AI應用落地材化領域，提升創新材料開發競爭力
隨著全球化競爭及產業變動快速，產品開發生命週期短、產品少量多樣化成為趨勢，以AI輔助各產業技術研發效率日益重要。市場對材料及元件的性
能要求日益嚴苛，有鑑於材料研發與應用型態已朝向多技術整合，更需加強材料化學應用與資料科學的跨領域生態體系建立。數據驅動研發模式之主要核心，就是把在產品開發歷程當中的材料設計、製造、產品測試還有使用壽命驗證等資訊收集起來，因應材料開發或應用所設定的命題，轉成相應的數據與重要特徵因子，並搭配適當的演算法來獲得/組成製程參數-結構-特性數學函式，進行材料研發經驗留存和新問題未知解的預測。然而國內中小企業缺乏AI相關人才及AI技術應用經驗，如何協助國內企業導入創新研發的數據力思維，填補高端的AI創新技術與傳統材料/製造產業間的知識鴻溝，一直都是國內產業推動AI數位轉型的最大難點。
近年來由於數據驅動方法的應用及數據決策方法的創新，引領了材料設計領域由經驗科學邁向數據驅動科學，進入了材料研發的創新模式。以數據驅動進行材料研發，不管在效率和準確性方面皆優於傳統的反覆測試方法，並且藉由機器學習模型可以簡化複雜的材料特徵描述。『材料數據驅動研發創新模式之趨勢與發展』介紹目前數據量較豐富的模擬數據及實驗數據資料庫，並以電催化產氫過渡金屬觸媒材料設計作為材料數據驅動研發模式案例說明，也剖析相關數據驅動創新材料設計未來的挑戰與展望，包括：數據的相關性及使用、數據的完整性、數據的標準化、數據的取得和儲存，還有數據的時效性及擴充性等。
新材料的開發是費時費工且高成本的工作，從開發出來到導入產業使用需耗時十餘年。對產業來說，更換新的材料有時候幾乎是整條產線需要重新建立，原因在於更換成品某部位的材料，除該部位的製程需要做改變外，和該部位相鄰部件的材料和部件結構也可能需要做調整。因此除非是有突破性的改善，否則絕不輕易引入新的材料。然而，此種趨勢隨著計算材料科技的進步以及電腦計算速度大幅提升，已經有了轉變。結合最新的計算材料科學技術以及機器學習技術，可以從關鍵部位的材料出發，到整體成品的性質直接做分析，大幅縮短新材料開發到應用的時間和成本。『數值模擬與機器學習技術應用於材料開發』介紹新材料開發的最新技術流程，並以機器學習應用在電解液開發以及多物理(數值模擬)技術應用於碳化矽長晶爐開發為例，做詳細說明。並點出第一原理計算、計算熱力學、多物理(數值模擬)計算以及機器學習是材料開發最重要的四大工具。
5G通信在其傳輸速度方面帶來了新時代，並超越包括Sub-6和24 GHz在內的高頻頻譜。這種高頻應用趨勢推動了對具有高Q值和低介電常數及溫度穩定材料的需求。高可靠度的器件主要採用低溫共燒陶瓷(LTCC)技術製造，並與天線封裝在一起。然而，目前大部分LTCC陶瓷材料都由國際公司開發和製造，台灣還沒有能力獨立設計和製造高品質的材料。因此，台灣迫切需要發展材料設計能力並自行掌握原材料，以進行5G基礎設施建設。『AI數據分析於5G LTCC陶瓷粉體開發應用』介紹使用數據庫和人工智慧模型等數位工具以數據驅動研發模式來加速LTCC陶瓷材料開發的經驗，利用實驗室累積的實驗數據，以機器學習建模幫助找出材料合成的重要因素，並研究初始評估模型及提供模型應用建議，未來將收集更多的實驗數據來完善模型以提高模型的準確性。
國內工具機相關產業整體產值在世界排行第7，占有全球工具機產值約5%左右，近5年平均產值皆達40億美元以上，相關先進精密製程產業對於表面改質之需求更是與日俱增。『AI數據分析於金屬異質鍍膜研究之應用』報導，近年因環保意識提升與國內產業轉型，表面改質技術重心已逐步從傳統之電鍍硬鉻、滲碳、氣體及離子氮化等表面改質製程，演進到較環保且低溫製程之物理氣相沉積技術。但由於國內先進精密製程應用日漸廣泛，且各大廠商之材料特性需求也不盡相同，傳統試誤法已無法負荷。為了減少試打樣所需之時間及經濟成本，工研院材化所以大數據分析及AI智慧技術導入，在合理範圍內推測參數調整之實際應用效果，其具體成效將可為業界提供即時數據預測，大幅縮短材料開發時間與成本。
全球傳統水泥生產過程中會消耗大量的能量及排放二氧化碳，因此以混凝土作為建築材料應用，可有效降低能耗及二氧化碳排放的問題。但由於混凝土組成非常複雜，要在28天內達到最佳抗壓強度的配方，仍然具有挑戰性。利用機器學習方法可快速預測混凝土配方的比例，並找出影響特徵因子，將能大幅縮短材料開發的時間。『AI數據分析於低碳排混凝土研究之應用』介紹目前國際上已應用於混凝土開發的AI技術案例，包含材料物理性質、機械性質及影像辨識等應用。混拌業者透過AI技術，將能減少試錯試驗時間以達到製程參數優化，進一步加速開發實驗配方預測速度，並解決調控配方品質不穩定的問題。
守護石化設備安全 應用智慧化檢監測技術防微杜漸
全球石化業每年因火災或爆炸之直接損失超過30億美元，主要以儲存桶槽、輸送管線及製程操作單元設備失效為主。「沒有工安，就沒有石化業」成為人民高度期盼。國內石化廠多數座落於沿海嚴苛腐蝕環境區域，再加上涉及大量高溫、高壓及高腐蝕性流體製程，易造成石化設備內外部逐漸腐蝕劣化。以石化設備外部腐蝕問題為例，常見之腐蝕熱點包含：塗裝失效引致腐蝕、間隙腐蝕、法蘭螺栓腐蝕、保溫層下腐蝕、不銹鋼孔蝕、應力腐蝕、加凡尼腐蝕等。目前既有做法主要仰賴巡檢員依照圖面路徑，以目視檢查找出上述腐蝕熱點；然而石化設備Layout及組件複雜，儲槽高塔多達數百座、管線動輒長達數千公里，單靠巡檢員難以全面檢出腐蝕熱點。近年來智慧化、數位轉型、人工智慧概念風潮興起，藉由導入智慧化塗層管理系統及運用各類智慧型檢監測技術以掌握石化設備腐蝕問題，於國內外石化廠皆已有實績，潛力無窮。
石化設備外部腐蝕檢查為石化廠維護保養設備之重要工作之一，如何早期發現腐蝕熱點並儘早維護，為降低石化廠工安意外風險之重要關鍵。近年來隨著無人載具、人工智慧應用風潮盛行，此等智慧型技術導入是否可有效補足人力檢查之不足亦受到矚目。目前國內石化業者對於此等技術之有效性仍存有質疑並保持觀望之態度，未來是否有相關法規或示範驗證場域供無人機巡檢及人工智慧檢查技術驗證其可行性及安全性，將決定此等技術是否可加速於我國石化廠之應用與落實。『無人機及人工智慧應用於石化設備外部腐蝕巡檢發展趨勢』首先簡介石化設備外部常見腐蝕問題與機制，爾後回顧近年來國際間運用無人機及人工智慧於石化設備腐蝕檢查之發展現況、應用潛力及技術瓶頸。提供給各界參考，以共同啟發智慧化腐蝕巡檢技術之應用新契機。
『「油漆塗裝管理系統平台」規劃及推動經驗分享』一文主要介紹台塑目前於塗裝檢查管理及分級方法，藉由掌握塗裝劣化進程即可有效避免腐蝕發生。油漆塗層為保護管線及設備抵抗大氣環境腐蝕的第一道屏障，但油漆塗層在大氣腐蝕環境下逐年劣化為必然發生之趨勢，如何將防蝕維護作業進行有效地管理管制更形重要。將保護設備免於大氣腐蝕侵襲的「油漆塗層」視為「資產」，建置「油漆塗裝管理系統平台」，建檔並記錄設備油漆塗層基本資料與外觀檢查數據，可依設備別、區域別評估其保護塗層劣化指標並進行分級，將可更正確且更有效率進行管線、設備之防蝕規劃，並據以推行現場施工維護，確保設備運轉安全。
台灣地處亞熱帶，腐蝕環境極高，石化設備的防蝕主要以熱浸鍍鋅加油漆型式作為防蝕的第一道屏障，進行塗層檢查可避免腐蝕擴大影響設備和管線的安全。然而，面對石化廠區廣大以及設備複雜的問題，傳統以目測、非破壞檢測進行塗層檢查的方法往往受限於專業知識和檢查速度，難以快速準確地勘定塗層的劣化；而利用光學檢測亦難以追蹤後續影像並進行維修改善工作規畫。因此配合新的檢查技術，逐步邁向數位化與智慧化以掌握塗層劣化的改變，並盡可能地提早察覺缺陷，是未來塗層劣化檢測的趨勢。『石化設備塗裝系統劣化檢測的智慧化發展』整理光學檢查技術在塗層檢查上的應用，並探討未來發展的可行方向。
保溫層下腐蝕(CUI)問題困擾各界已久，因其不可見之特性，若採外觀目視加局部拆檢測厚之傳統方法，不但花費甚鉅且收效甚微，歷年大小CUI引起工安事故即證明其成效不彰。因此利用先進科技於最少搭架需求及保溫拆除數量之前提下，快速篩檢出CUI潛在風險區域越顯重要，透過整合最新監檢測科技，以系統性方式介入CUI問題，方為CUI防治長久之計。『保溫層下腐蝕先進監檢測技術』針對幾項具代表性的CUI防治監檢測新科技及設備進行介紹，並延伸探討可行之系統性作為，提供給各界參考，希冀對國內CUI防治工作有所助益，從而減少並降低工安危害造成的經濟及人命之損傷。
主題專欄
微反應器作為高效率流體混合反應器，能夠在極短暫時間內達到不同流體的高度混合效果以降低生產成本，因而吸引醫藥產業高度興趣。『微流道反應器技術應用於高價值醫藥與特化產品生產』文中將討論Eicosapentaenoate（簡稱EPAE）產品透過工研院所設計的先進型微反應器系統進行量產技術開發，其原料是萃取自魚油中的有效成分，為高純度Omega-3酸酯，而EPAE生產過程中需要使用有機溶劑萃取方式獲得，萃取過程的產率則會影響到產品的生產成本。傳統製程設備龐大，且僅透過攪拌無法有效均勻混合油水兩相，降低萃取效果，故需要採用高效率的萃取技術來解決此製程效率問題。
近年來伴隨3D感測技術、自動駕駛和工業4.0等自動化技術的快速發展，對於靜態和動態物體的距離、速度等等空間辨識的精度要求隨之提高，因此需要具有大範圍掃描能力的雷射光來作為主動探測的光源。此種雷射光源在傳統上多採用機械旋轉掃描結構與額外光學元件配合 來達成所需要的功能，使得該光電元件往往體積龐大且造價昂貴。『利用超穎介面實現超微型可變角度光子晶體雷射』報導陽明交大研究團隊將光子晶體面射型雷射與超穎介面整合，提出了輕薄、可靠度高、製程簡單且便宜的具多重窄光束輸出之高功率光子晶體面射型雷射，成功在晶片尺度上實現了高效的可變角雷射光束輸出，可大幅降低3D雷射感測模組的體積與成本，期望未來此種新穎的雷射光源可獲得廣泛的運用。
『地下水三氯乙烯污染之生物關鍵菌群精準整治技術』一文介紹工研院綠能所整合所研發之營養源配方、專利菌劑與智能化生物整治系統，提高生物整治中脫氯菌群之降解成效，以達到低成本、高效益及綠色永續方式去除地下水中的含氯有機污染物。研究團隊建立完全脫氯功能基因分析技術及研發新型營養源配方ITRI-D23，可提升菌群還原脫氯效率達78%，加速移除污染及其中間產物。實場整治運用，除證實營養源配方之有效性外，搭配智能化生物整治系統可達到自動化、精準化藥劑添加與水質控制，提高生物整治執行效率。此技術能依據不同場址水文及地質條件差異，調整生物菌劑及營養藥劑組合配方，加速啟動生物厭氧脫氯整治成效，並搭配現場智能化生物整治系統，提供低能耗、高效率之綠色整治方案。
聚麩胺酸(γ-PGA)是一種無毒、安全、環保、天然植物來源，且高生物分解性與高生物相容性的高分子原料，具有優良的吸水性及低致敏性，應用的範圍相當廣泛，涵蓋化妝品、食品及保健品、農業、水處理和醫療等。近年來在醫療器材的研究文獻指出，γ-PGA適合應用於醫材中，而且在不同類型的醫材產品中具有不同的優點。γ-PGA可應用的醫材領域包含了傷口敷料、皮下填充劑、骨關節潤滑液、骨醫材及眼科產品。『醫療級聚麩胺酸γ-PGA開發及應用』一文介紹味丹生技成功升級γ-PGA生產製程為醫療等級，並且取得美國FDA Master File登錄號。此外，通過與西班牙的雙邊合作，成功將γ-PGA應用於眼科醫療器材。同時在與工研院的合作下，也研發出隱形眼鏡相關醫療產品配方。將進一步拓展和開發γ-PGA相關的水膠材料，以拓寬醫學、醫材的應用和發展。
專文篇篇精彩，歡迎賞閱！凡對以上內容有興趣的讀者，歡迎參閱2023年2月號《工業材料雜誌》或參見材料世界網，並歡迎
長期訂閱或加入
材料世界網會員，以獲得最快、最即時的資訊！