I. “Çig materiallary barlamak we öňüni alyş optimizasiýasy”
- Preokary takyk magdan bahalandyrmasy: Çuňňur öwrenişe esaslanýan şekil tanamak ulgamlary magdanlaryň fiziki aýratynlyklaryny (meselem, bölejikleriň ululygy, reňki, gurluşy) analiz edýär, el bilen sortlamak bilen deňeşdirilende 80% -den gowrak ýalňyşlyk azalýar.
- Effokary netijelilik materiallary barlamak: AI millionlarça material kombinasiýalaryndan ýokary arassa kandidatlary çalt kesgitlemek üçin maşyn öwreniş algoritmlerini ulanýar. Mysal üçin, litiý-ion batareýasynyň elektrolit işlenip düzülmeginde, adaty usullar bilen deňeşdirilende ululygyň sargytlary bilen barlagyň netijeliligi ýokarlanýar.
II. Pr Prosess parametrleriniň dinamiki sazlamasy
- Esasy parametrleri optimizasiýa: icarymgeçiriji wafli himiki bug çökdürilişinde (CVD), AI modelleri hakyky wagtda temperatura we gaz akymy ýaly parametrlere gözegçilik edýär, haramlygyň galyndylaryny 22% azaltmak we hasyllylygy 18% ýokarlandyrmak üçin proses şertlerini dinamiki sazlaýar.
- Köp prosessli bilelikdäki gözegçilik: osedapyk görnüşli seslenme ulgamlary, sintez ýollaryny we reaksiýa şertlerini optimizirlemek üçin tejribe maglumatlary AI çaklamalary bilen birleşdirýär, arassalaýyş energiýasynyň sarp edilişini 30% -den azaldýar.
III. “Akylly arassalygy kesgitlemek we hil gözegçiligi”
- Mikroskopiki näsazlygy kesgitlemek: Kompýuter görüşi, ýokary çözgütli şekillendiriş bilen utgaşyp, nanoskale çatryklaryny ýa-da materiallaryň içindäki haramlygy paýlaýar, 99,5% takyklyga ýetýär we arassalanandan soň öndürijiligiň peselmeginiň öňüni alýar 8 .
- Spektral maglumatlaryň derňewi: AI algoritmleri maksatly arassalama strategiýalaryna ýolbaşçylyk edip, haramlygyň görnüşlerini we konsentrasiýalaryny çalt kesgitlemek üçin rentgen difraksiýasyny (XRD) ýa-da Raman spektroskopiýa maglumatlaryny awtomatiki düşündirýärler.
IV. “Prosess awtomatlaşdyryş we netijeliligi ýokarlandyrmak”
- Robot kömegi bilen synag: Akylly robot ulgamlary gaýtalanýan meseleleri awtomatlaşdyrýar (meselem, çözgüt taýýarlamak, merkezden gaçyryş), el bilen gatyşmagy 60% azaldýar we amaly ýalňyşlyklary azaldýar.
- Throughokary geçiş synagy: AI bilen dolandyrylýan awtomatlaşdyrylan platformalar ýüzlerçe arassalaýyş synaglaryny paralel gaýtadan işleýär, optimal proses kombinasiýalaryny kesgitlemegi çaltlaşdyrýar we gözleg-barlag sikllerini aýlardan hepdelere gysgaldýar.
V. “Maglumatlara esaslanýan karar bermek we köp ölçegli optimizasiýa”
- Köp çeşme maglumatlary birleşdirmek: Maddy düzümi, amal parametrlerini we öndürijilik maglumatlary birleşdirip, AI arassalama netijeleri üçin çaklaýyş modellerini döredýär we gözleg işleriniň üstünlik derejesini 40% ýokarlandyrýar.
- Atom derejesindäki gurluşyň simulýasiýasy: AI arassalamak döwründe atom göçüriş ýollaryny çaklamak üçin dykyzlyk funksional teoriýasyny (DFT) hasaplamalary birleşdirýär, panjara kemçiligini bejermek strategiýalaryna ýol görkezýär.
Mysal üçin deňeşdirme
| Ssenariýa | Adaty usul çäklendirmeleri | AI çözgüdi | Öndürijiligi gowulandyrmak |
| Metaly gaýtadan işlemek | El bilen arassalygy bahalandyrmak | Spektral + AI real wagt hapalygy gözegçilik | Arassalygyň berjaý ediliş derejesi: 82% → 98% |
| Ondarymgeçirijini arassalamak | Gijikdirilen parametr düzedişleri | Dinamiki parametrleri optimizasiýa ulgamy | Topary gaýtadan işlemegiň wagty 25% azaldyldy |
| Nanomaterial sintezi | Bölejikleriň ululygynyň paýlanyşy | ML tarapyndan dolandyrylýan sintez şertleri | Bölejikleriň birmeňzeşligi 50% ýokarlandy |
Bu çemeleşmeleriň üsti bilen, AI diňe bir material arassalamagyň gözleg we gözleg paradigmasyny üýtgedenok, eýsem pudagy tarapa iterýär.akylly we dowamly ösüş
Iş wagty: 28-2025-nji mart