1. Inteligentno otkrivanje i optimizacija u preradi minerala
U oblasti prečišćavanja rude, postrojenje za preradu minerala uvelo je...sistem za prepoznavanje slika zasnovan na dubokom učenjuza analizu rude u stvarnom vremenu. Algoritmi umjetne inteligencije precizno identificiraju fizičke karakteristike rude (npr. veličinu, oblik, boju) kako bi brzo klasificirali i prosijali visokokvalitetnu rudu. Ovaj sistem je smanjio stopu grešaka tradicionalnog ručnog sortiranja sa 15% na 3%, a istovremeno je povećao efikasnost obrade za 50%.
AnalizaZamjenom ljudske ekspertize tehnologijom vizualnog prepoznavanja, umjetna inteligencija ne samo da smanjuje troškove rada, već i poboljšava čistoću sirovina, postavljajući čvrstu osnovu za sljedeće korake prečišćavanja.
2. Upravljanje parametrima u proizvodnji poluprovodničkih materijala
Intel zapošljavaSistem upravljanja vođen umjetnom inteligencijomu proizvodnji poluprovodničkih pločica za praćenje kritičnih parametara (npr. temperature, protoka plina) u procesima poput hemijskog taloženja iz pare (CVD). Modeli mašinskog učenja dinamički prilagođavaju kombinacije parametara, smanjujući nivo nečistoća u pločicama za 22% i povećavajući prinos za 18%.
AnalizaAI bilježi nelinearne odnose u složenim procesima putem modeliranja podataka, optimizirajući uvjete pročišćavanja kako bi se minimiziralo zadržavanje nečistoća i poboljšala čistoća konačnog materijala.
3. Provjera i validacija elektrolita litijumskih baterija
Microsoft je sarađivao s Nacionalnom laboratorijom Pacifičkog sjeverozapada (PNNL) kako bi koristio...Modeli umjetne inteligencijeda pregleda 32 miliona kandidatskih materijala, identificirajući elektrolit u čvrstom stanju N2116. Ovaj materijal smanjuje upotrebu metalnog litijuma za 70%, ublažavajući sigurnosne rizike uzrokovane reaktivnošću litijuma tokom prečišćavanja. Vještačka inteligencija je završila pregled za nekoliko sedmica - zadatak koji je tradicionalno zahtijevao 20 godina.
AnalizaVisokopropusno računarsko testiranje omogućeno umjetnom inteligencijom ubrzava otkrivanje materijala visoke čistoće, a istovremeno pojednostavljuje zahtjeve za prečišćavanje kroz optimizaciju sastava, balansirajući efikasnost i sigurnost.
Uobičajeni tehnički uvidi
- Donošenje odluka na osnovu podatakaAI integrira eksperimentalne i simulacijske podatke kako bi mapirala odnose između svojstava materijala i rezultata pročišćavanja, drastično skraćujući cikluse pokušaja i grešaka.
- Višeskalna optimizacijaOd aranžmana na atomskom nivou (npr. skrining N2116 6 ) do parametara procesa na makro nivou (npr. proizvodnja poluprovodnika 5 ), vještačka inteligencija omogućava sinergiju na više nivoa.
- Ekonomski uticajOvi slučajevi pokazuju smanjenje troškova od 20-40% kroz povećanje efikasnosti ili smanjenje otpada.
Ovi primjeri ilustruju kako umjetna inteligencija preoblikuje tehnologije prečišćavanja materijala u više faza: predobrada sirovina, kontrola procesa i dizajn komponenti.
Vrijeme objave: 28. mart 2025.