臺灣首創生成式AI 2.0應用介電質新材料研發 成果登國際頂尖期刊封面

【勁報記者于郁金/臺南報導】國立成功大學材料科學與工程學系教授張高碩與蘇彥勳團隊，利用生成式AI與強化學習技術等先進科技，導入5G、6G無線通訊與智慧車用雷達必須使用到介電質材料研發上，大幅加快其速度，這種利用AI運算改變研發流程革命性方法，為臺灣材料科學發展立下重要里程碑，相關成果也發表在國際頂尖期刊《材料化學功能性元件（Journal of Materials Chemistry C）》上，並獲選為封面文章，可見其重要性。

團隊指出，這項研究成果象徵臺灣正式邁入以生成式 AI 驅動材料研發的新紀元，為未來智慧通信與自駕車關鍵技術奠定堅實材料基礎。

團隊表示，美國從1、20年前，就開始重視AI在研發上的利用，認為不僅能節省研發成本、並能加速期程，臺灣近年也加緊腳步，國科會近期補助成大、交大與清大團隊，分別在介電質材料、金屬材料與仿生材料等項目研發上，導入AI技術，獲得相當不錯成果，成大團隊研發材料設計AI平台，目前也對外開放，以協助產業界。

團隊表示，利用AI加速新科技的研發，已是全球趨勢，但在材料這一部分，發展比較晚一些；過去新的材料從研發到實際生產運用，可能有長達3、40年生命周期，以半導體為例，使用矽材料，大約經歷近40年，目前發展到第5代，可看出新材料研發曠日費時，實在難以因應日新月易科技革新速度。

而隨著5G、6G無線通訊與智慧車用雷達等高頻應用快速發展，業界對兼具高介電常數、低損耗與高頻穩定性介電質材料需求激增；為突破傳統材料研發流程中高成本與冗長周期限制，成功大學研究團隊開創性導入生成式人工智慧(AI 2.0)與強化學習技術，建構一套能自我學習、預測與推理材料設計平台。

團隊表示，平台整合機器學習、無監督/自監督學習(有監督可以協助除錯，提高準確度)與高通量計算方法，從海量結構與特性資料中，自主探索最具潛力的新型材料，顯著提升材料預測精度與開發效率，成功應用於高頻電介質材料快速篩選與優化；這是臺灣首度將AI 2.0技術深度應用於新材料加速設計研究實證，展現生成式AI在未來材料研發中革命性潛力。

「簡單地說靠著現在很流行ChatGPT，就能研發新材料，但團隊必須為平台充實材料方面龐大資料庫，並以實體實驗結果輔助，才能提高其結果準確度」。張高碩表示，在經過2年努力後，平台目前準確度幾乎可以超過9成，相當不容易。

蘇彥勳則表示，國際頂尖期刊能將團隊成果放在封面，最主要就是AI運用，顛覆過去傳統材料研發流程，也勢必成為未來趨勢，研究成果同時也突顯臺灣在生成式AI材料設計領域國際競爭力。

團隊由成大材料系張高碩教授、蘇彥勳教授、丁志明講座教授、阮至正教授與陳嘉勻教授共同主持研究計畫，成員還包括博士後研究員印度籍阿密特夏瑪(Amit Kumar Sharma)、博士生邱彥倫、碩士生鄭泰明等；計畫名為「人工智慧輔助高通量探索用於超越5G和6G無線通信與車用雷達之嶄新介電材料─高效能製備與分析多孔無機─有機複合低介電薄膜」，獲國科會工程處材料學門支持。

團隊表示，除基礎研究外，團隊也積極投入人才培育，於臺灣鍍膜科技協會年會等國際材料會議，開設AI材料設計短課程，並舉辦多場線上工作坊，協助臺灣建立材料數位轉型與AI人才基礎，推動產業升級與國際接軌。

論文連結：
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/tc/d5tc00104h