Materiallarni tozalashda sun'iy intellektning misollari va tahlili

1. ‌Minerallarni qayta ishlashda aqlli aniqlash va optimallashtirish‌

Rudani tozalash sohasida mineralni qayta ishlash zavodi ‌ joriy etdichuqur o'rganishga asoslangan tasvirni aniqlash tizimireal vaqtda rudani tahlil qilish. AI algoritmlari yuqori navli rudani tezda tasniflash va saralash uchun rudaning jismoniy xususiyatlarini (masalan, hajmi, shakli, rangi) aniq aniqlaydi. Ushbu tizim an'anaviy qo'lda saralashda xatolik darajasini 15% dan 3% gacha qisqartirdi, shu bilan birga ishlov berish samaradorligini 50% ga oshirdi.
.TahlilInson tajribasini vizual aniqlash texnologiyasi bilan almashtirib, AI nafaqat mehnat xarajatlarini kamaytiradi, balki xom ashyoning tozaligini ham oshiradi va keyingi tozalash bosqichlari uchun mustahkam poydevor yaratadi.

2. ‌Yarimo‘tkazgichli materiallar ishlab chiqarishda parametrlarni boshqarish‌

Intel ish bilan ta'minlaydiAI tomonidan boshqariladigan boshqaruv tizimiKimyoviy bug 'birikishi (CVD) kabi jarayonlarda muhim parametrlarni (masalan, harorat, gaz oqimi) kuzatish uchun yarimo'tkazgichli gofret ishlab chiqarishda. Mashinani o'rganish modellari parametr birikmalarini dinamik ravishda sozlaydi, gofret aralashmalari darajasini 22% ga kamaytiradi va hosilni 18% ga oshiradi.
.TahlilAI murakkab jarayonlardagi chiziqli bo'lmagan munosabatlarni ma'lumotlarni modellashtirish, ifloslanishni minimallashtirish va materialning yakuniy tozaligini yaxshilash uchun tozalash shartlarini optimallashtirish orqali qamrab oladi.

3. Lityum batareya elektrolitlarini tekshirish va tekshirish‌

Microsoft Tinch okeani shimoli-g'arbiy milliy laboratoriyasi (PNNL) bilan hamkorlik qildi.AI modellariN2116 qattiq elektrolitini aniqlaydigan 32 million nomzod materiallarni ko'rish. Ushbu material lityum metalldan foydalanishni 70% ga kamaytiradi, tozalash jarayonida lityum reaktivligidan kelib chiqadigan xavfsizlik xavfini kamaytiradi. AI skriningni bir necha hafta ichida yakunladi - bu an'anaviy ravishda 20 yilni talab qiladigan vazifa.
.TahlilSun'iy intellektga asoslangan yuqori o'tkazuvchanlikdagi hisoblash skriningi kompozitsiyani optimallashtirish, muvozanatlash samaradorligi va xavfsizligi orqali tozalash talablarini soddalashtirgan holda yuqori toza materiallarni topishni tezlashtiradi.

Umumiy texnik tushunchalar

• .Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishAI materialning xususiyatlari va tozalash natijalari o'rtasidagi munosabatlarni xaritalash uchun eksperimental va simulyatsiya ma'lumotlarini birlashtiradi va sinov va xato davrlarini keskin qisqartiradi.
• .Ko'p masshtabli optimallashtirishAtom darajasidagi tartiblardan (masalan, N2116 skrining ⁶ ) makro darajadagi jarayon parametrlarigacha (masalan, yarimo'tkazgich ishlab chiqarish ⁵ ) AI o'zaro miqyosdagi sinergiyani ta'minlaydi.
• .Iqtisodiy ta'sirBu holatlar samaradorlikni oshirish yoki chiqindilarni kamaytirish orqali xarajatlarni 20-40% ga kamaytirishni ko'rsatadi.

Ushbu misollar sun'iy intellekt materialni tozalash texnologiyalarini bir necha bosqichda qanday qayta shakllantirayotganini ko'rsatadi: xom ashyoni oldindan qayta ishlash, jarayonni boshqarish va komponentlarni loyihalash.