1. Intelligent Detection at Optimization sa Mineral Processing
Sa larangan ng paglilinis ng mineral, isang planta ng pagpoproseso ng mineral ang nagpakilala ng isang malalim na pag-aaral na nakabatay sa sistema ng pagkilala ng imahe upang pag-aralan ang ore sa real time. Tumpak na tinutukoy ng mga algorithm ng AI ang mga pisikal na katangian ng ore (hal., laki, hugis, kulay) upang ma-classify at ma-screen ang mataas na grade na ore nang mabilis. Binawasan ng system na ito ang error rate ng tradisyunal na manu-manong pag-uuri mula 15% hanggang 3%, habang pinapataas ng 50% ang kahusayan sa pagproseso.
�Pagsusuri : Sa pamamagitan ng pagpapalit ng kadalubhasaan ng tao ng teknolohiyang visual recognition, hindi lamang pinababa ng AI ang mga gastos sa paggawa ngunit pinapahusay din nito ang kadalisayan ng hilaw na materyal, na naglalagay ng matatag na pundasyon para sa mga susunod na hakbang sa paglilinis.
2. Parameter Control sa Semiconductor Material Manufacturing
Gumagamit ang Intel ng isangSistema ng kontrol na hinimok ng AI sa paggawa ng semiconductor wafer upang masubaybayan ang mga kritikal na parameter (hal., temperatura, daloy ng gas) sa mga proseso tulad ng chemical vapor deposition (CVD). Ang mga modelo ng machine learning ay dynamic na nag-aayos ng mga kumbinasyon ng parameter, binabawasan ang antas ng wafer impurity ng 22% at pinapataas ang yield ng 18%.
�Pagsusuri : Kinukuha ng AI ang mga non-linear na relasyon sa mga kumplikadong proseso sa pamamagitan ng pagmomodelo ng data, pag-optimize ng mga kondisyon ng purification para mabawasan ang pagpapanatili ng karumihan at pagbutihin ang panghuling kadalisayan ng materyal.
3. Pagsusuri at Pagpapatunay ng Lithium Battery Electrolytes
Nakipagtulungan ang Microsoft sa Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) para gamitin ang Mga modelo ng AI upang i-screen ang 32 milyong materyales ng kandidato, na tinutukoy ang solid-state electrolyte N2116. Binabawasan ng materyal na ito ang paggamit ng lithium metal ng 70%, pinapagaan ang mga panganib sa kaligtasan na dulot ng reaktibidad ng lithium sa panahon ng paglilinis. Nakumpleto ng AI ang screening sa loob ng ilang linggo—isang gawain na karaniwang nangangailangan ng 20 taon.
�Pagsusuri : Pinapabilis ng AI-enabled na high-throughput computational screening ang pagtuklas ng mga high-purity na materyales habang pinapasimple ang mga kinakailangan sa purification sa pamamagitan ng compositional optimization, pagbabalanse ng kahusayan at kaligtasan.
Mga Karaniwang Teknikal na Insight
- �Paggawa ng Desisyon na Batay sa Data : Pinagsasama ng AI ang data ng eksperimental at simulation para imapa ang mga ugnayan sa pagitan ng mga materyal na katangian at mga resulta ng purification, na lubhang pinaikli ang mga trial-and-error cycle.
- �Multi-Scale Optimization: Mula sa atomic-level arrangement (hal., N2116 screening 6 ) hanggang sa macro-level na mga parameter ng proseso (hal, semiconductor manufacturing 5 ), pinapagana ng AI ang cross-scale synergy.
- �Epekto sa Ekonomiya : Ang mga kasong ito ay nagpapakita ng mga pagbawas sa gastos ng 20–40% sa pamamagitan ng mga dagdag na kahusayan o pinababang basura.
Ang mga halimbawang ito ay naglalarawan kung paano muling hinuhubog ng AI ang mga teknolohiya sa pagdalisay ng materyal sa maraming yugto: preprocessing ng hilaw na materyal, kontrol sa proseso, at disenyo ng bahagi.
Oras ng post: Mar-28-2025