ספּעציפֿישע ראָלעס פֿון קינסטלעכער אינטעליגענץ אין מאַטעריאַלער רייניקונג

I. רוי מאַטעריאַל סקרינינג און פאָרבאַהאַנדלונג אָפּטימיזאַציע

1. ‌הויך-פּרעציציע ערץ גראַדירונגטיף לערנען-באזירטע בילד דערקענונג סיסטעמען אנאליזירן די פיזישע אייגנשאפטן פון ערצן (למשל, פּאַרטיקל גרייס, קאָליר, טעקסטור) אין פאַקטישער צייט, דערגרייכנדיג איבער 80% טעות רעדוקציע קאַמפּערד צו מאַנועל סאָרטינג.
2. ‌הויך-עפעקטיוו מאַטעריאַל זיפּונגקינסטלעכע אינטעליגענץ ניצט מאַשין לערנען אַלגעריטמען צו שנעל ידענטיפיצירן הויך-ריינקייט קאַנדידאַטן פון מיליאָנען מאַטעריאַל קאָמבינאַציעס. למשל, אין ליטהיום-יאָן באַטעריע עלעקטראָליט אַנטוויקלונג, סקרינינג עפעקטיווקייט ינקריסיז דורך אָרדערס פון מאַגניטוד קאַמפּערד צו טראדיציאנעלן מעטהאָדס.

II. דינאמישע אדזשאַסטמענט פון פּראָצעס פּאַראַמעטערס

1. ‌שליסל פּאַראַמעטער אָפּטימיזאַציעאין האַלב-קאָנדוקטאָר וועיפער כעמישע פארע דעפּאַזישאַן (CVD), מאָניטאָרן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן פּאַראַמעטערס ווי טעמפּעראַטור און גאַז שטראָם אין פאַקטישער צייט, דינאַמיש אַדזשאַסטינג פּראָצעס באדינגונגען צו רעדוצירן פֿאַרפּעסטיקונג רעזאַדוז מיט 22% און פֿאַרבעסערן ייעלד מיט 18%.
2. ‌מולטי-פּראָצעס קאָלאַבאָראַטיווע קאָנטראָלפארמאכטע-לופּ צוריק-פידבעק סיסטעמען אינטעגרירן עקספּערימענטאַלע דאַטן מיט קינסטלעכע אינטעליגענץ פאָרויסזאָגן צו אָפּטימיזירן סינטעז פּאַטווייז און רעאַקציע באדינגונגען, און רעדוצירן רייניקונג ענערגיע קאַנסאַמשאַן מיט איבער 30%.

III. אינטעליגענטע אומריינקייט דעטעקציע און קוואַליטעט קאָנטראָל

1. ‌מיקראָסקאָפּישע דעפעקט אידענטיפיקאציעקאָמפּיוטער זעאונג קאַמביינד מיט הויך-רעזאָלוציע בילדער דעטעקטירן נאַנאָסקאַלע ריסן אָדער פֿאַרפּעסטיקונג פאַרשפּרייטונגען אין מאַטעריאַלן, דערגרייכנדיק 99.5% אַקיעראַסי און פאַרהיטנדיק פּאָסט-רייניקונג פאָרשטעלונג ^{דעגראַדאַציע} .
2. ‌ספּעקטראַל דאַטן אַנאַליזקינסטלעכע אינטעליגענץ אַלגעריטמען אינטערפּרעטירן אויטאָמאַטיש X-שטראַל דיפראַקציע (XRD) אָדער ראַמאַן ספּעקטראָסקאָפּיע דאַטן צו שנעל ידענטיפיצירן פֿאַרפּעסטיקונג טיפּן און קאָנצענטראַציעס, און פירן צילגעריכטעטע רייניקונג סטראַטעגיעס.

IV. פּראָצעס אויטאָמאַציע און עפֿעקטיוויטעט פֿאַרבעסערונג

1. ‌ראָבאָט-אַסיסטירטע עקספּערימענטאַציעאינטעליגענטע ראָבאָטישע סיסטעמען אויטאָמאַטיזירן איבערחזרנדיקע אויפגאַבן (למשל, לייזונג צוגרייטונג, צענטריפוגאַציע), רעדוצירן מאַנועלע אריינמישונג מיט 60% און מינימיזירן אָפּעראַציאָנעלע ערראָרס.
2. ‌הויך-דורכפיר עקספּערימענטאַציעקינסטלעך-אינטעליגענטע (AI) אָטאָמאַטישע פּלאַטפאָרמעס פּראָצעסירן הונדערטער רייניקונג עקספּערימענטן אין פּאַראַלעל, וואָס באַשנעלערט די אידענטיפֿיקאַציע פֿון אָפּטימאַלע פּראָצעס קאָמבינאַציעס און פֿאַרקירצט פֿאָרשונג און אַנטוויקלונג ציקלען פֿון חדשים צו וואָכן.

V. דאַטן-געטריבענע באַשלוס-מאכן און מולטי-סקייל אָפּטימיזאַציע

1. ‌מולטי-קוואל דאַטן אינטעגראַציעדורך קאָמבינירן מאַטעריאַל צוזאַמענשטעלונג, פּראָצעס פּאַראַמעטערס און פאָרשטעלונג דאַטן, בויט קינסטלעכע אינטעליגענץ פּרעדיקטיוו מאָדעלס פֿאַר רייניקונג רעזולטאַטן, וואָס פאַרגרעסערט די הצלחה ראַטעס פון פאָרשונג און אַנטוויקלונג מיט איבער 40%.
2. ‌אַטאָמישע-לעוועל סטרוקטור סימולאַציעקינסטלעכע אינטעגראציע אינטעגרירט געדיכטקייט פונקציאנאלע טעאריע (DFT) חשבונות צו פאָרויסזאָגן אַטאָמישע מיגראַציע פּאַטווייז בעת רייניקונג, גיידינג גיטער דעפעקט פאַרריכטן סטראַטעגיעס.

פאַל שטודיע פאַרגלייַך

דורך די צוגאנגען, טוט קינסטלעכע אינטעליגענץ נישט נאר איבערמאכן דעם פארשונג און אנטוויקלונג פאראדיגם פון מאטעריאל רייניקונג, נאר עס טרייבט אויך די אינדוסטריע צו ...אינטעליגענטע און נאכhalטיגע אנטוויקלונג‌