MIT機械工程AI設計課程爆紅！

麻省理工學院機械工程熱門課程：將人工智能與機器學習應用於工程設計

人工智能（AI）及機器學習為機械工程帶來多重好處，包括加快設計與模擬速度、提升精準度、通過流程自動化降低開發成本，以及強化預測性維護和品質控制。

麻省理工學院機械工程系海洋利用多爾蒂講座教授兼副教授Faez Ahmed指出：「當大家想到機械工程，通常會聯想到基本工具如錘子，或是汽車、機械人、起重機等硬件，但其實機械工程範疇非常廣泛，機器學習、人工智能及優化技術正扮演著重要角色。」

在Ahmed教授開設的課程2.155/156「工程設計的人工智能與機器學習」中，學生們學習如何運用AI和機器學習工具來解決機械工程設計問題，重點放在新產品創造及工程設計挑戰的應對。

助教兼Ahmed實驗室博士生Lyle Regenwetter表示：「機械工程師有很多理由使用機器學習和AI，主要是加快設計流程。」該實驗室專注於開發用於研究複雜工程設計問題的新型機器學習及優化方法。

自2021年首次開課以來，這門課迅速成為機械工程系非必修課程中最受歡迎的之一，吸引了來自機械工程、土木與環境工程、航空航天、斯隆管理學院、核工程及計算機科學等多個學系的學生，甚至有哈佛大學及其他學校的跨校學生參與。

課程對象涵蓋本科及研究生，著重於將先進的機器學習和優化策略應用於真實世界的機械設計問題。學生們從自行車車架設計到城市電網規劃，參與與物理系統AI相關的比賽，並在充滿友善競爭的課堂環境中挑戰各種優化問題。

機械工程研究生Ilan Moyer分享：「我們會收到帶有起始代碼的挑戰題目，這些代碼已經有解決方案，但未必是最佳方案，我們的任務是思考如何做得更好。」課堂設置了實時排行榜，鼓勵學生持續改進他們的方法。

系統設計與管理研究生Em Lauber則表示，這個過程讓學生有空間探索所學知識的應用，並練習「真正如何編寫程式碼」的技能。

課程內容包含研究論文討論，並結合針對機器人、飛機、結構及超材料等具體工程問題的機器學習實作練習。期末專案則是學生團隊合作，選擇複雜問題運用AI技術進行設計。

Ahmed教授表示：「看到學生專案的多樣性和高水準真的非常令人振奮。這門課的學生專案經常促成研究論文發表，甚至獲得獎項。」他舉例一篇名為《GenCAD-Self-Repairing》的論文，榮獲2025年美國機械工程師學會系統工程、資訊與知識管理最佳論文獎。

研究生Malia Smith分享她的期末專案，她選擇了「標記動作捕捉數據」，研究跑步者地面反作用力的預測，這項成果遠超預期，令她感到非常有成就感。

Lauber則以「貓樹」設計為框架，結合不同的柱子、平台和斜坡模組，為不同貓咪家庭打造定制化解決方案；Moyer則研發一款軟件，設計新型3D打印機架構。

Moyer認為：「當你在流行文化中看到機器學習，感覺非常抽象，好像背後有很複雜的東西在運作。這門課就像打開了窗簾，讓我們看清楚裡面的運作。」

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評論與啟示

這門課程展現出MIT如何將前沿AI技術實際融合到傳統工程學科中，促進跨領域創新。機械工程不再僅是傳統力學和硬件製造，AI和機器學習已成為推動設計效率和創新能力的關鍵引擎。學生不僅學習理論，更透過實戰競賽和團隊項目，培養解決複雜工程問題的能力，這種「做中學」的教學模式值得本地高校借鑒。

此外，課程吸引了跨學科背景的學生，反映未來工程師需具備多元技能和跨領域視野，這對香港推動科技創新和產業升級極具啟發意義。當前香港亦大力推動AI及智能製造，如何在工程教育中融入AI應用，培養具備AI思維的工程人才，將成為產業發展的關鍵。

最後，學生透過真實數據和具體應用（如跑步者力學、寵物家具設計、3D打印機構創新）展現AI設計的無限可能，啟發我們思考AI在日常生活及產業設計中更廣泛的應用空間。這種結合創意與技術的教育模式，有助培育未來具備跨界思考能力和實踐力的工程師，推動社會整體科技進步。

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