۱. تشخیص هوشمند و بهینه‌سازی در فرآوری مواد معدنی
در زمینه تصفیه سنگ معدن، یک کارخانه فرآوری مواد معدنی، دستگاهی را معرفی کردسیستم تشخیص تصویر مبتنی بر یادگیری عمیقبرای تجزیه و تحلیل سنگ معدن در زمان واقعی. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با دقت ویژگی‌های فیزیکی سنگ معدن (مانند اندازه، شکل، رنگ) را شناسایی می‌کنند تا سنگ معدن با عیار بالا را به سرعت طبقه‌بندی و غربالگری کنند. این سیستم میزان خطای مرتب‌سازی دستی سنتی را از ۱۵٪ به ۳٪ کاهش داده و در عین حال راندمان پردازش را ۵۰٪ افزایش داده است.
...تحلیلهوش مصنوعی با جایگزینی تخصص انسانی با فناوری تشخیص بصری، نه تنها هزینه‌های نیروی کار را کاهش می‌دهد، بلکه خلوص مواد اولیه را نیز افزایش می‌دهد و پایه و اساس محکمی را برای مراحل بعدی تصفیه ایجاد می‌کند.
۲. کنترل پارامتر در تولید مواد نیمه‌هادی
اینتل استخدام می‌کندسیستم کنترل مبتنی بر هوش مصنوعیدر تولید ویفر نیمه‌هادی برای نظارت بر پارامترهای حیاتی (مانند دما، جریان گاز) در فرآیندهایی مانند رسوب بخار شیمیایی (CVD). مدل‌های یادگیری ماشین به صورت پویا ترکیبات پارامترها را تنظیم می‌کنند و سطح ناخالصی ویفر را ۲۲٪ کاهش و بازده را ۱۸٪ افزایش می‌دهند.
...تحلیلهوش مصنوعی از طریق مدل‌سازی داده‌ها، روابط غیرخطی را در فرآیندهای پیچیده ثبت می‌کند و شرایط خالص‌سازی را برای به حداقل رساندن احتباس ناخالصی و بهبود خلوص نهایی ماده بهینه می‌کند.
۳. غربالگری و اعتبارسنجی الکترولیت‌های باتری لیتیومی
مایکروسافت با آزمایشگاه ملی شمال غربی اقیانوس آرام (PNNL) همکاری کرد تا ازمدل‌های هوش مصنوعیبرای غربالگری ۳۲ میلیون ماده‌ی کاندید، الکترولیت حالت جامد N2116 شناسایی شد. این ماده استفاده از فلز لیتیوم را تا ۷۰ درصد کاهش می‌دهد و خطرات ایمنی ناشی از واکنش‌پذیری لیتیوم در طول خالص‌سازی را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی این غربالگری را در عرض چند هفته انجام داد - کاری که به طور سنتی به ۲۰ سال زمان نیاز داشت.
...تحلیلغربالگری محاسباتی با توان عملیاتی بالا مبتنی بر هوش مصنوعی، کشف مواد با خلوص بالا را تسریع می‌کند و در عین حال از طریق بهینه‌سازی ترکیبات، الزامات خالص‌سازی را ساده کرده و بین کارایی و ایمنی تعادل برقرار می‌کند.
بینش‌های فنی رایج
- ...تصمیم‌گیری مبتنی بر دادههوش مصنوعی داده‌های تجربی و شبیه‌سازی را برای ترسیم روابط بین خواص مواد و نتایج خالص‌سازی ادغام می‌کند و چرخه‌های آزمون و خطا را به شدت کوتاه می‌کند.
- ...بهینه‌سازی چندمقیاسیاز تمهیدات سطح اتمی (مثلاً غربالگری N2116 6 ) گرفته تا پارامترهای فرآیند سطح کلان (مثلاً تولید نیمه‌هادی 5 )، هوش مصنوعی هم‌افزایی در مقیاس‌های مختلف را امکان‌پذیر می‌کند.
- ...تأثیر اقتصادیاین موارد، کاهش هزینه ۲۰ تا ۴۰ درصدی را از طریق افزایش بهره‌وری یا کاهش ضایعات نشان می‌دهند.
این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر شکل فناوری‌های خالص‌سازی مواد در چندین مرحله است: پیش‌پردازش مواد اولیه، کنترل فرآیند و طراحی اجزا.
زمان ارسال: ۲۸ مارس ۲۰۲۵