劉子瑜 / 工研院材化所
隨著人工智慧(AI)、機器學習(ML)與數位雙生(Digital Twin)技術快速發展，材料化學領域正逐步邁向數位轉型。AI不僅能協助新材料設計、配方最佳化、製程監控與品質預測，更能透過數據分析與知識模型，大幅降低傳統材料研發中高度依賴試錯的成本與時間。本文探討材料化學領域導入AI的核心策略，包括數據資產化、領域知識特徵化、跨部門協作與混合型人才培育等關鍵方向。同時分析導入過程中常見的挑戰，例如數據品質不足、AI與實際場域脫節及跨域人才缺乏等問題。文章進一步提出從小場景切入、建立數據平台與數位種子團隊的推動方式，並說明AI未來將如何改變材料研發模式與產業競爭邏輯。AI的真正價值，不只是提升效率，而是將材料知識逐步轉化為可持續學習與演化的智慧系統。
【內文精選】
材料化學領域AI導入的四大方向
材料開發包含技術源頭設計、實驗與分析、優化與整合、驗證與量產等四階段，其中，實務經驗告訴我們在源頭設計與實驗/分析兩階段是最高頻的應用場景，導入AI也應遵從減法原則，不是單純簡化應用場景，而是簡化步驟消除冗餘，精準對焦痛點，選擇合適的工具。如圖一，導入的四大方向簡述如下。
圖一、材化領域AI介入立竿見影的效率提升環節
1.新材料開發設計
材料開發最大的困難之一，在於如何從龐大的材料組合中找到最佳配方。過去研究人員通常透過DoE(Design of Experiment)逐步調整條件，但當變因數量增加時，實驗數量會呈現指數級成長。AI可以透過以下方式協助：
(1)材料特徵化
將材料組成、元素特性、分子結構式、結晶結構、熱力學參數等轉化為AI可理解的特徵值。
(2)機器學習預測
建立材料性能預測模型，例如：①導熱係數；②機械強度；③耐腐蝕性；④光學特性；⑤電性特性；⑥壽命預測。
(3)逆向材料設計
利用AI從目標性能反推可能材料組成。例如：「希望材料具有高熱導率、低熱膨脹與高耐壓特性」， AI可協助搜尋最可能的材料組合與製程參數。
(4)生成式AI與文獻分析
生成式AI能快速整理全球論文、專利與公開數據，協助研究人員掌握技術趨勢。未來材料研發的競爭，將不只是誰有更多設備，而是誰能更快建立知識模型。
此外，由於材料開發相關數據取得不易，因此可以結合生成式AI與文獻分析進行公開數據整理，藉由相關領域技術的初始數據及進行新材料設計或配方的初始模型，獲得材料的開發方向，再藉由實驗參數預測進行數據補充，逐漸收斂成為貼近企業內部的研發數據模型。本團隊已利用此模式進行多種技術之數據驅動研發，找出最佳化材料設計的開發方向---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。
★本文節錄自《工業材料雜誌》474期，更多資料請見下方附檔。