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【材料創新4.0—材料資訊技術與應用】與【微孔化技術發展】技術專題

 

工業材料雜誌 407 期

出版日期: 2020/11/5

當期雜誌簡介

推動新材料發展的人工智慧
材料科學領域經過幾個世紀的發展,已累積了大量的數據,但因受限於人類計算分析的能力,使我們難以蒐集、吸收和處理每天產生的巨量資訊。目前,新材料研究與開發主要是以Trial-and-Error的方式進行,它是基於大量經驗指導以及少量的模擬計算作為補充下而執行的實驗,會消耗大量的人力、時間、材料和資金。因此,我們亟須尋找一種新的研究方法,使大量的材料資訊數據能被妥善利用,來加速材料的創新!AI的出現為材料科學發展帶來了新的曙光,其從簡單的感知器發展成複雜的多層神經網絡,一些先進的AI系統甚至可擊敗國際象棋、圍棋等領域的世界冠軍。


在科學應用方面,AI技術下的重要分支—機器學習(ML)可結合材料研究轉為材料資訊學,近年來該領域發展迅速,它是AI在材料科學研究中最有前途的應用,特別的是它可以從通過數據集和構建模型來進行材料研發方向的預測,幫助研究者有效地獲取不同特徵因子之間的隱藏關係、預測各種新功能材料的可能結構或屬性、優化合成參數使現有材料的特性表現升級。本期「材料創新4.0—材料資訊技術與應用」技術專題,將介紹機器學習如何幫助材料研發,並以陶瓷材料開發、紡織染整製程、噴墨用色漿安定化製程三方面為例,述說如何將實驗數據或蒐集所得的資訊進行分析清整,建立機器學習神經網路模型,再由演算法參數的調整,導引或預測材料與製程的開發方向。期能讓相關領域的人員對AI與ML如何協助材料發展有更深入的了解。

Less is More—微孔化技術發展
輕量化在生活中隨處可見,特別是在全球人類對生活品質的重視度提升以及產業藉由輕量化來達到環保訴求等趨勢的驅動下,輕量化材料近年來在建築、居家、醫療、航空及運動領域的應用上有著大幅度的成長。此外,面對全球資源的短缺、節能減碳效應持續發酵,如何降低二氧化碳的排放並透過對自然資源的管理來達到永續環境,是全球目前普遍的共識,尤其是在大眾皆需要的運輸相關領域及產業,受到相當程度的影響及衝擊。如何在透過新的結構設計與最少材料使用下,仍能符合/增進使用上的特性需求,是運輸產業與相關供應鏈不斷積極布局的方向。面對這樣的挑戰,降低材料密度以減少重量及使用量為最常見的方法,而在高分子材料中,即是利用微孔化技術來達到這樣的目的。本期「微孔化技術發展」專題,將分別剖析微孔化高分子材料於車材及鞋材的應用,同時介紹環境友善的微孔化材料的發展現況,也對於高分子微孔化視覺化的技術發展歷程進行匯整說明。期與讀者分享如何運用「少即是多」的微孔化技術,同步瞄準機能提升與永續環境的雙重目標,為人類建構更美好的未來!

主題專欄
電磁/複合材料專欄「磁性記憶體科技的演進」詳盡介紹磁性材料的性質、需求、工作原理、面臨問題,以及磁記憶體科技整體的優點以及應用相關的展望,點出自旋軌道矩寫入技術未來可能脫穎而出。市場瞭望專欄「台灣電網用儲能產業發展五年回顧」就近五年來國內電網用儲能產業過往發展進程做初步盤點,同時分析2015~2020年間針對台灣相關產業進行之年度調查,提供各界後續對產業未來前景展望之參考。材料與技術專欄「毫米波材料介電特性量測技術(下)」展示工研院材料與化工研究所自行開發之相關毫米波頻段材料介電特性量測平台,該微波介電材料測試實驗室為全台第一個通過微波介電材料量測之TAF認證實驗室。「高分子的百年盛事」系列本期則推出「聚醯亞胺樹脂的發展」,探討聚醯亞胺的合成原理與相關應用,並說明工研院材化所在高頻軟板材料技術之開發成果。篇篇精彩,歡迎賞閱!

凡對以上內容有興趣的讀者,歡迎參閱2020年11月號《工業材料雜誌》或參見《材料世界網》,並歡迎長期訂閱加入材料世界網會員,以獲得最快、最即時的資訊!

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