成大利用光合作用原理研發半導體高效元件 效能強近4倍

成大材料系教授蘇彥勳團隊根據葉綠素在大自然中行光合作用的原理，從植物萃取當作「光敏化劑」，有效提升半導體元件的光電轉換效率，並結合人工智慧與大數據，將效能提升到最高，研究成果刊登在國際著名農業領域期刊「美國化學學會農業科學與技術」，獲選為當期期刊封面，受到國際關注。

蘇彥勳表示，自然界的光合作用為目前已知最有效的太陽光能轉換體系，要研究轉換效能需從眾多的染料以及光敏化劑當中，挑選出適當的配方以及比例，需要耗費數個月甚至是數年的時間進行摸索以及研究，團隊與中正大學賴臆升助理教授合作，利用人工智慧選擇天然植物葉子並調控天然植物葉子色澤分布，製作出天然色素染料並應用於純淨且零碳排放的太陽能產氫元件之感光層，善用人工智慧有系統地改善人類生活，促進綠能科技與創新農業發展。

成大指出，研究團隊所開發的人工智慧運算系統運用「基因演算法」以及「類神經網路系統」達成關鍵技術突破。此系統可針對天然植物之染料的吸收峰值、強度甚至是植物的種類以及所搭配之半導體材料的電化學特性做為演算依據。經過數百萬次的大數據演算以及測試之後，最終該系統可給出綜合關鍵參數之最佳解答，進而節省大量研究成本以及時間並得到最佳效能的參數配比，也在太陽能產氫效率上，由原本2.59%提升至9.42%。

中正大學機械系助理教授賴臆升指出，協作植物工廠進行科技藝術農業跨領域產學合作所建立的人工智慧系統可快速且有效地為科學家找出最佳解答。透過人工智慧的開發以及運用，不只能快速推動高附加價值的「第六產業」也將促使農業科技進步，更有機會助於人類解決能源、糧食短缺危機以及環境污染等相關議題。