08/28【免費線上】AI驅動的超高真空系統模擬實務：從分子流建模到代理模型

課程日期：2026/08/28(五)  下午01:30~03:30

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在先進半導體製程、質譜分析及光電元件封裝等領域，維持穩定的超高真空（UHV）環境是決定產品良率的關鍵。然而，產業現狀面臨著巨大的研發痛點：真空腔體內的氣體行為在稀薄狀態下極其複雜，傳統的流體力學公式（CFD）完全失效，導致工程師難以預估腔體內的壓力梯度、分子通量以及潛在的「虛擬洩漏」位置。過去僅依賴實體原型進行長達數周的抽氣測試，不僅耗時費力，更難以針對熱除氣（Bake-out）過程中的動態放氣效應進行精確控制，造成開發成本居高不下。

本課程結合了 **COMSOL Multiphysics 分子流模組（Molecular Flow Module）的物理精確性與人工智慧（AI）**的運算效率，為真空工程提供全方位的解決方案。學員將學習如何利用角係數法（Angular Coefficient Method）建立高品質的腔體模擬模型，精確計算複雜幾何結構下的傳導率（Conductance）與壁面吸附速率。這不僅解決了「看得到壓力、找不到死角」的觀測難題，更讓設計優化在數位環境中即可完成。

為了應對現代工業對「即時決策」的需求，課程核心更引入了 **AI 代理模型（Surrogate Models）**技術。透過將 COMSOL 的高保真模擬數據導入神經網絡進行訓練，我們能將原本耗時數小時的分子流運算轉化為毫秒級的實時預測。這種「物理驅動 + AI 增強」的模式，讓工程師能快速進行成千上萬次的參數掃描，尋找最佳的泵浦配置與溫控曲線。

此外，本課程將探討如何利用 AI 進行真空系統的預測性維護（Predictive Maintenance）。透過分析真空計（Vacuum Gauge）的歷史數據特徵，AI 模型能自動識別系統是否出現微小滲漏或泵浦效能衰退，實現從「被動維修」到「主動管理」的轉型。無論是針對 3 奈米製程設備的真空穩定性優化，還是光電實驗室精密儀器的開發，這門課程都將引領您掌握下一代真空技術的核心競爭力。