冷冻铸造用於仿生多孔洞材料，极具应用潜力，但从设计到制作，过程繁杂又充满不确定性。国立成功大学工程科学系游济华助理教授带领研究团队，成功利用人工智慧模型预测冷冻铸造中的冰晶结构生成，并能设计冷冻铸造仿生多孔洞材料的所需的孔洞结构，不仅降低设计与制造过程所耗费的人力与时间成本，提升成功率，还进一步开启了材料设计新途径，这项研究成果5月17日一举跃登国际权威期刊《Advance Science》。

右起，游济华助理教授、研究助理郭张??、博士候选人曾柏谚

游济华助理教授表示，冷冻铸造是新兴的仿生多孔洞材料制作法，冰晶结构生成是仿生多孔洞材料「结构」的关键。冷冻铸造仿生多孔洞材料可运用的领域，例如生医骨材等生物材料、油水过滤、空气过滤等环保用途。但迄今，无论设计冰晶生成趋势或生成後的铸造，都要耗费大量人力和时间，而且变数极大。

现今，国内外都有团队投入人工智慧冷冻铸造相关研究，但多数做的是预测，提供各种温度、速度等条件，预测冰晶结构生成的结果。游济华助理教授团队不仅利用人工智慧「深度学习」去预测结果，又应用了「增强式学习」，让模型具有设计能力，输入指令说明要制作的孔洞结构，模型就能设计出符合「结果」所需要的各式条件。

这项「预测+设计」人工智慧模型，是游济华助理教授及其团队独立研究开发而成。游济华助理教授说，此模型大幅加速冰晶结构设计过程，一般来说有经验的设计者，至少要花5小时才可能设计出一个冰晶结构生长趋势，人工智慧模式2至3分钟即大功告成。至於运算成本，一般的电脑计算若需要2分钟，人工智慧只要2秒。

游济华助理教授研究团队成员包括，博士候选人曾柏谚、研究助理郭张??、硕士毕业生简宇辰，大家前後耗费1年时间才完成此项研究。这一年来，团队遇到不少挑战，难题之一是没有现成适合的人工智慧模型框架可以使用，必须开发符合研究需求的全新模型架构、设计演算法等。另一个难关为，如何有效整合与控制温度、速度、搅拌时间等叁数。在团队锲而不舍的坚持下，问题逐一被克服。

游济华助理教授表示，未来将带领团队继续探索人工智慧在材料方面的应用、研究更先进的技术。现在冷冻铸造仿生多孔洞材料，孔洞结构都是朝同一方向生成，研究孔洞结构不同的生成方向、探讨添加材料等，都是值得深入的议题。

《Advance Science》是涵盖材料科学、物理、化学、医学和生命科学以及工程学方面研究的期刊，具有高度影响力。