Exemple și analiză a inteligenței artificiale în purificarea materialelor

1. Detecție și optimizare inteligentă în prelucrarea mineralelor

În domeniul purificării minereurilor, o instalație de prelucrare a mineralelor a introdus osistem de recunoaștere a imaginilor bazat pe învățare profundăpentru a analiza minereul în timp real. Algoritmii de inteligență artificială identifică cu precizie caracteristicile fizice ale minereului (de exemplu, dimensiunea, forma, culoarea) pentru a clasifica și sorta rapid minereul de înaltă calitate. Acest sistem a redus rata de eroare a sortării manuale tradiționale de la 15% la 3%, crescând în același timp eficiența procesării cu 50%.
‌AnalizăPrin înlocuirea expertizei umane cu tehnologia de recunoaștere vizuală, inteligența artificială nu numai că reduce costurile forței de muncă, dar sporește și puritatea materiei prime, punând o bază solidă pentru etapele ulterioare de purificare.

2. Controlul parametrilor în fabricarea materialelor semiconductoare

Intel angajează unSistem de control bazat pe inteligență artificialăîn producția de napolitane semiconductoare pentru monitorizarea parametrilor critici (de exemplu, temperatura, fluxul de gaz) în procese precum depunerea chimică din vapori (CVD). Modelele de învățare automată ajustează dinamic combinațiile de parametri, reducând nivelurile de impurități ale napolitanelor cu 22% și crescând randamentul cu 18%.
‌AnalizăIA surprinde relații neliniare în procese complexe prin modelarea datelor, optimizând condițiile de purificare pentru a minimiza retenția impurităților și a îmbunătăți puritatea materialului final.

3. ‌Screeningul și validarea electroliților bateriilor cu litiu‌

Microsoft a colaborat cu Laboratorul Național Pacific Northwest (PNNL) pentru a utilizaModele de inteligență artificialăsă examineze 32 de milioane de materiale candidate, identificând electrolitul în stare solidă N2116. Acest material reduce utilizarea litiului metalic cu 70%, atenuând riscurile de siguranță cauzate de reactivitatea litiului în timpul purificării. Inteligența artificială a finalizat screening-ul în câteva săptămâni - o sarcină care în mod tradițional necesita 20 de ani.
‌AnalizăScreening-ul computațional de mare randament bazat pe inteligență artificială accelerează descoperirea materialelor de înaltă puritate, simplificând în același timp cerințele de purificare prin optimizarea compoziției, echilibrând eficiența și siguranța.

Informații tehnice comune

• ‌Luarea deciziilor bazate pe dateIA integrează date experimentale și de simulare pentru a cartografia relațiile dintre proprietățile materialelor și rezultatele purificării, scurtând drastic ciclurile de încercare și eroare.
• ‌Optimizare multi-scalăDe la aranjamente la nivel atomic (de exemplu, screening- ^ul N21166) până la parametrii de proces la nivel macro (de exemplu, fabricarea ^{semiconductorilor5} ), inteligența artificială permite sinergie la scară largă.
• ‌Impact economicAceste cazuri demonstrează reduceri de costuri de 20-40% prin creșterea eficienței sau reducerea deșeurilor.

Aceste exemple ilustrează modul în care inteligența artificială remodelează tehnologiile de purificare a materialelor în mai multe etape: preprocesarea materiilor prime, controlul procesului și proiectarea componentelor.