१. खनिज प्रक्रियेत बुद्धिमान शोध आणि ऑप्टिमायझेशन
अयस्क शुद्धीकरणाच्या क्षेत्रात, एका खनिज प्रक्रिया संयंत्राने सखोल शिक्षण-आधारित प्रतिमा ओळख प्रणाली रिअल टाइममध्ये धातूचे विश्लेषण करण्यासाठी. एआय अल्गोरिदम धातूची भौतिक वैशिष्ट्ये (उदा. आकार, आकार, रंग) अचूकपणे ओळखतात जेणेकरून उच्च-दर्जाच्या धातूचे वर्गीकरण आणि तपासणी जलद होईल. या प्रणालीमुळे पारंपारिक मॅन्युअल सॉर्टिंगचा त्रुटी दर १५% वरून ३% पर्यंत कमी झाला, तर प्रक्रिया कार्यक्षमता ५०% ने वाढली.
विश्लेषण: मानवी कौशल्याची जागा दृश्य ओळख तंत्रज्ञानाने घेऊन, एआय केवळ कामगार खर्च कमी करत नाही तर कच्च्या मालाची शुद्धता देखील वाढवते, ज्यामुळे पुढील शुद्धीकरण चरणांसाठी एक मजबूत पाया रचला जातो.
२. सेमीकंडक्टर मटेरियल मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये पॅरामीटर नियंत्रण
इंटेल एक वापरते एआय-चालित नियंत्रण प्रणालीरासायनिक वाष्प निक्षेपण (CVD) सारख्या प्रक्रियांमध्ये महत्त्वपूर्ण पॅरामीटर्स (उदा. तापमान, वायू प्रवाह) निरीक्षण करण्यासाठी सेमीकंडक्टर वेफर उत्पादनात. मशीन लर्निंग मॉडेल्स गतिमानपणे पॅरामीटर संयोजन समायोजित करतात, वेफर अशुद्धता पातळी 22% ने कमी करतात आणि उत्पन्न 18% ने वाढवतात.
विश्लेषण: एआय डेटा मॉडेलिंगद्वारे जटिल प्रक्रियांमध्ये नॉन-लिनियर संबंध कॅप्चर करते, अशुद्धता धारणा कमी करण्यासाठी आणि अंतिम सामग्री शुद्धता सुधारण्यासाठी शुद्धीकरण परिस्थिती अनुकूल करते.
३. लिथियम बॅटरी इलेक्ट्रोलाइट्सची तपासणी आणि प्रमाणीकरण
मायक्रोसॉफ्टने पॅसिफिक नॉर्थवेस्ट नॅशनल लॅबोरेटरी (PNNL) सोबत सहकार्य करून वापरला.एआय मॉडेल्स ३२ दशलक्ष उमेदवार सामग्रीची तपासणी करण्यासाठी, घन-अवस्था इलेक्ट्रोलाइट N2116 ओळखण्यासाठी. हे सामग्री लिथियम धातूचा वापर ७०% कमी करते, शुद्धीकरणादरम्यान लिथियम प्रतिक्रियाशीलतेमुळे होणारे सुरक्षा धोके कमी करते. AI ने काही आठवड्यांत स्क्रीनिंग पूर्ण केले - पारंपारिकपणे २० वर्षे लागणारे काम.
विश्लेषण: एआय-सक्षम हाय-थ्रूपुट कॉम्प्युटेशनल स्क्रीनिंग उच्च-शुद्धता असलेल्या पदार्थांच्या शोधाला गती देते आणि रचनात्मक ऑप्टिमायझेशन, कार्यक्षमता आणि सुरक्षिततेचे संतुलन साधून शुद्धीकरण आवश्यकता सुलभ करते.
सामान्य तांत्रिक अंतर्दृष्टी
- डेटा-चालित निर्णय घेणे: एआय प्रायोगिक आणि सिम्युलेशन डेटा एकत्रित करते जेणेकरून भौतिक गुणधर्म आणि शुद्धीकरण परिणामांमधील संबंध मॅप केले जातील, ज्यामुळे चाचणी-आणि-त्रुटी चक्रे लक्षणीयरीत्या कमी होतात.
- मल्टी-स्केल ऑप्टिमायझेशन: अणु-स्तरीय व्यवस्था (उदा., N2116 स्क्रीनिंग 6 ) पासून ते मॅक्रो-स्तरीय प्रक्रिया पॅरामीटर्स (उदा., सेमीकंडक्टर मॅन्युफॅक्चरिंग 5 ) पर्यंत, AI क्रॉस-स्केल सिनर्जी सक्षम करते.
- आर्थिक परिणाम: या प्रकरणांमध्ये कार्यक्षमता वाढ किंवा कचरा कमी करून २०-४०% खर्चात कपात दिसून येते.
ही उदाहरणे स्पष्ट करतात की एआय अनेक टप्प्यांतून मटेरियल शुद्धीकरण तंत्रज्ञानाचे आकार कसे बदलत आहे: कच्च्या मालाची पूर्वप्रक्रिया, प्रक्रिया नियंत्रण आणि घटक डिझाइन.
पोस्ट वेळ: मार्च-२८-२०२५