۱. د معدني موادو په پروسس کې هوښیار کشف او اصلاح
د کانونو د تصفیې په برخه کې، د کانونو د پروسس کولو یوې فابریکې یو معرفي کړد ژورې زده کړې پر بنسټ د انځور پیژندنې سیسټم په ریښتیني وخت کې د کانونو تحلیل کول. د مصنوعي ذهانت الګوریتمونه د کانونو فزیکي ځانګړتیاوې په سمه توګه پیژني (د بیلګې په توګه، اندازه، شکل، رنګ) ترڅو د لوړ درجې کانونه په چټکۍ سره طبقه بندي او سکرین شي. دې سیسټم د دودیز لاسي ترتیب کولو غلطۍ کچه له 15٪ څخه 3٪ ته راټیټه کړه، پداسې حال کې چې د پروسس موثریت 50٪ زیات کړ.
تحلیل: د بصري پیژندنې ټیکنالوژۍ سره د انساني تخصص ځای په ځای کولو سره، مصنوعي ذهانت نه یوازې د کار لګښتونه کموي بلکې د خامو موادو پاکوالی هم لوړوي، د پاکولو راتلونکو مرحلو لپاره یو پیاوړی بنسټ ایږدي.
۲. د سیمیکمډکټر موادو په تولید کې د پیرامیټر کنټرول
انټیل یو کار کويد AI لخوا پرمخ وړل شوي کنټرول سیسټم د سیمیکمډکټر ویفر تولید کې د کیمیاوي بخاراتو د زیرمو (CVD) په څیر پروسو کې د مهمو پیرامیټرو (د مثال په توګه، تودوخه، د ګاز جریان) څارنه کول. د ماشین زده کړې ماډلونه په متحرک ډول د پیرامیټرو ترکیبونه تنظیموي، د ویفر ناپاکۍ کچه 22٪ کموي او حاصلات 18٪ زیاتوي.
تحلیل: AI د ډیټا ماډلینګ له لارې په پیچلو پروسو کې غیر خطي اړیکې نیسي، د پاکوالي شرایط غوره کوي ترڅو د ناپاکۍ ساتنه کمه کړي او د موادو وروستي پاکوالي ته وده ورکړي.
۳. د لیتیم بیټرۍ الکترولیتونو سکرینینګ او تایید
مایکروسافټ د پاسیفیک شمال لویدیز ملي لابراتوار (PNNL) سره د کارولو لپاره همکاري وکړه د مصنوعي ذهانت ماډلونه د ۳۲ ملیون نوماند موادو سکرین کول، د جامد حالت الیکټرولیټ N2116 پیژندل. دا مواد د لیتیم فلز کارول ۷۰٪ کموي، د پاکولو پرمهال د لیتیم تعامل له امله رامینځته شوي خوندیتوب خطرونه کموي. AI سکرینینګ په اونیو کې بشپړ کړ - یو دنده چې په دودیز ډول یې ۲۰ کاله وخت نیولی و.
تحلیل: د مصنوعي ذهانت فعال شوي لوړ تروپټ کمپیوټري سکرینینګ د لوړ پاکوالي موادو کشف ګړندی کوي پداسې حال کې چې د جوړښتي اصلاح، متوازن موثریت او خوندیتوب له لارې د پاکوالي اړتیاوې ساده کوي.
عمومي تخنیکي بصیرتونه
- د معلوماتو پر بنسټ پریکړه کول: مصنوعي ذهانت د تجربوي او سمولیشن ډیټا سره یوځای کوي ترڅو د موادو ملکیتونو او پاکولو پایلو ترمنځ اړیکې نقشه کړي، د آزموینې او تېروتنې دورې په ډراماتیک ډول لنډوي.
- څو پیمانه اصلاح کول: د اټومي کچې ترتیباتو څخه (د مثال په توګه، N2116 سکرینینګ 6 ) د میکرو کچې پروسې پیرامیټرو پورې (د مثال په توګه، د سیمیکمډکټر تولید 5 )، AI د متقابل پیمانه همغږي فعالوي.
- اقتصادي اغېز: دا قضیې د موثریت لاسته راوړنو یا ضایعاتو کمولو له لارې د 20-40٪ لګښت کمښت ښیې.
دا مثالونه ښیي چې څنګه AI د موادو پاکولو ټیکنالوژۍ په څو مرحلو کې بیا شکل ورکوي: د خامو موادو دمخه پروسس کول، د پروسې کنټرول، او د اجزاو ډیزاین.
د پوسټ وخت: مارچ-۲۸-۲۰۲۵