【勁報/記者于郁金/臺南報導】 冷凍鑄造用於仿生多孔洞材料，極具應用潛力，但從設計到製作，過程繁雜又充滿不確定性；國立成功大學工程科學系游濟華助理教授帶領研究團隊，成功利用人工智慧模型預測冷凍鑄造中冰晶結構生成，並能設計冷凍鑄造仿生多孔洞材料的所需的孔洞結構，不僅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，還進一步開啟了材料設計新途徑，這項研究成果5月17日一舉躍登國際權威期刊《Advance Science》(https://reurl.cc/xlzXgV)。

游濟華助理教授表示，冷凍鑄造是新興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；但迄今無論設計冰晶生成趨勢或生成後鑄造，都要耗費大量人力和時間，而且變數極大。

現今，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，預測冰晶結構生成結果；游濟華助理教授團隊不僅利用人工智慧「深度學習」去預測結果，又應用了「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」所需要各式條件。 這項「預測+設計」人工智慧模型，是游濟華助理教授及其團隊獨立研究開發而成。

游濟華助理教授說，此模型大幅加速冰晶結構設計過程，一般來說有經驗設計者，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分鐘即大功告成；至於運算成本，一般電腦計算若需要2分鐘，人工智慧只要2秒。

游濟華助理教授研究團隊成員包括，博士候選人曾柏諺、研究助理郭張瑋、碩士畢業生簡宇辰，大家前後耗費1年時間才完成此項研究；這一年來，團隊遇到不少挑戰，難題之一是沒有現成適合人工智慧模型框架可以使用，必須開發符合研究需求全新模型架構、設計演算法等；另一個難關為，如何有效整合與控制溫度、速度、攪拌時間等參數。在團隊鍥而不捨堅持下，問題逐一被克服。

游濟華助理教授表示，未來將帶領團隊繼續探索人工智慧在材料方面應用、研究更先進技術；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，研究孔洞結構不同生成方向、探討添加材料等，都是值得深入議題；《Advance Science》是涵蓋材料科學、物理、化學、醫學和生命科學及工程學方面研究期刊，具有高度影響力。