計算化學實驗室
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CCL
Chen-Cheng Liao 廖振成
Computational Chemistry Lab 計算化學實驗室

在原子尺度
設計觸媒

招生說明
FeCoNiCuPt · Pt-skin · HER

我們是 純用電腦 的實驗室

用電腦模擬化學反應
我們用計算方法來理解：
  • 反應為什麼會發生
  • 什麼條件讓它更容易發生
  • 有沒有更好的設計可能
不直接混藥品 ——
用電腦問問題,讓問題變清晰。
真實反應 simulated as ψ → ρ → E DFT ΔE · 吸附能
材料研究的真正瓶頸

不是想法,是 時間。

傳統路線
實驗試誤
5 年
合成、量測、改配方
找到 1 個有用的觸媒
vs.
我們的路線
計算驅動篩選
1 個月
並行模擬上千個候選
給實驗一份排序好的清單
為什麼需要計算

為什麼 要用電腦做化學？

EXPERIMENT
實驗
  • 真實測量,結果可靠
  • 有時很難知道機制
  • 嘗試成本高、時間長
COMPUTATION
計算
  • 幫助理解反應機制
  • 縮小搜尋範圍
  • 提早排除不可行方向
我們的目標 不是取代實驗,而是讓實驗 更有效率。
我們的研究主軸

高熵合金 催化劑

High-entropy alloys (HEA) for catalysis
  • 不同元素 組成
  • 表面 結構
  • 原子層級 吸附能
透過計算,縮小 實驗需要嘗試的範圍 ——
給實驗團隊一份 有根據 的候選清單。
學生實際在做的事

每天的研究 就是跑 script

從建構結構到分析能量,全部用指令完成
lab@hpc · zsh
Live Visualization waiting…
01
建構結構
02
掃描位點
03
送 HPC 計算
04
分析結果
一個簡化的例子

不同位置 吸附能不同

在合金表面上,
每個位置的 原子環境不同, → 吸附能也不同 → 可能影響催化活性
這是一個簡化示意 ——
實際系統會比這個複雜得多。
理論 × 實驗 · 合作

From Prediction to Evidence

計算提出方向,實驗驗證可能性。
Computational
計算端
Predict
DFT 算出候選材料
Refine
用實驗結果修正模型
Prediction →
← Validation
Experimental
實驗端
Synthesize
實驗合成材料
Measure
測試催化表現
Predict
計算候選
Synthesize
實驗製備
Measure
測試表現
Refine
修正模型
Collaboration turns prediction into evidence.
Key idea · 實驗 ↔ 計算

從實驗現象 到機制理解

01
Experiment
實驗測試
02
Unexplained
難以解釋的結果
03
Analysis
計算分析機制
04
Mechanism
提出可能機制
05
Next
下一個假說
計算提供的是一種 可能的解釋 ——
需要與 實驗一起驗證。
下一步

能不能模擬 上千種 觸媒？

現在
DFT
準確 · 緩慢
一次處理一個結構 ~10⁻³ 結構/秒
未來
ML 勢能（MACE / NequIP）
近似 · 千倍快
篩選奈米粒子 · 不同組成 · 不同表面 ~10³ 結構/秒
進行中專題

把計算放大到 真實奈米粒子。

DFT 算的是平面 slab。但實際的觸媒是球狀的奈米粒子。我們用 ML 勢能 + 分子動力學模擬完整的 5 nm 顆粒,看退火、相分離怎麼發生。

5 nm
直徑
~4000
原子數
ns 級
模擬時間
LAMMPS EAM 勢能 MLIP 退火
未來方向

從單一結構 到設計空間

NOW · DFT
一次一個結構
  • 準確、可信
  • 但速度慢
→
FUTURE · ML POTENTIAL
探索更多可能
  • 探索更多結構
  • 模擬動態系統
但是,ML 模型仍需要 DFT 驗證 ——
不會也不應該完全取代 DFT。
From studying one structure  →  to exploring many possibilities.
AI 在實驗室

AI 與 學習能力

Research
研究
  • 資料分析
  • 結構生成
Teaching
教學
  • 輔助理解抽象概念
  • 教材生成
Service
服務
  • 協助合作分析
  • 整理文獻
Frontier · 前沿交流

與老師一起探索最新 AI 技術

  • 討論最新 AI 工具與方法
  • 嘗試新 workflow / automation
  • 探索 AI 在研究與教學的應用
  • 將 AI 融入日常研究流程
我們不只是 使用 AI——
我們也一起 探索 AI 的下一步。
不只是研究

AI 讓 想法 有地方落地

不只研究 —— 也包含你想做的任何事
Before AI
想法停在腦中
想做網頁
想寫工具
想做動畫
想試新點子
  • 不知道從哪開始
  • 技術門檻太高
  • 最後什麼都沒做
With AI
想法變成作品
idea
想法
→
code
寫成程式
→
demo
能 demo 給人看
→
result
變成作品
  • 快速 prototype
  • 做工具 / 網頁 / 動畫
  • 把想法變成可玩的東西
AI 不會讓你更有 創意—— 但會讓你的創意 能被實現。

這個實驗室 適合你嗎？

適合
If you are…
  • 對「為什麼」比「是什麼」更好奇
  • 願意花時間學新工具,即使一開始很慢
  • 可以接受跑計算等結果的研究節奏
  • 不排斥 Linux 與 coding
  • 卡住時願意慢慢 debug,把問題一步步拆解清楚
  • 對 AI 工具好奇,想看怎麼用在研究
不適合
If you want…
  • 濕式實驗（我們是純計算）
  • 很快看到實體成品
  • 對電腦操作非常排斥
如果你想…

設計 下一代材料。

不是在實驗室靠試誤摸索 ——
而是在還沒做出任何樣品之前,
就理解原子、能量與設計規則。

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廖振成
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2026 年 5 月 排行榜
May Leaderboard
#姓名身分分數
1張芷菱碩士班520
1李佳琳碩士班520
1黃聿彤碩士班520
4黃瀚興化四乙510
4馬嘉妤化二乙510
4謝運費化二乙510
7陳慈恩化四乙500
7卓莉庭博士班500
7蘇柏睿化二乙500
各班級 / 身分
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化二乙40
化二甲20
碩士班15
化四甲12
化三乙11
化三甲8
化四乙8
化一乙5
化一甲5
博士班5
教職員1
總共 130 位玩家
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