Примери и анализа на вештачка интелигенција во прочистувањето на материјалите

1. ‌Интелигентна детекција и оптимизација во преработката на минерали‌

Во областа на прочистување на руда, фабрика за преработка на минерали воведесистем за препознавање слики базиран на длабоко учење‌ за анализа на руда во реално време. Алгоритмите со вештачка интелигенција прецизно ги идентификуваат физичките карактеристики на рудата (на пр., големина, облик, боја) за брзо класифицирање и скринирање на висококвалитетна руда. Овој систем ја намали стапката на грешки при традиционалното рачно сортирање од 15% на 3%, а воедно ја зголеми ефикасноста на обработката за 50%.
‌Анализа‌: Со заменување на човечката експертиза со технологија за визуелно препознавање, вештачката интелигенција не само што ги намалува трошоците за работна сила, туку и ја подобрува чистотата на суровините, поставувајќи робусна основа за последователни чекори на прочистување.

2. ‌Контрола на параметри во производството на полупроводнички материјали‌

Интел вработуваКонтролен систем управуван од вештачка интелигенцијаво производството на полупроводнички плочки за следење на критичните параметри (на пр., температура, проток на гас) во процеси како што е хемиско таложење на пареа (CVD). Моделите за машинско учење динамички ги прилагодуваат комбинациите на параметри, намалувајќи ги нивоата на нечистотии во плочките за 22% и зголемувајќи го приносот за 18%.
‌Анализа‌: Вештачката интелигенција ги доловува нелинеарните односи во сложените процеси преку моделирање на податоци, оптимизирајќи ги условите за прочистување за да се минимизира задржувањето на нечистотиите и да се подобри чистотата на конечниот материјал.

3. ‌Скрининг и валидација на електролити од литиумски батерии‌

Мајкрософт соработуваше со Националната лабораторија на северозападниот дел на Пацификот (PNNL) за да користиМодели на вештачка интелигенцијада се испитаат 32 милиони кандидатски материјали, идентификувајќи го електролитот во цврста состојба N2116. Овој материјал ја намалува употребата на литиум за 70%, ублажувајќи ги безбедносните ризици предизвикани од реактивноста на литиумот за време на прочистувањето. Вештачката интелигенција го заврши скринингот за неколку недели - задача што традиционално бараше 20 години.
‌Анализа‌: Компјутерското скрининг со висок проток овозможено со вештачка интелигенција го забрзува откривањето на материјали со висока чистота, а воедно ги поедноставува барањата за прочистување преку оптимизација на составот, балансирање на ефикасноста и безбедноста.

Заеднички технички сознанија

• ‌Донесување одлуки базирани на податоци‌: Вештачката интелигенција интегрира експериментални и симулациски податоци за да ги мапира врските помеѓу својствата на материјалите и резултатите од прочистувањето, драстично скратувајќи ги циклусите на обиди и грешки.
• ‌Оптимизација на повеќе нивоа: Од аранжмани на атомско ниво (на пр., скрининг на N2116 ⁶ ) до параметри на процесот на макро ниво (на пр., производство на полупроводници ⁵ ), вештачката интелигенција овозможува синергија на повеќе нивоа.
• ‌Економско влијание‌: Овие случаи покажуваат намалување на трошоците од 20-40% преку зголемување на ефикасноста или намален отпад.

Овие примери илустрираат како вештачката интелигенција ги преобликува технологиите за прочистување на материјалите низ повеќе фази: претходна обработка на суровини, контрола на процесот и дизајн на компоненти.