1. მინერალური გადამუშავების ინტელექტუალური აღმოჩენა და ოპტიმიზაცია
მადნის გაწმენდის სფეროში, მინერალების გადამამუშავებელმა ქარხანამ დანერგაღრმა სწავლებაზე დაფუძნებული გამოსახულების ამოცნობის სისტემა მადნის რეალურ დროში ანალიზისთვის. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები ზუსტად ადგენენ მადნის ფიზიკურ მახასიათებლებს (მაგ., ზომას, ფორმას, ფერს), რათა სწრაფად დაახარისხონ და შეამოწმონ მაღალი ხარისხის მადანი. ამ სისტემამ ტრადიციული ხელით დახარისხების შეცდომის მაჩვენებელი 15%-დან 3%-მდე შეამცირა, ამავდროულად კი დამუშავების ეფექტურობა 50%-ით გაზარდა.
ანალიზი: ადამიანური ექსპერტიზის ვიზუალური ამოცნობის ტექნოლოგიით ჩანაცვლებით, ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ ამცირებს შრომის ხარჯებს, არამედ აუმჯობესებს ნედლეულის სისუფთავეს, რითაც მყარ საფუძველს უყრის შემდგომი გაწმენდის ეტაპებს.
2. პარამეტრების კონტროლი ნახევარგამტარული მასალების წარმოებაში
Intel-ი ასაქმებსხელოვნური ინტელექტით მართული მართვის სისტემანახევარგამტარული ვაფლების წარმოებაში კრიტიკული პარამეტრების (მაგ., ტემპერატურა, გაზის ნაკადი) მონიტორინგისთვის ისეთ პროცესებში, როგორიცაა ქიმიური ორთქლის დეპონირება (CVD). მანქანური სწავლების მოდელები დინამიურად არეგულირებენ პარამეტრების კომბინაციებს, რაც ამცირებს ვაფლის მინარევების დონეს 22%-ით და ზრდის მოსავლიანობას 18%-ით.
ანალიზიხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა მოდელირების გზით აფიქსირებს არაწრფივ ურთიერთობებს რთულ პროცესებში, ოპტიმიზაციას უკეთებს გაწმენდის პირობებს მინარევების შეკავების მინიმიზაციისა და საბოლოო მასალის სისუფთავის გასაუმჯობესებლად.
3. ლითიუმის აკუმულატორების ელექტროლიტების სკრინინგი და ვალიდაცია
Microsoft-მა თანამშრომლობა დაიწყო წყნარი ოკეანის ჩრდილო-დასავლეთის ეროვნულ ლაბორატორიასთან (PNNL) გამოსაყენებლადხელოვნური ინტელექტის მოდელები 32 მილიონი კანდიდატი მასალის სკრინინგისთვის, მყარი მდგომარეობის ელექტროლიტი N2116-ის იდენტიფიცირებისთვის. ეს მასალა ლითიუმის მეტალის გამოყენებას 70%-ით ამცირებს, რაც ამცირებს გაწმენდის დროს ლითიუმის რეაქტიულობით გამოწვეულ უსაფრთხოების რისკებს. ხელოვნურმა ინტელექტმა სკრინინგი კვირებში დაასრულა - დავალება, რომელსაც ტრადიციულად 20 წელი სჭირდებოდა.
ანალიზიხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი მაღალი გამტარუნარიანობის გამოთვლითი სკრინინგი აჩქარებს მაღალი სისუფთავის მასალების აღმოჩენას, ამავდროულად ამარტივებს გაწმენდის მოთხოვნებს შემადგენლობის ოპტიმიზაციის, ეფექტურობისა და უსაფრთხოების დაბალანსების გზით.
საერთო ტექნიკური შეხედულებები
- მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღებახელოვნური ინტელექტი აერთიანებს ექსპერიმენტულ და სიმულაციურ მონაცემებს მასალის თვისებებსა და გაწმენდის შედეგებს შორის ურთიერთობების დასადგენად, რაც მკვეთრად ამცირებს ცდისა და შეცდომის ციკლებს.
- მრავალმასშტაბიანი ოპტიმიზაცია: ატომური დონის მოწყობიდან (მაგ., N2116 სკრინინგი 6 ) მაკრო დონის პროცესის პარამეტრებამდე (მაგ., ნახევარგამტარების წარმოება 5 ), ხელოვნური ინტელექტი უზრუნველყოფს მასშტაბურ სინერგიას.
- ეკონომიკური გავლენაეს შემთხვევები აჩვენებს ხარჯების 20-40%-ით შემცირებას ეფექტურობის გაზრდის ან ნარჩენების შემცირების გზით.
ეს მაგალითები ასახავს, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი მასალების გაწმენდის ტექნოლოგიებს მრავალ ეტაპზე: ნედლეულის წინასწარი დამუშავება, პროცესის კონტროლი და კომპონენტების დიზაინი.
გამოქვეყნების დრო: 28 მარტი, 2025