1. Інтэлектуальнае выяўленне і аптымізацыя ў перапрацоўцы карысных выкапняў
У галіне ачысткі руды на абагачальным заводзе была ўведзена...сістэма распазнавання малюнкаў на аснове глыбокага навучанняаналізаваць руду ў рэжыме рэальнага часу. Алгарытмы штучнага інтэлекту дакладна вызначаюць фізічныя характарыстыкі руды (напрыклад, памер, форму, колер), каб хутка класіфікаваць і адсейваць высакаякасную руду. Гэтая сістэма знізіла ўзровень памылак традыцыйнай ручной сартавання з 15% да 3%, адначасова павялічыўшы эфектыўнасць апрацоўкі на 50%.
АналізЗамяняючы чалавечы вопыт тэхналогіяй візуальнага распазнавання, штучны інтэлект не толькі зніжае выдаткі на працоўную сілу, але і павышае чысціню сыравіны, закладваючы трывалую аснову для наступных этапаў ачысткі.
2. Кіраванне параметрамі ў вытворчасці паўправадніковых матэрыялаў
Intel выкарыстоўваеСістэма кіравання на базе штучнага інтэлектуу вытворчасці паўправадніковых пласцін для маніторынгу крытычных параметраў (напрыклад, тэмпературы, патоку газу) у такіх працэсах, як хімічнае асаджэнне з паравой фазы (CVD). Мадэлі машыннага навучання дынамічна карэктуюць камбінацыі параметраў, зніжаючы ўзровень прымешак у пласцінах на 22% і павялічваючы выхад на 18%.
АналізШтучны інтэлект фіксуе нелінейныя залежнасці ў складаных працэсах з дапамогай мадэлявання дадзеных, аптымізуючы ўмовы ачысткі, каб мінімізаваць утрыманне прымешак і палепшыць канчатковую чысціню матэрыялу.
3. Скрынінг і праверка электралітаў літыевых акумулятараў
Microsoft супрацоўнічала з Ціхаакіянскай паўночна-заходняй нацыянальнай лабараторыяй (PNNL) для выкарыстання...Мадэлі штучнага інтэлектупрааналізаваць 32 мільёны кандыдатаў на матэрыялы, вызначыўшы цвёрдацельны электраліт N2116. Гэты матэрыял зніжае выкарыстанне металічнага літыя на 70%, змяншаючы рызыкі бяспекі, выкліканыя рэакцыйнай здольнасцю літыя падчас ачысткі. Штучны інтэлект завяршыў скрынінг за некалькі тыдняў — задача, на якую традыцыйна патрабавалася 20 гадоў.
АналізВысокапрадукцыйны вылічальны скрынінг з дапамогай штучнага інтэлекту паскарае адкрыццё матэрыялаў высокай чысціні, адначасова спрашчаючы патрабаванні да ачысткі за кошт аптымізацыі складу, балансуючы эфектыўнасць і бяспеку.
Агульныя тэхнічныя звесткі
- Прыняцце рашэнняў на аснове дадзеныхШтучны інтэлект інтэгруе эксперыментальныя і мадэлявальныя дадзеныя для адлюстравання сувязяў паміж уласцівасцямі матэрыялаў і вынікамі ачысткі, значна скарачаючы цыклы спроб і памылак.
- Шматмаштабная аптымізацыяАд атамных механізмаў (напрыклад, скрынінг N2116 6 ) да параметраў працэсу на макраўзроўні (напрыклад, вытворчасць паўправаднікоў 5 ), штучны інтэлект забяспечвае міжмаштабную сінергію.
- Эканамічны ўплыўГэтыя выпадкі дэманструюць скарачэнне выдаткаў на 20–40% за кошт павышэння эфектыўнасці або скарачэння адходаў.
Гэтыя прыклады ілюструюць, як штучны інтэлект змяняе тэхналогіі ачысткі матэрыялаў на некалькіх этапах: папярэдняя апрацоўка сыравіны, кантроль працэсаў і распрацоўка кампанентаў.
Час публікацыі: 28 сакавіка 2025 г.