1. Pengesanan dan Pengoptimuman Pintar dalam Pemprosesan Mineral
Dalam bidang penulenan bijih, kilang pemprosesan mineral memperkenalkan sistem pengecaman imej berasaskan pembelajaran mendalam untuk menganalisis bijih dalam masa nyata. Algoritma AI mengenal pasti dengan tepat ciri fizikal bijih (cth, saiz, bentuk, warna) untuk mengelas dan menapis bijih gred tinggi dengan cepat. Sistem ini mengurangkan kadar ralat pengisihan manual tradisional daripada 15% kepada 3%, sambil meningkatkan kecekapan pemprosesan sebanyak 50%.
Analisis : Dengan menggantikan kepakaran manusia dengan teknologi pengecaman visual, AI bukan sahaja mengurangkan kos buruh tetapi juga meningkatkan ketulenan bahan mentah, meletakkan asas yang teguh untuk langkah penulenan seterusnya.
2. Kawalan Parameter dalam Pembuatan Bahan Semikonduktor
Intel menggunakan Sistem kawalan dipacu AI dalam pengeluaran wafer semikonduktor untuk memantau parameter kritikal (cth, suhu, aliran gas) dalam proses seperti pemendapan wap kimia (CVD). Model pembelajaran mesin melaraskan gabungan parameter secara dinamik, mengurangkan tahap kekotoran wafer sebanyak 22% dan meningkatkan hasil sebanyak 18%.
Analisis : AI menangkap perhubungan bukan linear dalam proses yang kompleks melalui pemodelan data, mengoptimumkan keadaan penulenan untuk meminimumkan pengekalan kekotoran dan meningkatkan ketulenan bahan akhir.
3. Penyaringan dan Pengesahan Elektrolit Bateri Litium
Microsoft bekerjasama dengan Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) untuk menggunakan model AI untuk menyaring 32 juta bahan calon, mengenal pasti elektrolit keadaan pepejal N2116. Bahan ini mengurangkan penggunaan logam litium sebanyak 70%, mengurangkan risiko keselamatan yang disebabkan oleh kereaktifan litium semasa penulenan. AI menyelesaikan saringan dalam beberapa minggu—tugas yang secara tradisinya memerlukan 20 tahun.
Analisis : Saringan pengiraan pemprosesan tinggi yang didayakan AI mempercepatkan penemuan bahan ketulenan tinggi sambil memudahkan keperluan penulenan melalui pengoptimuman komposisi, kecekapan mengimbangi dan keselamatan.
Wawasan Teknikal Biasa
- Pembuatan Keputusan Berdasarkan Data : AI menyepadukan data eksperimen dan simulasi untuk memetakan hubungan antara sifat bahan dan hasil penulenan, memendekkan kitaran percubaan dan kesilapan secara drastik.
- Pengoptimuman Berbilang Skala: Daripada susunan peringkat atom (cth, saringan N2116 6 ) kepada parameter proses peringkat makro (cth, pembuatan semikonduktor 5 ), AI mendayakan sinergi berskala silang.
- Kesan Ekonomi : Kes-kes ini menunjukkan pengurangan kos sebanyak 20–40% melalui peningkatan kecekapan atau pengurangan pembaziran.
Contoh ini menggambarkan cara AI membentuk semula teknologi penulenan bahan merentasi pelbagai peringkat: prapemprosesan bahan mentah, kawalan proses dan reka bentuk komponen.
Masa siaran: Mac-28-2025