1. Zbulimi dhe Optimizimi Inteligjent në Përpunimin e Mineraleve
Në fushën e pastrimit të xeheve, një uzinë përpunimi mineralesh prezantoi njësistem njohjeje imazhi i bazuar në të mësuarit e thellëpër të analizuar xeherorin në kohë reale. Algoritmet e inteligjencës artificiale identifikojnë me saktësi karakteristikat fizike të xeherorit (p.sh., madhësinë, formën, ngjyrën) për të klasifikuar dhe shqyrtuar me shpejtësi xeherorin e cilësisë së lartë. Ky sistem uli shkallën e gabimit të klasifikimit tradicional manual nga 15% në 3%, duke rritur njëkohësisht efikasitetin e përpunimit me 50%.
AnalizaDuke zëvendësuar ekspertizën njerëzore me teknologjinë e njohjes vizuale, IA jo vetëm që ul kostot e punës, por edhe rrit pastërtinë e lëndës së parë, duke hedhur një themel të fortë për hapat pasues të pastrimit.
2. Kontrolli i Parametrave në Prodhimin e Materialeve Gjysmëpërçuese
Intel punëson njëSistem kontrolli i drejtuar nga inteligjenca artificialenë prodhimin e pllakave gjysmëpërçuese për të monitoruar parametrat kritikë (p.sh., temperatura, rrjedha e gazit) në procese si depozitimi kimik i avujve (CVD). Modelet e të mësuarit automatik rregullojnë dinamikisht kombinimet e parametrave, duke ulur nivelet e papastërtive të pllakave me 22% dhe duke rritur rendimentin me 18%.
Analiza: IA kap marrëdhëniet jolineare në procese komplekse përmes modelimit të të dhënave, duke optimizuar kushtet e pastrimit për të minimizuar mbajtjen e papastërtive dhe për të përmirësuar pastërtinë përfundimtare të materialit.
3. Shqyrtimi dhe Validimi i Elektrolitëve të Baterive të Litiumit
Microsoft bashkëpunoi me Laboratorin Kombëtar të Paqësorit Veriperëndimor (PNNL) për të përdorurModelet e inteligjencës artificialepër të shqyrtuar 32 milionë materiale kandidate, duke identifikuar elektrolitin në gjendje të ngurtë N2116. Ky material zvogëlon përdorimin e metalit të litiumit me 70%, duke zbutur rreziqet e sigurisë të shkaktuara nga reaktiviteti i litiumit gjatë pastrimit. Inteligjenca artificiale e përfundoi shqyrtimin brenda disa javësh - një detyrë që tradicionalisht kërkonte 20 vjet.
AnalizaShqyrtimi kompjuterik me rendiment të lartë i mundësuar nga inteligjenca artificiale përshpejton zbulimin e materialeve me pastërti të lartë, duke thjeshtuar kërkesat e pastrimit përmes optimizimit të përbërjes, duke balancuar efikasitetin dhe sigurinë.
Njohuri të Përbashkëta Teknike
- Vendimmarrja e Bazuar në të Dhëna: IA integron të dhëna eksperimentale dhe simuluese për të hartëzuar marrëdhëniet midis vetive të materialeve dhe rezultateve të pastrimit, duke shkurtuar në mënyrë drastike ciklet e provës dhe gabimit.
- Optimizimi në Shkallë të ShumëfishtëNga rregullimet në nivel atomik (p.sh., shqyrtimi i N2116 6 ) deri te parametrat e procesit në nivel makro (p.sh., prodhimi i gjysmëpërçuesve 5 ), IA mundëson sinergji në shkallë të gjerë.
- Ndikimi EkonomikKëto raste demonstrojnë ulje të kostove prej 20-40% përmes rritjes së efikasitetit ose reduktimit të mbeturinave.
Këta shembuj ilustrojnë se si IA po riformëson teknologjitë e pastrimit të materialeve në faza të shumëfishta: përpunimin paraprak të lëndës së parë, kontrollin e procesit dhe projektimin e komponentëve.
Koha e postimit: 28 Mars 2025