1. Mineral Emalında Ağıllı Aşkarlama və Optimallaşdırma
Filizin təmizlənməsi sahəsində bir mineral emalı zavodu bir təqdim etdidərin öyrənməyə əsaslanan təsvirin tanınması sistemifilizi real vaxtda təhlil etmək. Süni intellekt alqoritmləri yüksək dərəcəli filizi sürətlə təsnif etmək və ekranlaşdırmaq üçün filizin fiziki xüsusiyyətlərini (məsələn, ölçüsü, forması, rəngi) dəqiq müəyyən edir. Bu sistem ənənəvi əllə çeşidləmənin səhv dərəcəsini 15%-dən 3%-ə qədər azaldıb, eyni zamanda emal səmərəliliyini 50% artırıb.
.Təhlilİnsan təcrübəsini vizual tanınma texnologiyası ilə əvəz etməklə, süni intellekt nəinki əmək xərclərini azaldır, həm də xammalın saflığını artırır və sonrakı təmizləmə addımları üçün möhkəm zəmin yaradır.
2. Yarımkeçirici Materialların İstehsalında Parametrlərə Nəzarət
Intel bir işə götürürSüni intellektlə idarə olunan idarəetmə sistemiKimyəvi buxar çökmə (CVD) kimi proseslərdə kritik parametrlərə (məsələn, temperatur, qaz axını) nəzarət etmək üçün yarımkeçirici vafli istehsalında. Maşın öyrənmə modelləri parametr birləşmələrini dinamik şəkildə tənzimləyir, vafli çirklənmə səviyyəsini 22% azaldır və məhsuldarlığı 18% artırır.
.TəhlilAI çirkin saxlanmasını minimuma endirmək və materialın son təmizliyini yaxşılaşdırmaq üçün təmizlənmə şərtlərini optimallaşdıraraq məlumat modelləşdirməsi vasitəsilə mürəkkəb proseslərdə qeyri-xətti əlaqələri ələ keçirir.
3. Litium batareya elektrolitlərinin yoxlanılması və yoxlanılması
Microsoft, istifadə etmək üçün Sakit Okean Şimal-Qərb Milli Laboratoriyası (PNNL) ilə əməkdaşlıq etdi.AI modelləriN2116 bərk hal elektrolitini müəyyən edən 32 milyon namizəd materialı ekranlaşdırmaq. Bu material litium metal istifadəsini 70% azaldır, təmizlənmə zamanı litium reaktivliyinin yaratdığı təhlükəsizlik risklərini azaldır. Süni intellekt yoxlamanı həftələr ərzində tamamladı - bu, ənənəvi olaraq 20 il tələb edən bir vəzifədir.
.TəhlilSüni intellektlə aktivləşdirilmiş yüksək məhsuldarlıqlı hesablama skrininqi yüksək təmizlikli materialların kəşfini sürətləndirir, eyni zamanda kompozisiya optimallaşdırması, effektivliyi və təhlükəsizliyini balanslaşdıraraq təmizləmə tələblərini sadələşdirir.
Ümumi Texniki Anlayışlar
- .Məlumata əsaslanan qərarların qəbuluSüni intellekt material xassələri və təmizlənmə nəticələri arasında əlaqə yaratmaq üçün eksperimental və simulyasiya məlumatlarını birləşdirir, sınaq və səhv dövrlərini kəskin şəkildə qısaldır.
- .Çoxölçülü OptimallaşdırmaAtom səviyyəli tənzimləmələrdən (məsələn, N2116 skrininq 6 ) makro səviyyəli proses parametrlərinə (məsələn, yarımkeçirici istehsalı 5 ) qədər AI çarpaz miqyaslı sinerji imkan verir.
- .İqtisadi TəsirBu hallar səmərəliliyin artması və ya tullantıların azaldılması hesabına xərclərin 20-40% azaldığını nümayiş etdirir.
Bu nümunələr süni intellektin materialın təmizlənməsi texnologiyalarını bir neçə mərhələdə necə dəyişdirdiyini göstərir: xammalın ilkin emalı, prosesə nəzarət və komponentlərin dizaynı.
Göndərmə vaxtı: 28 mart 2025-ci il