材料科學新革命！　MIT 博士陳柏彥以 AI 助台灣半導體開發高階材料

【緯來新聞網】過去兩年，全球科技焦點高度集中於 AI 演算法與半導體晶片的進步，然而所有尖端科技的實現，最終都離不開最根本的基礎——「材料」。傳統材料開發數據累積緩慢，且研發週期動輒數年。麻省理工學院（MIT）化學工程博士、馬里蘭大學副教授陳柏彥在緯來財經《投資聊一SHOT》節目中指出，材料科學正迎來一場由「AI 與機器人」驅動的自動化革命。

陳柏彥教授於緯來財經投資聊一SHOT談AI材料革命（圖／投資聊一SHOT提供）

陳柏彥教授曾獲《麻省理工科技評論》評選為「亞洲 35 歲以下創新者」，他正透過將實驗室轉型為數位化平台，將研發過程從直覺經驗進化為精準的數據預測。

終結傳統試錯：AI 與機器人的自動化鏈結
陳柏彥指出，過去研究員依賴人工經驗，數據往往僅存在於研究員腦中。其團隊透過：
● 自動化機器人：實現 24 小時不間斷實驗，將研發週期從「月」縮減至「天」，並降低實驗成本。

● AI 預測模型：扮演「超級大腦」，不僅分析成功案例，更能從「失敗數據」中提取關鍵價值，精準預測下一代材料配方。

跨國合作實績：開發高性能可生物降解材料
這項技術已獲實質認可，由美國國家科學基金會（NSF）與 Dow（陶氏化學）、IBM、P&G 等五大工業巨頭共同資助 1,000 萬美元成立加速器。其中陳柏彥教授團隊獲得 200 萬美元資助，專注於「高性能可生物降解聚合物」，目的在於找出可自然分解、性能卻媲美傳統塑膠的新材料，未來得以廣泛應用於食品包裝與電子產品，解決全球塑膠污染。

未來人才：跨領域「通才」定義產業格局
陳柏彥強調，AI 浪潮正重新定義材料科學的門檻，未來的核心人才不再僅需精通化學合成，更需具備結合電機硬體、資工演算法與物理本質的跨領域能力。他指出，這種「通才」特質正是推動台灣半導體產業從單一製程優化，轉向研發「高附加價值新材料」的關鍵。

面對全球永續能源與綠色供應鏈的挑戰，台灣若能整合 AI 預測技術與深厚的製造基礎，將能引領材料科學進入「自動化發現」的新里程碑，在全球科技賽局中穩固領先地位。

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