1. Интелигентно откривање и оптимизација у преради минерала
У области пречишћавања руде, постројење за прераду минерала увело је...систем за препознавање слика заснован на дубоком учењуда анализира руду у реалном времену. Алгоритми вештачке интелигенције прецизно идентификују физичке карактеристике руде (нпр. величину, облик, боју) како би брзо класификовали и проценили висококвалитетну руду. Овај систем је смањио стопу грешака традиционалног ручног сортирања са 15% на 3%, уз повећање ефикасности обраде за 50%.
АнализаЗаменом људске стручности технологијом визуелног препознавања, вештачка интелигенција не само да смањује трошкове рада већ и побољшава чистоћу сировина, постављајући чврст темељ за наредне кораке пречишћавања.
2. Управљање параметрима у производњи полупроводничких материјала
Интел запошљаваСистем управљања вођен вештачком интелигенцијому производњи полупроводничких плочица за праћење критичних параметара (нпр. температуре, протока гаса) у процесима као што је хемијско таложење из паре (CVD). Модели машинског учења динамички прилагођавају комбинације параметара, смањујући нивое нечистоћа у плочицама за 22% и повећавајући принос за 18%.
Анализа: Вештачка интелигенција бележи нелинеарне односе у сложеним процесима кроз моделирање података, оптимизујући услове пречишћавања како би се минимизирало задржавање нечистоћа и побољшала чистоћа коначног материјала.
3. Скрининг и валидација електролита литијумских батерија
Мајкрософт је сарађивао са Националном лабораторијом Пацифичког северозапада (PNNL) како би користиоМодели вештачке интелигенциједа прегледа 32 милиона кандидатских материјала, идентификујући чврсти електролит N2116. Овај материјал смањује употребу металног литијума за 70%, ублажавајући безбедносне ризике изазване реактивношћу литијума током пречишћавања. Вештачка интелигенција је завршила скрининг за неколико недеља – задатак који је традиционално захтевао 20 година.
Анализа: Рачунарски скрининг високог протока омогућен вештачком интелигенцијом убрзава откривање материјала високе чистоће, истовремено поједностављујући захтеве за пречишћавање кроз оптимизацију састава, балансирајући ефикасност и безбедност.
Уобичајени технички увиди
- Доношење одлука заснованих на подацима: Вештачка интелигенција интегрише експерименталне и симулацијске податке како би мапирала односе између својстава материјала и резултата пречишћавања, драстично скраћујући циклусе покушаја и грешака.
- Оптимизација на више скалаОд аранжмана на атомском нивоу (нпр. скрининг N2116 6 ) до параметара процеса на макро нивоу (нпр. производња полупроводника 5 ), вештачка интелигенција омогућава синергију на више нивоа.
- Економски утицајОви случајеви показују смањење трошкова од 20–40% кроз повећање ефикасности или смањење отпада.
Ови примери илуструју како вештачка интелигенција мења технологије пречишћавања материјала у више фаза: претходна обрада сировина, контрола процеса и дизајн компоненти.
Време објаве: 28. март 2025.