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興大團隊以人工智慧推動氫能源研究 成果登上國際頂尖期刊

廖妙茜
興大工學院楊明德院長(左3)、陳志銘副院長(右3)帶領團隊以人工智慧推動氫能源研究 成果登上國際頂尖期刊《Journal of Materials Chemistry A》。(圖/記者廖妙茜翻攝)
興大工學院楊明德院長(左3)、陳志銘副院長(右3)帶領團隊以人工智慧推動氫能源研究 成果登上國際頂尖期刊《Journal of Materials Chemistry A》。(圖/記者廖妙茜翻攝)

(觀傳媒中彰投新聞)【記者廖妙茜/台中報導】在全世界努力減少碳排放、發展乾淨能源的潮流中,氫能被認為是很有前途的綠色能源。「電催化水分解」是製造氫氣的主要方法之一,但其中關鍵反應的能量屏障較高,長期成為提升效率的最大挑戰。

為了突破這個瓶頸,國立中興大學研究團隊利用人工智慧機器學習演算法,結合電催化劑的合成技術,成功開發出新的「製程優化模型」,大幅提升水分解產氫的效率。這項研究成果已登上國際頂尖期刊《材料化學雜誌A》(Journal of Materials Chemistry A),並且被選為當期的封面內頁文章。

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這項研究為國科會前瞻處人工智慧(AI)專案「主題研究群計畫」的執行成果,由中興大學工學院院長楊明德教授、副院長陳志銘教授、李宏中教授與張厚謙教授等跨領域學者共同參與,並由博士後研究員錢德魯(Chandrasekaran Pitchai)與碩士生羅定榆協助完成。

興大團隊以人工智慧推動氫能源研究 成果登上國際頂尖期刊《Journal of Materials Chemistry A》。(圖/記者廖妙茜翻攝)
興大團隊以人工智慧推動氫能源研究 成果登上國際頂尖期刊《Journal of Materials Chemistry A》。(圖/記者廖妙茜翻攝)

研究團隊開發出一種新材料:釩摻雜鎳鈷層狀雙氫氧化物(NiCoV LDHs),並利用AI模型分析材料的組成、電解液濃度與合成溫度等條件,預測最佳的合成條件與反應環境。結果顯示,在模型推算出的最佳條件下,這種材料的效率較原本最佳的實驗結果提升 21.4%,而且模型預測結果與實驗驗證的誤差僅 6.1%,表現出模型的高精準性。進一步的材料性質分析也發現,此種材料導電性更好,而且可以長時間穩定反應。

值得一提的是,此AI技術僅需不到五十組的實驗數據,即可預測接近一百萬組的實驗結果,相較於傳統的嘗試錯誤法,節省高達99%以上的時間與材料成本。

陳志銘教授表示,這項技術不只加快新材料的研發,也能讓未來的科學家在設計能源材料時少做許多重複實驗。這代表 AI 不只是能寫文章、下棋或聊天,更能幫助人類在能源科技上找到新突破,推動我們更快邁向綠色能源的未來。

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