundlage für robuste und leistungsfähige Aufbau- und Verbindungstechnologien der nächsten Generation.