د موادو په پاکولو کې د مصنوعي استخباراتو ځانګړي رولونه

I. د خامو موادو سکرینینګ او د درملنې دمخه اصلاح کول

1. ‌د کانونو لوړ دقت درجه بندي‌: د ژورې زده کړې پر بنسټ د انځور پیژندنې سیسټمونه په ریښتیني وخت کې د کانونو فزیکي ځانګړتیاوې (د بیلګې په توګه، د ذراتو اندازه، رنګ، جوړښت) تحلیل کوي، د لاسي ترتیب کولو په پرتله د 80٪ څخه ډیر د غلطۍ کمښت ترلاسه کوي.
2. ‌د لوړ موثریت موادو سکرینینګ‌: AI د ماشین زده کړې الګوریتمونه کاروي ترڅو په چټکۍ سره د ملیونونو موادو ترکیبونو څخه د لوړ پاکوالي نوماندان وپیژني. د مثال په توګه، د لیتیم-آیون بیټرۍ الیکټرولایټ پراختیا کې، د سکرینینګ موثریت د دودیزو میتودونو په پرتله د اندازې له مخې زیاتیږي.

II. د پروسې پیرامیټرو متحرک تنظیم کول

1. ‌د کلیدي پیرامیټر اصلاح کول‌: په سیمیکمډکټر ویفر کیمیاوي بخار زیرمه (CVD) کې، د AI ماډلونه په ریښتیني وخت کې د تودوخې او ګاز جریان په څیر پیرامیټرونه څاري، د پروسې شرایط په متحرک ډول تنظیموي ترڅو د ناپاکۍ پاتې شونو 22٪ کم کړي او حاصلات 18٪ ښه کړي.
2. ‌د څو-پروسو همکاري کنټرول‌: د تړل شوي لوپ فیډبیک سیسټمونه تجربوي معلومات د AI وړاندوینو سره یوځای کوي ترڅو د ترکیب لارې او د عکس العمل شرایط غوره کړي، د پاکولو انرژي مصرف له 30٪ څخه ډیر کم کړي.

III. د ناپاکۍ هوښیار کشف او د کیفیت کنټرول

1. ‌د مایکروسکوپي نیمګړتیا پیژندنه: د کمپیوټر لید د لوړ ریزولوشن امیجنگ سره یوځای د موادو دننه د نانو پیمانه درزونه یا ناپاکۍ ویش کشف کوي، 99.5٪ دقت ترلاسه کوي او د پاکولو وروسته د فعالیت د تخریب مخه نیسي ⁸ .
2. ‌د سپیکٹرل معلوماتو تحلیل‌: د مصنوعي ذهانت الګوریتمونه په اتوماتيک ډول د ایکس رې انعطاف (XRD) یا د رامان سپیکٹروسکوپي ډاټا تشریح کوي ترڅو د ناپاکۍ ډولونه او غلظت په چټکۍ سره وپیژني، د هدفمند پاکولو ستراتیژیو لارښوونه کوي.

IV. د پروسې اتومات کول او د موثریت لوړول

1. ‌د روبوټ په مرسته تجربه‌: هوښیار روبوټیک سیسټمونه تکراري دندې اتومات کوي (د بیلګې په توګه، د محلول چمتو کول، سنټرفیوګیشن)، د لاسي مداخلې 60٪ کموي او عملیاتي غلطۍ کموي.
2. ‌د لوړې کچې تجربه‌: د مصنوعي ذهانت لخوا پرمخ وړل شوي اتومات پلیټ فارمونه په موازي ډول د سلګونو پاکولو تجربې پروسس کوي، د غوره پروسې ترکیبونو پیژندنه ګړندۍ کوي او د R&D دورې له میاشتو څخه اونیو ته لنډوي.

V. د معلوماتو پر بنسټ پریکړه کول او څو پیمانه اصلاح کول

1. ‌د څو سرچینو معلوماتو ادغام‌: د موادو جوړښت، د پروسې پیرامیټرو، او د فعالیت معلوماتو سره یوځای کولو سره، AI د پاکوالي پایلو لپاره وړاندوینې ماډلونه جوړوي، د R&D بریالیتوب کچه له 40٪ څخه زیاته کوي.
2. ‌د اټومي کچې جوړښت سمولیشن‌: AI د کثافت فعالیت تیوري (DFT) محاسبې مدغم کوي ترڅو د پاکولو پرمهال د اټومي مهاجرت لارې وړاندوینه وکړي، د جالیو نیمګړتیاو ترمیم ستراتیژیو لارښوونه کوي.

د قضیې مطالعې پرتله کول

د دې طریقو له لارې، مصنوعي ذهانت نه یوازې د موادو د پاکولو د څیړنې او پراختیا تمثیل بیا شکل ورکوي بلکې صنعت هم د ‌ په لور هڅوي.هوښیاره او دوامداره پرمختګ‌