1. Минералдарды кайра иштетүүдө интеллектуалдык аныктоо жана оптималдаштыруу
Руданы тазалоо тармагында минералдык кайра иштетүүчү фабрика терең үйрөнүүгө негизделген сүрөт таануу системасыреалдуу убакытта руданы талдоо үчүн. AI алгоритмдери руданын физикалык мүнөздөмөлөрүн (мисалы, өлчөмү, формасы, түсү) так аныктап, жогорку сорттогу руданы тез классификациялоо жана экрандан чыгаруу үчүн. Бул система салттуу кол менен сорттоо катасын 15% дан 3% га чейин кыскартты, ошол эле учурда кайра иштетүүнүн натыйжалуулугун 50% га жогорулатты.
|АнализАдамдын тажрыйбасын визуалдык таануу технологиясы менен алмаштыруу менен, AI эмгек чыгымдарын гана азайтпастан, чийки заттын тазалыгын жогорулатып, кийинки тазалоо кадамдары үчүн бекем негиз түзөт.
2. Жарым өткөргүч материалдарды өндүрүүдө параметрлик контроль
Intel иштейтAI башкарган башкаруу системасыжарым өткөргүч пластиналар өндүрүшүндө химиялык бууларды жайгаштыруу (CVD) сыяктуу процесстерде критикалык параметрлерди (мисалы, температура, газ агымы) көзөмөлдөө үчүн. Машина үйрөнүү моделдери параметр айкалыштарын динамикалык түрдө тууралап, вафли аралашмасынын деңгээлин 22% га азайтып, түшүмдүүлүктү 18% га жогорулатат.
|АнализAI татаал процесстердеги сызыктуу эмес мамилелерди маалыматтарды моделдөө, тазалоо шарттарын оптималдаштыруу аркылуу ыпластыктын сакталышын азайтуу жана акыркы материалдын тазалыгын жакшыртуу үчүн тартат.
3. Литий батарейкасынын электролиттерин текшерүү жана валидациялоо
Microsoft Тынч океандын түндүк-батыш улуттук лабораториясы (PNNL) менен кызматташкан.AI моделдериN2116 катуу абалдагы электролитти аныктоочу 32 миллион талапкер материалдарын экрандан өткөрүү. Бул материал литий металлын колдонууну 70% азайтып, тазалоо учурунда литий реактивдүүлүгүнөн келип чыккан коопсуздук тобокелдиктерин азайтат. AI скринингди жумаларда бүтүрдү — бул салт боюнча 20 жыл талап кылынган.
|АнализAI иштетилген жогорку өтүмдүү эсептөө скрининги жогорку тазалыктагы материалдардын ачылышын тездетип, композициялык оптималдаштыруу, эффективдүүлүктү жана коопсуздукту тең салмактоо аркылуу тазалоо талаптарын жөнөкөйлөтөт.
Жалпы техникалык түшүнүктөр
- |Маалыматтарга негизделген чечим кабыл алууAI эксперименталдык жана симуляциялык маалыматтарды бириктирип, материалдын касиеттери менен тазалоонун натыйжаларынын ортосундагы мамилелерди картага түшүрүп, сыноо жана ката циклдерин кескин кыскартат.
- |Көп масштабдуу оптималдаштырууАтомдук деңгээлдеги түзүлүштөрдөн (мисалы, N2116 скрининг 6 ) макродеңгээлдеги процесстин параметрлерине (мисалы, жарым өткөргүч өндүрүшү 5 ) чейин AI кайчылаш масштабдагы синергетикага мүмкүндүк берет.
- |Экономикалык таасирБул учурлар эффективдүүлүктүн жогорулашы же ысырапкорчулукту азайтуу аркылуу чыгымдардын 20–40% га төмөндөшүн көрсөтүп турат.
Бул мисалдар AI материалды тазалоо технологияларын бир нече этапта кантип өзгөртүп жатканын көрсөтүп турат: чийки затты алдын ала кайра иштетүү, процессти башкаруу жана компоненттерди долбоорлоо.
Посттун убактысы: Мар-28-2025