Esimerkkejä ja analyysi tekoälystä materiaalien puhdistuksessa

1. Älykäs havaitseminen ja optimointi mineraalien käsittelyssä

Malminpuhdistuksen alalla mineraalienkäsittelylaitos otti käyttöön…syväoppimiseen perustuva kuvantunnistusjärjestelmäanalysoida malmia reaaliajassa. Tekoälyalgoritmit tunnistavat tarkasti malmin fyysiset ominaisuudet (esim. koko, muoto, väri) luokitellakseen ja seuloakseen korkealaatuisen malmin nopeasti. Tämä järjestelmä vähensi perinteisen manuaalisen lajittelun virheprosenttia 15 prosentista 3 prosenttiin ja samalla lisäsi käsittelytehokkuutta 50 prosenttia.
‌AnalyysiKorvaamalla ihmisen asiantuntemuksen visuaalisella tunnistusteknologialla tekoäly ei ainoastaan ​​alenna työvoimakustannuksia, vaan myös parantaa raaka-aineen puhtautta, mikä luo vankan perustan seuraaville puhdistusvaiheille.

2. ‌Parametrien hallinta puolijohdemateriaalien valmistuksessa‌

Intel käyttää ‌Tekoälypohjainen ohjausjärjestelmäpuolijohdekiekkojen tuotannossa kriittisten parametrien (esim. lämpötila, kaasun virtaus) valvomiseksi prosesseissa, kuten kemiallisessa höyrypinnoituksessa (CVD). Koneoppimismallit säätävät parametriyhdistelmiä dynaamisesti, mikä vähentää kiekkojen epäpuhtaustasoja 22 % ja lisää saantoa 18 %.
‌AnalyysiTekoäly tallentaa epälineaarisia suhteita monimutkaisissa prosesseissa datamallinnuksen avulla, optimoi puhdistusolosuhteita epäpuhtauksien kertymisen minimoimiseksi ja lopullisen materiaalin puhtauden parantamiseksi.

3. Litiumakkujen elektrolyyttien seulonta ja validointi

Microsoft teki yhteistyötä Tyynenmeren luoteisosan kansallisen laboratorion (PNNL) kanssa käyttääkseenTekoälymallitseuloakseen 32 miljoonaa kandidaattimateriaalia ja tunnistaakseen kiinteän olomuodon elektrolyytin N2116. Tämä materiaali vähentää litiummetallin käyttöä 70 %, mikä lieventää litiumin reaktiivisuuden aiheuttamia turvallisuusriskejä puhdistuksen aikana. Tekoäly suoritti seulonnan viikoissa – tehtävän, joka perinteisesti kesti 20 vuotta.
‌AnalyysiTekoälyllä toimiva suurtehoinen laskennallinen seulonta nopeuttaa erittäin puhtaiden materiaalien löytämistä ja yksinkertaistaa puhdistusvaatimuksia koostumuksen optimoinnin, tehokkuuden ja turvallisuuden tasapainottamisen avulla.

Yleisiä teknisiä näkemyksiä

• ‌Dataan perustuva päätöksentekoTekoäly yhdistää kokeellisia ja simulointitietoja kartoittaakseen materiaalien ominaisuuksien ja puhdistustulosten välisiä suhteita, mikä lyhentää merkittävästi kokeilu- ja erehdyssyklejä.
• ‌MoniskaalaoptimointiAtomitason järjestelyistä (esim. N2116-seulonta ⁶ ) makrotason prosessiparametreihin (esim. puolijohteiden valmistus ⁵ ) tekoäly mahdollistaa synergian eri mittakaavoissa.
• ‌Taloudellinen vaikutusNäissä tapauksissa kustannussäästöjä on saavutettu 20–40 % tehokkuuden parantumisen tai vähentyneen jätteen ansiosta.

Nämä esimerkit havainnollistavat, kuinka tekoäly muokkaa materiaalien puhdistusteknologioita useissa vaiheissa: raaka-aineiden esikäsittelyssä, prosessinohjauksessa ja komponenttien suunnittelussa.