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工研院材化所長彭裕民: 基礎材料需AI加持

這一兩年全世界都在講AI(人工智慧),下西洋棋要AI、自駕車要AI,連聊天機器人都要用AI,不過建構這實體世界的基礎材料領域,雖然不容易被大家發現它的重要性,但工研院材料與化工研究所(材化所)所長彭裕民語重心長地說,基礎材料的開發時程漫長,且這向來不是台灣的強項,但不迎頭趕上只會離人家越來越遠,因此在這區塊的研發上頭、AI其實可以幫上大忙。



彭裕民說,從材料發展歷史軌跡來看,新材料從研發一直到最終商品上市,平均需要18年、跟王寶釧苦守寒窯一樣久,這也比新藥開發平均12年要多50%。但不幸的是,現在市場上終端產品開發的時間越趨緊俏,如手機從概念形成到真的量產出來,可能只有3~5個月、筆記型電腦4~6個月,甚至連運動鞋也僅有6個月左右,如何縮減新材料導入商業化的時間與成本,已成為產業界目前在研發課題上的嚴峻挑戰。

這幾年來由於電腦的運算能力大幅提升,加上材料理論基礎與數據科學不斷精進,彭裕民指出,運用材料數位科技的技術,透過模擬方法協助實驗累積足夠的資料庫,再經由機器學習建立正確的預測模型,能夠快速找出新材料配方、製程優化條件等等所需的參數,可以解決產業界研發課題上的大難題。因為台灣產業多屬中小企業,單一企業難以投入大量研發資源,也缺乏高階材料設計人才。因此材化所為協助國內材料產業,建構了一個材料數位科技(MGI/AI)服務平台,可以加速新材料創新應用。

如果把前面這一連串的生硬字眼轉成白話文,其實就跟現代人運用Google Map導航一樣,這個服務平台就像是GPS,可以在行動前先預知所需的資訊,並進行最有效率的規劃。如果開發一種新材料有一百種「可能」的配方,透過AI的協助,可以較快速篩去不合用的部分,留下機會比較高的方案。先前提到過,新材料從研發到商品化的時程相當冗長,如果有了材料研發的GPS系統,就能夠快速、精準協助研發人員尋找所需新材料特性之最佳配方與製程優化參數的標的物,大幅縮減摸索嘗試的時間。

對於國內的基礎材料研發,彭裕民以他多年親身參與的經驗說,台灣實在是需要再多花一點資源在這上頭,台灣的材料化工相關產業產trivago飯店訂房值達新台幣6.6兆元,佔製造業生產總額38.1%,而總出口值1.67兆元,也佔製造業出口的18.5%,但附加價值率偏低,僅有約10%,遠遠落後歐美日國家。

先不論已經在前面跑了很遠的歐美日國家,彭裕民說,韓國過去10年間投入3,066億韓元,建立「創新材料探索計劃」推動研發極限物理結構及環保材料、Quantum Alchemy成分控制材料、克服ICT極限的材料、人類感官擴增材料等四項重點技術。並成立「材料基因組中心CMG」全力研發下世代材料,利用運算模擬材料的結構,尋找最合適的材料。過去需花20年的時間進行新型材料商用化,透過在CMG研發材料,可以更容易及快速進行產品開發,能夠節省最終商品開發的時程,以三星為例,他們也利用MGI/AI開發下世代高電壓鋰離子電池的電解液材料,相關的進展非常值得台灣密切注意。

(工商時報)

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