Mākslīgā intelekta piemēri un analīze materiālu attīrīšanā

1. Inteliģenta noteikšana un optimizācija minerālu apstrādē

Rūdas attīrīšanas jomā minerālu pārstrādes rūpnīca ieviesadziļās mācīšanās attēlu atpazīšanas sistēmalai analizētu rūdu reāllaikā. Mākslīgā intelekta algoritmi precīzi identificē rūdas fizikālās īpašības (piemēram, izmēru, formu, krāsu), lai ātri klasificētu un atsijātu augstas kvalitātes rūdu. Šī sistēma samazināja tradicionālās manuālās šķirošanas kļūdu līmeni no 15% līdz 3%, vienlaikus palielinot apstrādes efektivitāti par 50%.
‌AnalīzeAizstājot cilvēku zināšanas ar vizuālās atpazīšanas tehnoloģiju, mākslīgais intelekts ne tikai samazina darbaspēka izmaksas, bet arī uzlabo izejvielu tīrību, radot stabilu pamatu turpmākajiem attīrīšanas posmiem.

2. Parametru kontrole pusvadītāju materiālu ražošanā

Intel izmantoMākslīgā intelekta vadīta vadības sistēmapusvadītāju plākšņu ražošanā, lai uzraudzītu kritiskos parametrus (piemēram, temperatūru, gāzes plūsmu) tādos procesos kā ķīmiskā tvaiku uzklāšana (CVD). Mašīnmācīšanās modeļi dinamiski pielāgo parametru kombinācijas, samazinot plākšņu piemaisījumu līmeni par 22 % un palielinot ražu par 18 %.
‌AnalīzeMākslīgais intelekts, izmantojot datu modelēšanu, uztver nelineāras attiecības sarežģītos procesos, optimizējot attīrīšanas apstākļus, lai samazinātu piemaisījumu aizturi un uzlabotu galīgo materiāla tīrību.

3. Litija akumulatoru elektrolītu skrīnings un validācija

Microsoft sadarbojās ar Klusā okeāna ziemeļrietumu nacionālo laboratoriju (PNNL), lai izmantotuMākslīgā intelekta modeļilai pārbaudītu 32 miljonus kandidātmateriālu, identificējot cietvielu elektrolītu N2116. Šis materiāls samazina litija metāla patēriņu par 70%, mazinot drošības riskus, ko rada litija reaktivitāte attīrīšanas laikā. Mākslīgais intelekts pabeidza pārbaudi nedēļās — uzdevumu, kura izpildei tradicionāli bija nepieciešami 20 gadi.
‌AnalīzeAr mākslīgo intelektu nodrošināta augstas caurlaidības skaitļošanas skrīnings paātrina augstas tīrības pakāpes materiālu atklāšanu, vienlaikus vienkāršojot attīrīšanas prasības, izmantojot sastāva optimizāciju, līdzsvarojot efektivitāti un drošību.

Bieži sastopamas tehniskas atziņas

• ‌Uz datiem balstīta lēmumu pieņemšanaMākslīgais intelekts integrē eksperimentālos un simulācijas datus, lai kartētu sakarības starp materiālu īpašībām un attīrīšanas rezultātiem, ievērojami saīsinot izmēģinājumu un kļūdu ciklus.
• ‌Daudzpakāpju optimizācijaSākot ar atomu līmeņa risinājumiem (piemēram, N2116 skrīningu ⁶ ) un beidzot ar makro līmeņa procesa parametriem (piemēram, pusvadītāju ražošanu ⁵ ), mākslīgais intelekts nodrošina starplīmeņu sinerģiju.
• ‌Ekonomiskā ietekmeŠie gadījumi demonstrē izmaksu samazinājumu par 20–40 %, pateicoties efektivitātes pieaugumam vai atkritumu samazināšanai.

Šie piemēri ilustrē, kā mākslīgais intelekts pārveido materiālu attīrīšanas tehnoloģijas vairākos posmos: izejvielu pirmapstrādē, procesa kontrolē un komponentu projektēšanā.