1. Ինտելեկտուալ հայտնաբերում և օպտիմալացում հանքանյութերի վերամշակման մեջ
Հանքաքարի մաքրման ոլորտում հանքանյութերի վերամշակման գործարանը ներդրել էխորը ուսուցման վրա հիմնված պատկերի ճանաչման համակարգ իրական ժամանակում հանքաքարը վերլուծելու համար: Արհեստական բանականության ալգորիթմները ճշգրիտ որոշում են հանքաքարի ֆիզիկական բնութագրերը (օրինակ՝ չափը, ձևը, գույնը)՝ բարձրորակ հանքաքարը արագ դասակարգելու և զտելու համար: Այս համակարգը ավանդական ձեռքով տեսակավորման սխալի մակարդակը 15%-ից նվազեցրել է մինչև 3%, միաժամանակ 50%-ով բարձրացնելով մշակման արդյունավետությունը:
Վերլուծություն: Մարդկային փորձը տեսողական ճանաչման տեխնոլոգիայով փոխարինելով՝ արհեստական բանականությունը ոչ միայն նվազեցնում է աշխատուժի ծախսերը, այլև բարելավում է հումքի մաքրությունը՝ ամուր հիմք դնելով հետագա մաքրման քայլերի համար։
2. Պարամետրերի կառավարում կիսահաղորդչային նյութերի արտադրության մեջ
Intel-ը վարձում էԱրհեստական բանականության վրա հիմնված կառավարման համակարգկիսահաղորդչային թիթեղների արտադրության մեջ՝ քիմիական գոլորշու նստեցման (CVD) նման գործընթացներում կարևորագույն պարամետրերը (օրինակ՝ ջերմաստիճանը, գազի հոսքը) վերահսկելու համար: Մեքենայական ուսուցման մոդելները դինամիկ կերպով կարգավորում են պարամետրերի համադրությունները՝ 22%-ով նվազեցնելով թիթեղների խառնուրդների մակարդակը և 18%-ով ավելացնելով արտադրողականությունը:
ՎերլուծությունԱրհեստական բանականությունը տվյալների մոդելավորման միջոցով գրանցում է բարդ գործընթացներում ոչ գծային հարաբերությունները, օպտիմալացնելով մաքրման պայմանները՝ նվազագույնի հասցնելու խառնուրդների պահպանումը և բարելավելու վերջնական նյութի մաքրությունը։
3. Լիթիումային մարտկոցների էլեկտրոլիտների ստուգում և վավերացում
Microsoft-ը համագործակցել է Խաղաղօվկիանոսյան հյուսիսարևմտյան ազգային լաբորատորիայի (PNNL) հետ՝ օգտագործելու համարԱրհեստական բանականության մոդելներ 32 միլիոն թեկնածու նյութեր սկրինինգ անելու համար՝ նույնականացնելով N2116 պինդ վիճակում գտնվող էլեկտրոլիտը: Այս նյութը լիթիումի մետաղի օգտագործումը կրճատում է 70%-ով՝ մեղմելով մաքրման ընթացքում լիթիումի ռեակտիվության հետևանքով առաջացած անվտանգության ռիսկերը: Արհեստական բանականությունն սկրինինգն ավարտել է շաբաթների ընթացքում՝ մի առաջադրանք, որը ավանդաբար պահանջում էր 20 տարի:
ՎերլուծությունԱրհեստական բանականության հիման վրա ստեղծված բարձր արտադրողականության հաշվողական սկրինինգը արագացնում է բարձր մաքրության նյութերի հայտնաբերումը, միաժամանակ պարզեցնելով մաքրման պահանջները՝ կազմի օպտիմալացման, արդյունավետության և անվտանգության հավասարակշռման միջոցով։
Ընդհանուր տեխնիկական դիտարկումներ
- Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումԱրհեստական բանականությունը ինտեգրում է փորձարարական և սիմուլյացիոն տվյալները՝ նյութերի հատկությունների և մաքրման արդյունքների միջև փոխհարաբերությունները քարտեզագրելու համար, զգալիորեն կրճատելով փորձարկման և սխալի ցիկլերը։
- Բազմամասշտաբ օպտիմալացումԱտոմային մակարդակի կարգավորումներից (օրինակ՝ N2116 զննում 6 ) մինչև մակրո մակարդակի գործընթացային պարամետրեր (օրինակ՝ կիսահաղորդիչների արտադրություն 5 ), արհեստական բանականությունը հնարավորություն է տալիս միջմասշտաբային սիներգիա ունենալ։
- Տնտեսական ազդեցությունԱյս դեպքերը ցույց են տալիս ծախսերի 20-40%-ով կրճատում՝ արդյունավետության աճի կամ թափոնների կրճատման միջոցով։
Այս օրինակները ցույց են տալիս, թե ինչպես է արհեստական բանականությունը վերաձևավորում նյութերի մաքրման տեխնոլոգիաները բազմաթիվ փուլերում՝ հումքի նախնական մշակում, գործընթացի վերահսկում և բաղադրիչների նախագծում։
Հրապարակման ժամանակը. Մարտի 28-2025