臺科大5組團隊榮獲2026未來科技獎 成果跨足綠能、資安、健康與材料設計

「2026未來科技獎」由國科會、中央研究院、教育部及衛生福利部等單位共同主辦,今年國立臺灣科技大學共有5組團隊獲獎,研究成果包含綠氨、綠氫、資安、智慧穿戴及材料設計等領域。獲獎團隊將於9月17日至19日在台北世貿一館「台灣創新技術博覽會(TIE)未來科技館」展出研究成果。

臺科大今年共有5組團隊榮獲未來科技獎,研究成果包含綠氨、綠氫、資安、智慧穿戴及材料設計等領域。獲獎團隊將於9月17日至19日在台北世貿一館「台灣創新技術博覽會(TIE)未來科技館」展出研究成果。

臺科大今年共有5組團隊榮獲未來科技獎,研究成果包含綠氨、綠氫、資安、智慧穿戴及材料設計等領域。獲獎團隊將於9月17日至19日在台北世貿一館「台灣創新技術博覽會(TIE)未來科技館」展出研究成果。

材料系教授郭東昊率領Quoc-Nam Ha、黃彥維、黃昱翔、潘容存、張子晴與雷方志組成的研究團隊,擺脫傳統製程對高溫、高壓及化石能源的依賴,開發「空氣捕捉製作綠氨及其衍生高值化學品」技術,透過電漿活化空氣並捕捉所得前驅液,再以電化學還原反應在常溫常壓下直接產製綠氨,建立將空氣直接轉化為氨產品的製程,可應用於肥料、氨燃料、儲氫載體及各類含氮化學品產業,未來可結合再生能源與模組化設備,降低製程能源需求與供應鏈成本,作為低碳氨及其衍生產品的技術選項。

材料系教授郭東昊率領研究團隊,透過電漿活化空氣並捕捉所得前驅液,再以電化學還原反應在常溫常壓下直接產製綠氨,建立將空氣直接轉化為氨產品的低碳製程。

材料系教授郭東昊率領研究團隊,透過電漿活化空氣並捕捉所得前驅液,再以電化學還原反應在常溫常壓下直接產製綠氨,建立將空氣直接轉化為氨產品的低碳製程。

除了綠氨製造,氫能也是低碳能源技術的重要發展方向。應科所教授蘇威年、鄭智嘉及化工系副教授葉旻鑫與臺大材料系教授趙基揚、臺南大學綠色能源科技學系助理教授蔡孟哲、虎尾科大材料系助理教授黃信智跨校合作,採用非貴金屬與國產天然膜材研發出「打破綠氫成本天花板:次世代『省電20%』雙盈電解產氫系統」,首創以「增值陽極反應」耦合陰極析氫,使產氫能耗降至每立方米氫氣3.63度電。

此外,陽極反應同步將源自於生質能的5-羥甲基糠醛(HMF),產出具市場價值的2,5-呋喃二甲酸(FDCA),可作為生質塑膠PEF的關鍵原料,有替代現有PET塑膠(如寶特瓶)的潛力,以高值化學品收益分攤產氫成本,提升技術商業化應用可行性。

應科所教授蘇威年團隊研發「打破綠氫成本天花板:次世代『省電20%』雙盈電解產氫系統」,反應過程可產出高值生質化學品FDCA,以分攤產氫成本,提升技術商業化應用可行性。

應科所教授蘇威年團隊研發「打破綠氫成本天花板:次世代『省電20%』雙盈電解產氫系統」,反應過程可產出高值生質化學品FDCA,以分攤產氫成本,提升技術商業化應用可行性。

隨著智慧工廠與工業物聯網應用增加,生產設備之間的連線與資料交換也更加複雜,資安防護除了要辨識已知攻擊,也需要降低誤判對生產造成的影響。資工系教授鄭欣明與助理教授王紹睿、陽明交大資工系教授林盈達合作,「建立LLM驅動之工業物聯網輕量型AI入侵防禦系統」,利用大型語言模型(LLM)解析工業物聯網封包語意,即使攻擊以合法格式偽裝,也能從指令意圖辨識異常;再結合輕量化AI模型部署於邊緣設備,只需學習正常流量即可偵測新型攻擊。

這項技術兼具「精準攔截」與「不誤判停線」的雙重優勢,還可內建於工業交換器與閘道器,不需修改既有機台即可導入,目前已與業界合作,並透過新創公司推動半導體等場域應用,降低資安偵測誤判造成產線中斷的風險,協助台灣智慧製造產業建立可通過國際法規檢測的防護體系。

資工系教授鄭欣明研究團隊利用大型語言模型(LLM)偵測異常流量,並可將異常流量加入黑名單阻止駭客攻擊。圖為採用「LLM驅動之工業物聯網輕量型AI入侵防禦系統」對數位工廠進行資安防護。

資工系教授鄭欣明研究團隊利用大型語言模型(LLM)偵測異常流量,並可將異常流量加入黑名單阻止駭客攻擊。圖為採用「LLM驅動之工業物聯網輕量型AI入侵防禦系統」對數位工廠進行資安防護。

除了工業環境的資安需求,運動訓練與健康管理也逐漸導入AI與穿戴式感測技術,協助使用者掌握身體指標與動作狀況。醫工所教授許維君、人智所助理教授林儀佳與機械系教授劉益宏攜手打造「AI穿戴式運動傷害風險評估與動作回饋系統」,整合運動生物力學、AI時間序列模型、人體姿態估計及可攜式力訊號,建立能解讀膝關節負荷、落地衝擊及動作控制等關鍵指標的智慧評估流程。

當使用者完成跳躍動作後,系統可透過edge AI即時提供風險分數及負荷趨勢,協助教練與防護員進行訓練管理,並應用在運動傷害預防、訓練負荷管理與精準健康等領域。相較傳統實驗室量測流程,具備低成本、少人力及可於非實驗室場域使用等特性。

醫工所教授許維君與機械系教授劉益宏攜手打造「AI穿戴式運動傷害風險評估與動作回饋系統」,建立能解讀膝關節負荷、落地衝擊及動作控制等關鍵指標的智慧評估流程。

醫工所教授許維君與機械系教授劉益宏攜手打造「AI穿戴式運動傷害風險評估與動作回饋系統」,建立能解讀膝關節負荷、落地衝擊及動作控制等關鍵指標的智慧評估流程。

材料研發則是電池、半導體及能源等產業的重要基礎,但傳統材料開發往往需要反覆進行配方設計與實驗驗證,相當耗費時間與成本。針對這項議題,機械系副教授蔡秉均研究團隊開發「計算引領實驗之可預測材料設計智慧平台」,整合跨尺度計算、人工智慧與實驗驗證,建立以計算結果驅動材料實驗的研發流程。

平台能在實驗前預測材料性能、篩選候選材料並進行最佳化設計,大幅縮短試錯時間、提升成功率。目前已成功應用於鋰電池及固態電池的材料開發,相關成果獲國際頂尖期刊肯定。藉由計算與實驗整合,平台可協助企業縮短材料研發週期、降低實驗成本與試誤風險,未來亦可延伸至半導體、氫能及智慧製造等材料應用領域。

機械系副教授蔡秉均研究團隊開發「計算引領實驗之可預測材料設計智慧平台」,能在實驗前預測材料性能、篩選候選材料並進行最佳化設計,大幅縮短試錯時間、提升成功率。

機械系副教授蔡秉均研究團隊開發「計算引領實驗之可預測材料設計智慧平台」,能在實驗前預測材料性能、篩選候選材料並進行最佳化設計,大幅縮短試錯時間、提升成功率。

從低碳能源、工業資安,到運動健康與材料研發,臺科大獲獎技術涉及不同產業應用場域。各團隊以既有研究基礎發展技術,並持續與產業合作驗證,部分成果已進入專利、技術移轉或實際應用階段,積極推動研究成果與產業需求接軌,讓創新技術真正走入民眾生活。

新聞刊登:

自由時報,https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/5573030

科技島,https://www.technice.com.tw/campus/290740/

中央社,https://www.cna.com.tw/news/ahel/202609140142.aspx

聯合報,https://udn.com/news/story/6929/9753681

華視新聞網,https://news.cts.com.tw/cna/life/202609/202609143078539.html

知新聞,https://www.knews.com.tw/news/59C1CEA1EFA917A94E2A18C20BBF8BC4

教育廣播電台,https://www.ner.gov.tw/CultureNews/Content/26091417000997632/

YAHOO新聞,https://reurl.cc/90WgNv

人間福報,https://www.merit-times.com/news/528505

立報傳媒,https://www.limedia.tw/edu/73914/

YAHOO新聞,https://reurl.cc/7YE6Ql

LIFE生活網,https://reurl.cc/1l8rA9

1111產經新聞,https://www.1111.com.tw/news/jobns/167454

TUN大學網,https://university.1111.com.tw/news.asp?sub=123&content_id=167454

波新聞,https://www.bo6s.com.tw/news_detail.php?NewsID=116450

台灣新生報,https://www.tssdnews.com.tw/?FID=64&CID=893178

YAHOO新聞,https://reurl.cc/3ykdnL

中央社平台,https://www.cna.com.tw/Postwrite/Chi/444068

PCHOME新聞,https://news.pchome.com.tw/living/cna/20260914/index-17893530380808418009.html

蕃新聞,https://n.yam.com/Article/20260914209390

MSN新聞,https://reurl.cc/RR2aVz

發布日期:115/09/14