1. זיהוי ואופטימיזציה חכמים בעיבוד מינרלים
בתחום טיהור עפרות, מפעל לעיבוד מינרלים הציג...מערכת זיהוי תמונה מבוססת למידה עמוקהלניתוח עפרות בזמן אמת. אלגוריתמי הבינה המלאכותית מזהים במדויק מאפיינים פיזיים של עפרות (למשל, גודל, צורה, צבע) כדי לסווג ולסנן עפרות באיכות גבוהה במהירות. מערכת זו הפחיתה את שיעור השגיאות של מיון ידני מסורתי מ-15% ל-3%, תוך הגברת יעילות העיבוד ב-50%.
אָנָלִיזָהעל ידי החלפת המומחיות האנושית בטכנולוגיית זיהוי חזותי, בינה מלאכותית לא רק מורידה את עלויות העבודה אלא גם משפרת את טוהר חומרי הגלם, ומניחה בסיס איתן לשלבי הטיהור הבאים.
2. בקרת פרמטרים בייצור חומרי מוליכים למחצה
אינטל מעסיקהמערכת בקרה מונעת בינה מלאכותיתבייצור פרוסות מוליכים למחצה כדי לנטר פרמטרים קריטיים (למשל, טמפרטורה, זרימת גז) בתהליכים כמו שקיעת אדים כימית (CVD). מודלים של למידת מכונה מתאימים באופן דינמי שילובי פרמטרים, מפחיתים את רמות הזיהום של הפרוסות ב-22% ומגדילים את התפוקה ב-18%.
אָנָלִיזָהבינה מלאכותית לוכדת קשרים לא ליניאריים בתהליכים מורכבים באמצעות מידול נתונים, אופטימיזציה של תנאי טיהור כדי למזער את שמירת הזיהומים ולשפר את טוהר החומר הסופי.
3. סינון ותיקוף של אלקטרוליטים בסוללות ליתיום
מיקרוסופט שיתפה פעולה עם המעבדה הלאומית של צפון מערב האוקיינוס השקט (PNNL) כדי להשתמש ב-מודלים של בינה מלאכותיתלסנן 32 מיליון חומרים מועמדים, ולזהות את האלקטרוליט במצב מוצק N2116. חומר זה מפחית את השימוש במתכת ליתיום ב-70%, ובכך מפחית את סיכוני הבטיחות הנגרמים כתוצאה מתגובת ליתיום במהלך הטיהור. בינה מלאכותית השלימה את הסינון תוך שבועות - משימה שבאופן מסורתי דרשה 20 שנה.
אָנָלִיזָהסינון חישובי בעל תפוקה גבוהה המבוסס על בינה מלאכותית מאיץ את גילוי חומרים בעלי טוהר גבוה תוך פישוט דרישות הטיהור באמצעות אופטימיזציה של ההרכב, איזון בין יעילות ובטיחות.
תובנות טכניות נפוצות
- קבלת החלטות מונעת נתוניםבינה מלאכותית משלבת נתוני ניסוי וסימולציה כדי למפות קשרים בין תכונות חומרים לתוצאות טיהור, ובכך מקצרת באופן דרסטי את מחזורי הניסוי והטעייה.
- אופטימיזציה רב-ממדיתהחל מסידורים ברמה האטומית (למשל, סינון N2116 6 ) ועד פרמטרי תהליך ברמת המאקרו (למשל, ייצור מוליכים למחצה 5 ), בינה מלאכותית מאפשרת סינרגיה חוצת קנה מידה.
- השפעה כלכליתמקרים אלה מדגימים הפחתות עלויות של 20-40% באמצעות שיפורי יעילות או הפחתת פסולת.
דוגמאות אלה ממחישות כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש טכנולוגיות טיהור חומרים על פני שלבים מרובים: עיבוד מקדים של חומרי גלם, בקרת תהליכים ותכנון רכיבים.
זמן פרסום: 28 במרץ 2025