陳瑞昇教授受邀國際大會演講 物理AI打造桃園地下水韌性
中央大學地科學院高等模式研發應用中心陳瑞昇主任（左）獲邀於CCP2026發表大會主題演講，會後與大會主席首爾世宗大學Suklyun Hong教授（右）合影。照片高等模式研發應用中心提供
中央大學地科學院高等模式研發應用中心陳瑞昇主任八月於韓國首爾舉行的「第37屆國際純粹與應用物理聯合會（International Union of Pure and Applied Physics, IUPAP）國際計算物理研討會（CCP2026）」發表大會主題演講。陳瑞昇以桃園為示範區，分享「地下水物理AI」研究成果，結合高保真物理模擬與 AI，探索氣候變遷下的地下水調適新方法。
CCP2026 為 IUPAP 正式核准的國際會議，在 IUPAP 計算物理委員會（C20）架構下舉行，由韓國物理學會（KPS）與 IUPAP 共同主辦。本屆大會共規劃 14 個研究主題，涵蓋計算物理從基礎理論、計算方法到新興應用的多元發展。其中，AI與資料驅動計算物理、高效能運算，以及地球物理與多孔介質等主題，與此次「地下水物理 AI」研究相互呼應。
本研究在國家科學及技術委員會計畫支持下，以桃園作為氣候變遷地下水調適示範區，並與桃園市政府水務局緊密合作。研究推動過程獲得劉振宇局長及水務局團隊的支持與協助，提供重要的地下水抽水資料與第一線水資源管理經驗，使研究能與桃園實際的水資源管理需求緊密結合。
研究團隊運用中央大學自主研發的 THMC 模擬軟體，建立高保真的「地下水世界模型（Groundwater World Model）」，模擬不同氣候情境下地下水的變化，以及抽水與人工補注對地下水系統的影響。由於高保真物理模擬需要大量計算時間，研究團隊進一步發展 AI代理模型。研究結果顯示，AI 能有效重現 THMC 的模擬結果，並將計算速度提升約 200倍，使大量氣候與地下水管理情境的快速評估成為可能。
陳瑞昇主任表示，地下水物理 AI 不是讓 AI 取代物理，而是以可信賴的地下水世界模型為基礎，結合AI 的速度與智慧。下一階段，研究團隊將利用 AI 快速評估不同的地下水抽水與人工補注方案，並結合最佳化與強化學習，尋找適合不同氣候條件的管理策略，為因應氣候變遷與提升水資源韌性提供新的解方。
陳瑞昇教授於 CCP2026大會發表「Groundwater Physical AI」主題演講現場。照片高等模式研發應用中心提供
陳瑞昇教授（左）會後與Plenary Session 主持人韓國地質資源研究院（KIGAM）地下水資源研究中心主任Soonyoung Yu博士（右）合影。照片高等模式研發應用中心提供教授提供
2026-08-14
