導讀 成大工程科學系助理教授遊濟華帶領研究團隊，成功利用人工智慧模型預測冷凍鑄造中的冰晶結構生成，並能設計冷凍鑄造仿生多孔洞材料的所需的孔洞結構，降低設計與製造過程所耗費的人力與時間成本，提升成功率，並開...
成大工程科學系助理教授遊濟華帶領研究團隊，成功利用人工智慧模型預測冷凍鑄造中的冰晶結構生成，並能設計冷凍鑄造仿生多孔洞材料的所需的孔洞結構，降低設計與製造過程所耗費的人力與時間成本，提升成功率，並開啟材料設計新途徑，成果獲國際期刊《Advance Science》刊登。
遊濟華表示，冷凍鑄造是新興的仿生多孔洞材料製作法，冰晶結構生成是仿生多孔洞材料「結構」的關鍵，冷凍鑄造仿生多孔洞材料可運用的領域，例如生醫骨材等生物材料、油水過濾、空氣過濾等環保用途，但無論設計冰晶生成趨勢或生成後的鑄造都要耗費大量人力和時間，而且變數極大。
現在國內外都有團隊投入人工智慧冷凍鑄造相關研究，但多數做的是預測，提供各種溫度、速度等條件，預測冰晶結構生成的結果，成大團隊利用人工智慧「深度學習」去預測結果，又應用「增強式學習」，讓模型具有設計能力，輸入指令說明要製作的孔洞結構，模型就能設計出符合「結果」所需要的各式條件。
團隊開發預測+設計人工智慧模型，遊濟華指出，模型大幅加速冰晶結構設計過程，一般來說有經驗的設計者，至少要花 5 小時才可能設計出一個冰晶結構生長趨勢，人工智慧模式 2 至 3 分鐘就大功告成，至於運算成本，一般的電腦計算若需要 2 分鐘，人工智慧只要 2 秒。
遊濟華強調，未來將帶領團隊繼續探索人工智慧在材料方面的應用、研究更先進的技術，現在冷凍鑄造仿生多孔洞材料，孔洞結構都是朝同一方向生成，研究孔洞結構不同的生成方向、探討添加材料等，都是值得深入的議題。
（首圖來源：成大）
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標題：成大研究團隊預測+設計 AI 模型！開啟冷凍鑄造仿生材料設計新途徑
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