南大應數系結合AI與半導體應用 探索科學計算創新應用

(中央社訊息服務20260615 11:33:36)國立臺南大學應用數學系於2026年6月3日在本學期學術專題講座，邀請國立成功大學機械工程學系劉禹辰教授以「透過機器學習框架加速電子封裝材料之研發（Accelerating the Discovery of Electronic Packaging Materials via Machine Learning Frameworks）」為題進行專題演講。活動除吸引應數系師生參與外，也有材料科學系及綠色能源科技學系師生共同出席，展現南大推動跨領域學習與學術交流的成果。

隨著人工智慧技術快速發展，機器學習已逐漸成為科學研究與產業創新的重要工具。在半導體與高科技產業中，電子封裝材料的性能攸關產品穩定度與使用壽命，傳統材料開發往往仰賴大量實驗與反覆測試，不僅耗費時間與成本，也難以滿足產業快速變化的需求。劉禹辰教授於講座中說明，透過機器學習與數據分析技術，可建立材料性能預測模型，協助研究人員更有效率地篩選材料組合與設計方向，大幅提升研發效率。

演講中，劉教授分享研究團隊如何結合材料科學、工程技術與人工智慧，透過大量數據訓練模型，預測材料在不同環境與條件下的表現，進一步縮短研發週期。相關技術已廣泛受到半導體、先進製造與高科技產業重視，也讓與會南大師生對AI在工程與材料領域的應用有更深入的認識。

來自應用數學系、材料科學系及綠色能源科技學系的師生，分別從不同專業角度與劉禹辰教授進行討論。材料科學系與綠色能源科技學系師生聚焦於材料特性及實際應用；應用數學系學生則關注演算法、模型建構與數據分析等議題。透過不同領域觀點的交流，與會師生對機器學習於材料研發的應用有更深入的理解。

南大應數系主任黃印良表示，人工智慧與機器學習的核心基礎來自數學理論，包括微積分、線性代數、機率統計及數值分析等知識。系上長期重視數學理論與科學計算的結合，希望學生不僅具備扎實的數理基礎，也能將數學方法應用於人工智慧、數據分析及工程實務領域。

面對科技快速發展與產業人才需求轉變，具備數理分析與跨域整合能力的人才愈顯重要。臺南大學應用數學系透過課程、專題研究及學術交流活動，引導學生理解數學在真實世界中的應用。本次專題講座不僅介紹機器學習於材料研發的創新應用，也呈現數學、工程與人工智慧跨域結合的發展趨勢，協助學生拓展學術視野，進一步認識數學在科學研究與產業發展中的實際價值。