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

作者 | 發布日期 2023 年 05 月 18 日 15:31 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 材料 line share follow us in feedly line share
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


成大工程科學系助理教授游濟華帶領研究團隊,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。

游濟華表示,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,游濟華指出,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 2~3 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。

游濟華強調,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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