1. Arukas tuvastamine ja optimeerimine mineraalide töötlemisel
Maagi puhastamise valdkonnas võttis üks mineraalide töötlemistehas kasutusele ...süvaõppel põhinev pildituvastussüsteemmaagi reaalajas analüüsimiseks. Tehisintellekti algoritmid tuvastavad täpselt maagi füüsikalised omadused (nt suurus, kuju, värvus), et kõrge kvaliteediga maaki kiiresti klassifitseerida ja sõeluda. See süsteem vähendas traditsioonilise käsitsi sorteerimise veamäära 15%-lt 3%-le, suurendades samal ajal töötlemise efektiivsust 50%.
AnalüüsAsendades inimteadmised visuaalse tuvastustehnoloogiaga, vähendab tehisintellekt mitte ainult tööjõukulusid, vaid parandab ka tooraine puhtust, luues tugeva aluse järgnevatele puhastamisetappidele.
2. Parameetrite juhtimine pooljuhtmaterjalide tootmises
Intel kasutabTehisintellektil põhinev juhtimissüsteempooljuhtplaatide tootmisel kriitiliste parameetrite (nt temperatuur, gaasivool) jälgimiseks sellistes protsessides nagu keemiline aurustamine (CVD). Masinõppemudelid kohandavad dünaamiliselt parameetrite kombinatsioone, vähendades plaatide lisandite taset 22% ja suurendades saagist 18%.
AnalüüsTehisintellekt tabab andmemodelleerimise abil keerukates protsessides mittelineaarseid seoseid, optimeerides puhastustingimusi, et minimeerida lisandite säilimist ja parandada materjali lõplikku puhtust.
3. Liitiumaku elektrolüütide sõelumine ja valideerimine
Microsoft tegi koostööd Vaikse ookeani loodeosa riikliku laboriga (PNNL), et kasutadaTehisintellekti mudelid32 miljoni kandidaatmaterjali skriinimiseks ja tahkefaasilise elektrolüüdi N2116 tuvastamiseks. See materjal vähendab liitiummetalli kasutamist 70% võrra, leevendades liitiumi reaktsioonivõimest tingitud ohutusriske puhastamise ajal. Tehisintellekt viis skriinimise lõpule nädalate jooksul – ülesandega, mis traditsiooniliselt võttis aega 20 aastat.
AnalüüsTehisintellektil põhinev suure läbilaskevõimega arvutuslik sõelumine kiirendab kõrge puhtusastmega materjalide avastamist, lihtsustades samal ajal puhastamisnõudeid koostise optimeerimise, tõhususe ja ohutuse tasakaalustamise kaudu.
Üldised tehnilised teadmised
- Andmepõhine otsuste tegemineTehisintellekt integreerib eksperimentaalseid ja simulatsiooniandmeid, et kaardistada materjali omaduste ja puhastustulemuste vahelisi seoseid, lühendades drastiliselt katse-eksituse tsükleid.
- Mitmeskaala optimeerimineAlates aatomitasandi korraldustest (nt N2116 sõelumine 6 ) kuni makrotasandi protsessiparameetriteni (nt pooljuhtide tootmine 5 ) võimaldab tehisintellekt mastaabiülest sünergiat.
- Majanduslik mõjuNeed juhtumid näitavad 20–40% kulude vähenemist efektiivsuse kasvu või vähenenud jäätmete kaudu.
Need näited illustreerivad, kuidas tehisintellekt kujundab materjalide puhastamise tehnoloogiaid ümber mitmes etapis: tooraine eeltöötlus, protsessi juhtimine ja komponentide disain.
Postituse aeg: 28. märts 2025