1. Intelligente opsporing en optimalisering in mineraalverwerking
Op die gebied van ertssuiwering het 'n mineraalverwerkingsaanleg 'n ... bekendgesteldiep leer-gebaseerde beeldherkenningstelselom erts intyds te analiseer. Die KI-algoritmes identifiseer akkuraat fisiese eienskappe van erts (bv. grootte, vorm, kleur) om hoëgraadse erts vinnig te klassifiseer en te sif. Hierdie stelsel het die foutkoers van tradisionele handmatige sortering van 15% tot 3% verminder, terwyl die verwerkingsdoeltreffendheid met 50% verhoog is.
AnaliseDeur menslike kundigheid met visuele herkenningstegnologie te vervang, verlaag KI nie net arbeidskoste nie, maar verbeter ook die suiwerheid van grondstowwe, wat 'n stewige fondament lê vir daaropvolgende suiweringstappe.
2. Parameterbeheer in die vervaardiging van halfgeleiermateriaal
Intel gebruik 'nKI-gedrewe beheerstelselin halfgeleierwafelproduksie om kritieke parameters (bv. temperatuur, gasvloei) te monitor in prosesse soos chemiese dampafsetting (CVD). Masjienleermodelle pas parameterkombinasies dinamies aan, wat wafelonreinheidsvlakke met 22% verminder en opbrengs met 18% verhoog.
AnaliseKI leg nie-lineêre verhoudings in komplekse prosesse vas deur datamodellering, wat suiweringstoestande optimaliseer om onsuiwerheidsretensie te verminder en die suiwerheid van die finale materiaal te verbeter.
3. Sifting en Validering van Litiumbattery-elektroliete
Microsoft het saam met die Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) gewerk om ... te gebruikKI-modelleom 32 miljoen kandidaatmateriale te sif en die vastetoestand-elektroliet N2116 te identifiseer. Hierdie materiaal verminder litiummetaalverbruik met 70%, wat veiligheidsrisiko's wat deur litiumreaktiwiteit tydens suiwering veroorsaak word, verminder. KI het die sifting binne weke voltooi – 'n taak wat tradisioneel 20 jaar vereis het.
AnaliseKI-geaktiveerde hoë-deurset berekeningsifting versnel die ontdekking van hoë-suiwerheid materiale terwyl suiweringsvereistes vereenvoudig word deur samestellingsoptimalisering, die balansering van doeltreffendheid en veiligheid.
Algemene tegniese insigte
- Data-gedrewe besluitnemingKI: KI integreer eksperimentele en simulasiedata om verwantskappe tussen materiaaleienskappe en suiweringsuitkomste te karteer, wat proef-en-tref-siklusse drasties verkort.
- Multi-skaal optimaliseringVan atoomvlak-rangskikkings (bv. N2116-sifting 6 ) tot makrovlak-prosesparameters (bv. halfgeleiervervaardiging 5 ), maak KI kruisskaal-sinergie moontlik.
- Ekonomiese ImpakHierdie gevalle toon kostevermindering van 20–40% deur doeltreffendheidswinste of verminderde afval.
Hierdie voorbeelde illustreer hoe KI materiaalsuiweringstegnologieë oor verskeie stadiums hervorm: voorverwerking van grondstowwe, prosesbeheer en komponentontwerp.
Plasingstyd: 28 Maart 2025