AI在材料化工產業的應用 
全球AI產值預估到2030年將達到1.8兆美元，熱門投資項目分別為醫療保健、資訊管理與雲端、金融科技、零售、工業自動化與IoT物聯網。AI應用於企業的衍生效益包括成本下降、生產效率及品質提升，而台灣企業以生產高值化產品走向全球市場競爭，AI導入已勢在必行且為未來的決勝領域。本期特別規劃「AI在材料化工產業的應用」專題，共收納五篇不同領域的AI應用文章，其中〈AI邊緣運算在材料檢測領域之應用潛力〉介紹應用於產業之高效能、低功耗的邊緣運算器。〈AI與材料解碼：打造下一代工業創新的祕密武器〉則說明由「結構–物性」預測起始，形成「預測-逆設計-驗證回饋」的研發循環。〈AI主動式學習驅動TPEE鞋材發泡製程技術〉則以實際案例出發，說明如何利用小數據縮短開發時間與降低成本。〈塗佈產線智慧缺陷檢測與專家診斷技術〉則建構一套可辨識多種類型塗佈缺陷之AI平台，並可提出缺失的成因分析與改善建議。〈基於電腦視覺的水下熱湍流影像還原〉開發深度學習復原模型，能有效修復傳統網路難以處理的畸變區域，對核電廠運作及水下運具的應用，產生關鍵性的影響。
智慧聲振偵測技術
聲音與振動源自結構與流體的動態行為，能在系統運轉過程中即時反映能量傳遞與邊界條件的變化，對早期劣化具備高度敏感性。當聲振感測進一步結合資料驅動分析與系統化判讀方法，其角色不再僅為輔助檢測工具，而是轉化為能夠支持系統狀態理解與風險辨識的主動感知手段。本專題〈智慧城市管網洩漏偵測系統平台開發研究〉一文，結合長距離與高靈敏度的偵測技術，提供用水管網智慧化監測方案。〈風場維運從「看得見」進化到「聽得懂」的新時代〉透過從風機噪音、設備與AI深度學習，開發出風力發電的新營運架構。〈主動式低頻聲波管路安全偵測系統之可實施性驗證〉藉由駐波聲壓變化精準判定管線缺陷的位置與嚴重程度，為工業管線安全把關。〈電廠主蒸汽系統管線聲振量測與結構完整性評估技術〉開發出一套具高度可靠性的非破壞性評估方法，監測電廠管路結構與安全管理。〈全佈式光纖感測技術〉則透過光纖解決長距離管線安全監測，並由被動巡檢邁向主動預警，為智慧工安與預測維護奠定核心技術。
主題專欄與其他
「在多變的國際趨勢之下，我國化學產業面對超量供應、削價競爭等經營困境。市場瞭望專欄〈三大衝擊下臺灣化學材料產業之展望〉，剖析產業對於擺脫能源轉型與紅色供應鏈兩大議題的思維方向，並以Shell Blue Hydrogen Process (SBHP)製程擘劃出高值化上中下游體系的藍圖。在循環經濟專欄方面，廢棄的LCD玻璃、含金屬的廢水，都是難以處理的產業難題，〈NaPoGlass–高效能金屬離子捕捉材〉介紹如何將廢玻璃如何應用於電鍍液的廢水處理，同時更將吸附的金屬離子再利用，開發各類功能性產品。高分子材料專欄〈從生醫級聚酯材料至組織修復仿生韌帶支架開發〉一文，介紹工研院開發的仿生韌帶支架(BILS)，結合高分子與生物陶瓷複合材、膠原蛋白塗層及多孔仿生結構設計，能有效縮短術後癒合時程、減緩傳統材料之發炎反應，更可提升長期使用穩定性。
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