你是否也遇過這種情況：模型已經建好、參數也調過一輪，但結果總是在「差一點」；改了幾個條件後又得重新試誤，最後只能憑經驗挑一組看起來順眼的解？更棘手的是，產品往往不是單一物理就能描述——電流造成焦耳熱、溫升改變材料性質，進而引發熱膨脹與應力；流體帶走熱量但同時帶來壓降與振動風險；光學元件在溫度梯度下產生折射率漂移與像差；電磁結構在高功率下性能提升卻伴隨熱失配與可靠度下降。當熱、流、固、電、磁、聲、光、化學反應彼此牽動時，單一指標看似變好，卻可能讓另一個指標惡化；等到設計進入後期才發現容差太敏感、製程一偏就失效，返工成本立刻飆升。那麼，有沒有方法能把「調參」變成可重複、可追溯、可自動化的流程，並在開發早期就把風險控住，同時把探索速度再推快一個量級？
本課程以 COMSOL 最佳化模組為主軸，導入「模擬左移（Shift-Left）」的設計策略：從參數化建模開始，將幾何、材料、邊界與操作條件系統化地定義為設計變數與控制變數，並以目標函數與限制式把效能需求與工程約束一次說清楚。多物理場案例會具體對應真實工程：例如散熱與熱應力（提升散熱同時限制封裝翹曲與最大等效應力）、流固耦合（降低壓降但避免結構振動或疲勞風險）、電—熱耦合（在溫升上限下最大化效率或最小化功耗）、電磁—熱—結構（RF/天線/功率元件兼顧S參數/輻射效率與溫度、熱變形）、光—熱—結構（在熱漂移下維持焦點、波前誤差或耦合效率）、以及反應—傳質—流動（提升轉換率同時抑制濃度不均與副產物）。課程涵蓋梯度式與無梯度最佳化的選型、收斂與避開局部解技巧，並延伸到瞬態問題的控制與時間最優設計。
本課程把 AI 納入最佳化閉環，解決「每次迭代都要跑高成本多物理場模擬」的瓶頸：你將學到如何用
COMSOL 的參數掃描結果建立資料集，訓練代理模型/替代模型（Surrogate，例如回歸、神經網路或其他機器學習模型），用以快速預測關鍵 QoI(Quantity
of Interest)，並在最佳化過程中以「AI 快速評估
→ 少量高保真模擬校正」的方式加速收斂。此外，AI 也能用於智慧取樣（把有限的計算資源集中在最有資訊量的參數區域），以及在多目標設計中快速生成 Pareto 前緣，協助你更快看清「效能、成本、可靠度」之間的取捨。
為了讓最佳化結果真正能面對量產與環境波動，課程也把不確性量化（UQ）納入核心：透過敏感度分析找出主導因子，再進行不確定性傳遞與可靠度評估，將平均值、標準差或失效機率等統計指標回饋到最佳化目標與限制式，形成「效能 × 穩健性」的設計流程。完成課程後，你將能把手動試誤轉為系統化最佳化決策，並透過 AI
代理模型加速探索，在更早期就驗證設計韌性，降低後期返工風險並加快產品開發節奏。
