1. Минераль эшкәртүдә интеллектуаль ачыклау һәм оптимизация
Руданы чистарту өлкәсендә минераль эшкәртү заводы керттетирән өйрәнүгә нигезләнгән сурәт тану системасы руданы реаль вакытта анализлау. ЯИ алгоритмнары югары класслы руда классификацияләү һәм экранга чыгару өчен руда физик үзенчәлекләрен төгәл билгелиләр (мәсәлән, зурлык, форма, төс). Бу система традицион кул белән сортлау хата ставкасын 15% тан 3% ка кадәр киметте, эшкәртү эффективлыгын 50% ка арттырды.
Анализ: Кеше тәҗрибәсен визуаль тану технологиясе белән алыштырып, ЯИ хезмәт чыгымнарын киметеп кенә калмый, чимал чисталыгын да арттыра, алдагы чистарту адымнары өчен ныклы нигез сала.
2. Ярымүткәргеч материал җитештерүдә параметр контроле
Intel кулланаЯИ белән идарә итү системасы химик пар парламенты (CVD) кебек процессларда критик параметрларны (мәсәлән, температура, газ агымы) күзәтү өчен ярымүткәргеч вафер җитештерүдә. Машина өйрәнү модельләре параметр комбинацияләрен динамик рәвештә көйлиләр, вафер пычраклык дәрәҗәсен 22% ка киметәләр, уңышны 18% ка арттыралар.
Анализ: ЯИ катлаулы процессларда сызыклы булмаган мөнәсәбәтләрне мәгълүмат модельләштерү аша, чистарту шартларын оптимальләштереп, пычраклыкны саклап калу һәм соңгы материаль чисталыкны яхшырту өчен.
3. Литий Батарея Электролитларын скринклау һәм раслау
Майкрософт Майкрософт Тын океанның Төньяк-Көнбатыш Милли Лабораториясе (PNNL) белән хезмәттәшлек иттеЯИ модельләре32 322 кандидат материалын экранга чыгару, N2116 каты дәүләт электролитын ачыклау. Бу материал литий металл куллануны 70% ка киметә, чистарту вакытында литий реактивлыгы аркасында килеп чыккан куркынычсызлык куркынычын йомшарта. ЯИ скринкны атналарда тәмамлады - бу гадәттә 20 ел.
Анализ: ЯИ ярдәмендә югары үткәргеч исәпләү скринкасы югары чисталык материалларын табуны тизләтә, шул ук вакытта композиция оптимизациясе, эффективлык һәм куркынычсызлыкны баланслау аша чистарту таләпләрен гадиләштерә.
Гомуми техник төшенчәләр
- Мәгълүматлар белән карар кабул итү: ЯИ эксперименталь һәм симуляция мәгълүматларын матди үзлекләр һәм чистарту нәтиҗәләре арасындагы бәйләнешне картага кертә, сынау-хата циклларын кискен кыскарта.
- Күп масштаблы оптимизация: Атом дәрәҗәсендәге аранжировкалардан (мәсәлән, N2116 скринка 6 ) макро дәрәҗә процесс параметрларына кадәр (мәсәлән, ярымүткәргеч җитештерү 5 ), ЯИ масштаблы синергия мөмкинлеген бирә.
- Икътисади йогынты: Бу очраклар эффективлыкны арттыру яки калдыкларны киметү аркасында бәянең 20-40% кимүен күрсәтә.
Бу мисаллар ЯИның материалны чистарту технологияләрен берничә этапта ничек үзгәртеп коруларын күрсәтәләр: чималны эшкәртү, процесс белән идарә итү, компонент дизайны.
Пост вакыты: 28-2025 март