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台灣首創生成式 AI 2.0 應用於介電質新材料研發 成果登上國際頂尖期刊封面::俊逸文教基金會::
 
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台灣首創生成式 AI 2.0 應用於介電質新材料研發 成果登上國際頂尖期刊封面
【記者蘇芳芸臺南報導】國立成功大學材料科學與工程學系教授張高碩與蘇彥勳團隊,利用生成式 AI 與強化學習技術等先進科技,導入 5G、6G 無線通訊與智慧車用雷達必須使用到的介電質材料研發上,大幅加快其速度,這種利用 AI 運算改變研發流程的革命性方法,為台灣材料科學發展立下重要里程碑,相關成果也發表在國際頂尖期刊《材料化學功能性元件(Journal of Materials Chemistry C)》上,並獲選為封面文章,可見其重要性。

團隊指出,這項研究成果象徵台灣正式邁入以生成式 AI 驅動材料研發的新紀元,為未來智慧通信與自駕車關鍵技術奠定堅實材料基礎。

團隊表示,美國從 1、20 年前,就開始重視 AI 在研發上的利用,認為不僅能節省研發成本、並能加速期程,台灣近年也加緊腳步,國科會近期補助成大、交大與清大的團隊,分別在介電質材料、金屬材料與仿生材料等項目研發上,導入 AI 技術,獲得相當不錯的成果,成大團隊研發的材料設計 AI 平台,目前也對外開放,以協助產業界。

團隊表示,利用 AI 加速新科技的研發,已是全球趨勢,但在材料這一部分,發展比較晚一些;過去新的材料從研發到實際生產運用,可能有長達 3、40 年的生命周期,以半導體為例,使用的矽材料,大約經歷近 40 年,目前發展到第五代,可以看出新材料的研發曠日費時,實在難以因應日新月易的科技革新速度。

而隨著 5G、6G 無線通訊與智慧車用雷達等高頻應用快速發展,業界對兼具高介電常數、低損耗與高頻穩定性的介電質材料需求激增。為突破傳統材料研發流程中高成本與冗長周期的限制,成功大學研究團隊開創性導入生成式人工智慧(AI 2.0)與強化學習技術,建構一套能自我學習、預測與推理的材料設計平台。

團隊表示,平台整合機器學習、無監督/自監督學習(有監督可以協助除錯,提高準確度)與高通量計算方法,從海量結構與特性資料中,自主探索最具潛力的新型材料,顯著提升材料預測精度與開發效率,成功應用於高頻電介質材料的快速篩選與優化。這是台灣首度將 AI 2.0 技術深度應用於新材料加速設計的研究實證,展現生成式 AI 在未來材料研發中的革命性潛力。

「簡單地說靠著現在很流行的 ChatGPT,就能研發新材料,但團隊必須為平台充實材料方面的龐大資料庫,並以實體的實驗結果輔助,才能提高其結果的準確度。」張高碩表示,在經過兩年的努力後,平台目前的準確度幾乎可以超過 9 成,相當不容易。

蘇彥勳則表示,國際頂尖期刊能將團隊的成果放在封面,最主要就是 AI 的運用,顛覆了過去傳統材料研發的流程,也勢必成為未來的趨勢,研究成果同時也突顯台灣在生成式 AI 材料設計領域的國際競爭力。

團隊由成大材料系張高碩教授、蘇彥勳教授、丁志明講座教授、阮至正教授與陳嘉勻教授共同主持研究計畫,成員還包括博士後研究員印度籍阿密特夏瑪(Amit Kumar Sharma)、博士生邱彥倫、碩士生鄭泰明等;計畫名為「人工智慧輔助高通量探索用於超越 5G 和 6G 無線通信與車用雷達之嶄新介電材料─高效能製備與分析多孔無機─有機複合低介電薄膜」,獲國科會工程處材料學門支持。

團隊表示,除基礎研究外,團隊也積極投入人才培育,於台灣鍍膜科技協會年會等國際材料會議,開設 AI 材料設計短課程,並舉辦多場線上工作坊,協助台灣建立材料數位轉型與 AI 人才基礎,推動產業升級與國際接軌。###

論文連結:https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/tc/d5tc00104h

   
張貼日期: 2025/6/4 下午 12:01:00 <<上一則 | 下一則>> ↖回到列表
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