1. אינטעליגענטע דעטעקציע און אָפּטימיזאַציע אין מינעראַל פּראַסעסינג
אין דעם פעלד פון ערץ רייניקונג, האט א מינעראל פּראַסעסינג פאַבריק איינגעפירט אטיף לערנען-באזירט בילד דערקענונג סיסטעםצו אנאליזירן ערץ אין רעאל-צייט. די קינסטלעכע אינטעליגענץ אלגאריטמען אידענטיפיצירן גענוי די פיזישע אייגנשאפטן פון ערץ (למשל, גרייס, פארעם, קאליר) צו קלאסיפיצירן און זיפּן הויך-קלאס ערץ שנעל. די סיסטעם האט פארקלענערט די טעות ראטע פון טראדיציאנעל מאנועל סארטירן פון 15% צו 3%, בשעת פארגרעסערן פראצעסינג עפעקטיווקייט מיט 50%.
אַנאַליזדורך פארטרעטן מענטשלעכע עקספּערטיז מיט וויזועלע דערקענונג טעכנאָלאָגיע, ניט בלויז נידעריגער אַרבעט קאָסטן, אָבער אויך פֿאַרבעסערט רוי מאַטעריאַל ריינקייט, לייגנדיק אַ שטאַרק יסוד פֿאַר סאַבסאַקוואַנט רייניקונג טריט.
2. פּאַראַמעטער קאָנטראָל אין האַלב-קאָנדוקטאָר מאַטעריאַל פּראָדוקציע
אינטעל ניצט אקינסטלעך אינטעליגענץ-געטריבענע קאָנטראָל סיסטעםאין האַלב-קאָנדוקטאָר וועיפער פּראָדוקציע צו מאָניטאָרירן קריטישע פּאַראַמעטערס (למשל, טעמפּעראַטור, גאַז שטראָם) אין פּראָצעסן ווי כעמישע פארע דעפּאָזיציע (CVD). מאַשין לערנען מאָדעלן סטרויערן דינאַמיש פּאַראַמעטער קאָמבינאַציעס, רעדוצירן וועיפער פֿאַרפּעסטיקונג לעוועלס מיט 22% און פאַרגרעסערן ייעלד מיט 18%.
אַנאַליזקינסטלעכע אינטעליגענץ כאפט נישט-לינעארע באציאונגען אין קאמפליצירטע פראצעסן דורך דאטן מאדעלירן, אפטימיזירנדיק רייניקונג באדינגונגען צו מינימיזירן אומריינקייט אפהאלטונג און פארבעסערן די ריינקייט פון דעם לעצטן מאטעריאל.
3. סקרינינג און וואַלידאַציע פון ליטהיום באַטעריע עלעקטראָליטן
מייקראָסאָפֿט האָט קאָלאַבאָרירט מיטן פּאַסיפֿיק נאָרטוועסט נאַציאָנאַלן לאַבאָראַטאָריע (PNNL) צו נוצןקינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלןצו דורכקוקן 32 מיליאָן קאַנדידאַט מאַטעריאַלן, אידענטיפיצירן דעם סאָליד-שטאַט עלעקטראָליט N2116. דאָס מאַטעריאַל רעדוצירט ליטיום מעטאַל באַניץ מיט 70%, און פֿאַרמינדערט זיכערהייט ריזיקעס פֿאַראורזאַכט דורך ליטיום רעאַקטיוויטי בעת רייניקונג. קינסטלעכע אינטעליגענץ האָט פֿאַרענדיקט די דורכקוק אין וואָכן - אַן אויפֿגאַבע וואָס טראַדיציאָנעל האָט געפֿאָדערט 20 יאָר.
אַנאַליזקינסטלעכע אינטעליגענץ (AI)-געשטיצטע הויך-דורכפיר קאמפיוטער סקרינינג פארשנעלערט די אויפדעקונג פון הויך-ריינקייט מאטעריאלן בשעת פארפּשוטערט רייניקונג רעקווייערמענץ דורך קאמפאזיציע אפטימיזאציע, באלאנסירנדיק עפעקטיווקייט און זיכערקייט.
אלגעמיינע טעכנישע איינזיכטן
- דאַטן-געטריבענע באַשלוס-מאכןקינסטלעכע אינטעגראציע: עקספּערימענטאַלע און סימולאַציע דאַטן צו מאַפּירן באַציִונגען צווישן מאַטעריאַל אייגנשאַפטן און רייניקונג רעזולטאַטן, וואָס דראַסטיש פאַרקירצט פּראָבע-און-טעות ציקלען.
- מולטי-סקייל אָפּטימיזאַציעפֿון אַטאָמישע אַראַנזשירונגען (למשל, N2116 סקרינינג 6 ) ביז מאַקראָ-לעוועל פּראָצעס פּאַראַמעטערס (למשל, האַלב-קאָנדוקטאָר מאַנופאַקטורינג 5 ), ערמעגליכט קינסטלעכע אינטעליגענץ קראָס-וואָג סינערגיע.
- עקאָנאָמישע השפּעהדי פעלער ווײַזן אויף קאָסטן רעדוקציעס פון 20–40% דורך עפעקטיווקייט געווינסן אדער פארמינדערטע וויסט.
די ביישפילן אילוסטרירן ווי קינסטלעכע אינטעליגענץ (AI) טוישט די פאָרעם פון מאַטעריאַל רייניקונג טעקנאַלאַדזשיז איבער קייפל סטאַגעס: רוי מאַטעריאַל פאַר-פּראַסעסינג, פּראָצעס קאָנטראָל און קאָמפּאָנענט פּלאַן.
פּאָסט צייט: 28סטן מערץ 2025