1. ‘ఇంటెలిజెంట్ డిటెక్షన్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ ఇన్ మినరల్ ప్రాసెసింగ్’
ఖనిజ శుద్ధి రంగంలో, ఒక ఖనిజ ప్రాసెసింగ్ ప్లాంట్ ఒక లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత చిత్ర గుర్తింపు వ్యవస్థరియల్ టైమ్‌లో ధాతువును విశ్లేషించడానికి. అధిక-గ్రేడ్ ధాతువును వర్గీకరించడానికి మరియు వేగంగా పరీక్షించడానికి AI అల్గోరిథంలు ధాతువు యొక్క భౌతిక లక్షణాలను (ఉదా. పరిమాణం, ఆకారం, రంగు) ఖచ్చితంగా గుర్తిస్తాయి. ఈ వ్యవస్థ సాంప్రదాయ మాన్యువల్ సార్టింగ్ యొక్క దోష రేటును 15% నుండి 3%కి తగ్గించింది, అదే సమయంలో ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాన్ని 50% పెంచింది.
విశ్లేషణ: మానవ నైపుణ్యాన్ని దృశ్య గుర్తింపు సాంకేతికతతో భర్తీ చేయడం ద్వారా, AI శ్రమ ఖర్చులను తగ్గించడమే కాకుండా ముడి పదార్థాల స్వచ్ఛతను పెంచుతుంది, తదుపరి శుద్దీకరణ దశలకు బలమైన పునాది వేస్తుంది.
2. సెమీకండక్టర్ మెటీరియల్ తయారీలో పారామీటర్ నియంత్రణ
ఇంటెల్ ఒక ని ఉపయోగిస్తుందిAI-ఆధారిత నియంత్రణ వ్యవస్థరసాయన ఆవిరి నిక్షేపణ (CVD) వంటి ప్రక్రియలలో కీలకమైన పారామితులను (ఉదా. ఉష్ణోగ్రత, వాయు ప్రవాహం) పర్యవేక్షించడానికి సెమీకండక్టర్ వేఫర్ ఉత్పత్తిలో. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ పారామితి కలయికలను డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేస్తాయి, వేఫర్ మలినాలను 22% తగ్గిస్తాయి మరియు దిగుబడిని 18% పెంచుతాయి.
విశ్లేషణ: డేటా మోడలింగ్ ద్వారా సంక్లిష్ట ప్రక్రియలలో నాన్-లీనియర్ సంబంధాలను AI సంగ్రహిస్తుంది, అశుద్ధ నిలుపుదలని తగ్గించడానికి మరియు తుది పదార్థ స్వచ్ఛతను మెరుగుపరచడానికి శుద్దీకరణ పరిస్థితులను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
3. లిథియం బ్యాటరీ ఎలక్ట్రోలైట్‌ల స్క్రీనింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ
మైక్రోసాఫ్ట్ పసిఫిక్ నార్త్‌వెస్ట్ నేషనల్ లాబొరేటరీ (PNNL) తో కలిసి AI నమూనాలుఘన-స్థితి ఎలక్ట్రోలైట్ N2116 ను గుర్తించే 32 మిలియన్ల అభ్యర్థుల పదార్థాలను పరీక్షించడానికి. ఈ పదార్థం లిథియం లోహ వినియోగాన్ని 70% తగ్గిస్తుంది, శుద్దీకరణ సమయంలో లిథియం రియాక్టివిటీ వల్ల కలిగే భద్రతా ప్రమాదాలను తగ్గిస్తుంది. AI వారాలలో స్క్రీనింగ్‌ను పూర్తి చేసింది - సాంప్రదాయకంగా 20 సంవత్సరాలు పట్టే పని ఇది.
విశ్లేషణ: AI- ఆధారిత హై-త్రూపుట్ కంప్యూటేషనల్ స్క్రీనింగ్ అధిక-స్వచ్ఛత పదార్థాల ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది, అదే సమయంలో కూర్పు ఆప్టిమైజేషన్, బ్యాలెన్సింగ్ సామర్థ్యం మరియు భద్రత ద్వారా శుద్దీకరణ అవసరాలను సులభతరం చేస్తుంది.
సాధారణ సాంకేతిక అంతర్దృష్టులు
- డేటా ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోవడం: భౌతిక లక్షణాలు మరియు శుద్దీకరణ ఫలితాల మధ్య సంబంధాలను మ్యాప్ చేయడానికి AI ప్రయోగాత్మక మరియు అనుకరణ డేటాను ఏకీకృతం చేస్తుంది, ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ చక్రాలను తీవ్రంగా తగ్గిస్తుంది.
- మల్టీ-స్కేల్ ఆప్టిమైజేషన్: అణు-స్థాయి అమరికల నుండి (ఉదా., N2116 స్క్రీనింగ్ 6 ) స్థూల-స్థాయి ప్రక్రియ పారామితుల వరకు (ఉదా., సెమీకండక్టర్ తయారీ 5 ), AI క్రాస్-స్కేల్ సినర్జీని అనుమతిస్తుంది.
- ఆర్థిక ప్రభావం: ఈ కేసులు సామర్థ్య లాభాలు లేదా తగ్గిన వ్యర్థాల ద్వారా 20–40% ఖర్చు తగ్గింపులను ప్రదర్శిస్తాయి.
ముడి పదార్థాల ప్రీప్రాసెసింగ్, ప్రాసెస్ కంట్రోల్ మరియు కాంపోనెంట్ డిజైన్ వంటి బహుళ దశలలో AI మెటీరియల్ శుద్దీకరణ సాంకేతికతలను ఎలా పునర్నిర్మిస్తుందో ఈ ఉదాహరణలు వివరిస్తాయి.
పోస్ట్ సమయం: మార్చి-28-2025