૧. ખનિજ પ્રક્રિયામાં બુદ્ધિશાળી શોધ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન
ઓર શુદ્ધિકરણના ક્ષેત્રમાં, એક ખનિજ પ્રક્રિયા પ્લાન્ટે રજૂ કર્યુંડીપ લર્નિંગ-આધારિત ઇમેજ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ વાસ્તવિક સમયમાં અયસ્કનું વિશ્લેષણ કરવા માટે. AI અલ્ગોરિધમ્સ અયસ્કની ભૌતિક લાક્ષણિકતાઓ (દા.ત., કદ, આકાર, રંગ) ને સચોટ રીતે ઓળખે છે જેથી ઉચ્ચ-ગ્રેડ અયસ્કનું ઝડપથી વર્ગીકરણ અને સ્ક્રીનીંગ કરી શકાય. આ સિસ્ટમે પરંપરાગત મેન્યુઅલ સૉર્ટિંગનો ભૂલ દર 15% થી ઘટાડીને 3% કર્યો, જ્યારે પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતામાં 50% વધારો કર્યો.
વિશ્લેષણ: માનવ કુશળતાને દ્રશ્ય ઓળખ ટેકનોલોજીથી બદલીને, AI માત્ર શ્રમ ખર્ચ ઘટાડે છે એટલું જ નહીં પરંતુ કાચા માલની શુદ્ધતામાં પણ વધારો કરે છે, જે પછીના શુદ્ધિકરણ પગલાં માટે મજબૂત પાયો નાખે છે.
2. સેમિકન્ડક્ટર મટિરિયલ મેન્યુફેક્ચરિંગમાં પેરામીટર કંટ્રોલ
ઇન્ટેલ એક નો ઉપયોગ કરે છેએઆઈ-સંચાલિત નિયંત્રણ સિસ્ટમ સેમિકન્ડક્ટર વેફર ઉત્પાદનમાં રાસાયણિક વરાળ નિક્ષેપન (CVD) જેવી પ્રક્રિયાઓમાં મહત્વપૂર્ણ પરિમાણો (દા.ત., તાપમાન, ગેસ પ્રવાહ) નું નિરીક્ષણ કરવા માટે. મશીન લર્નિંગ મોડેલો ગતિશીલ રીતે પરિમાણ સંયોજનોને સમાયોજિત કરે છે, વેફર અશુદ્ધિ સ્તરને 22% ઘટાડે છે અને ઉપજમાં 18% વધારો કરે છે.
વિશ્લેષણ: AI ડેટા મોડેલિંગ દ્વારા જટિલ પ્રક્રિયાઓમાં બિન-રેખીય સંબંધોને કેપ્ચર કરે છે, અશુદ્ધિ રીટેન્શન ઘટાડવા અને અંતિમ સામગ્રી શુદ્ધતા સુધારવા માટે શુદ્ધિકરણ પરિસ્થિતિઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.
૩. લિથિયમ બેટરી ઇલેક્ટ્રોલાઇટ્સનું સ્ક્રીનીંગ અને માન્યતા
માઇક્રોસોફ્ટે પેસિફિક નોર્થવેસ્ટ નેશનલ લેબોરેટરી (PNNL) સાથે સહયોગ કરીને નો ઉપયોગ કર્યો.AI મોડેલ્સ 32 મિલિયન ઉમેદવાર સામગ્રીનું સ્ક્રીનીંગ કરવા માટે, સોલિડ-સ્ટેટ ઇલેક્ટ્રોલાઇટ N2116 ઓળખવા માટે. આ સામગ્રી લિથિયમ ધાતુના વપરાશમાં 70% ઘટાડો કરે છે, શુદ્ધિકરણ દરમિયાન લિથિયમ પ્રતિક્રિયાશીલતાને કારણે થતા સલામતી જોખમોને ઘટાડે છે. AI એ અઠવાડિયામાં સ્ક્રીનીંગ પૂર્ણ કર્યું - એક કાર્ય જેમાં પરંપરાગત રીતે 20 વર્ષનો સમય લાગતો હતો.
વિશ્લેષણ: AI-સક્ષમ હાઇ-થ્રુપુટ કોમ્પ્યુટેશનલ સ્ક્રીનીંગ ઉચ્ચ-શુદ્ધતા સામગ્રીની શોધને વેગ આપે છે જ્યારે રચનાત્મક ઑપ્ટિમાઇઝેશન, કાર્યક્ષમતા અને સલામતી સંતુલિત કરીને શુદ્ધિકરણ આવશ્યકતાઓને સરળ બનાવે છે.
સામાન્ય ટેકનિકલ આંતરદૃષ્ટિ
- ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવો: AI પ્રાયોગિક અને સિમ્યુલેશન ડેટાને એકીકૃત કરે છે જેથી ભૌતિક ગુણધર્મો અને શુદ્ધિકરણ પરિણામો વચ્ચેના સંબંધોનો નકશો બનાવી શકાય, જે અજમાયશ-અને-ભૂલ ચક્રને ભારે ટૂંકાવી દે છે.
- મલ્ટી-સ્કેલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન: અણુ-સ્તરની ગોઠવણી (દા.ત., N2116 સ્ક્રીનીંગ 6 ) થી મેક્રો-સ્તરના પ્રક્રિયા પરિમાણો (દા.ત., સેમિકન્ડક્ટર ઉત્પાદન 5 ) સુધી, AI ક્રોસ-સ્કેલ સિનર્જીને સક્ષમ કરે છે.
- આર્થિક અસર: આ કિસ્સાઓ કાર્યક્ષમતામાં વધારો અથવા કચરામાં ઘટાડો દ્વારા 20-40% ખર્ચ ઘટાડા દર્શાવે છે.
આ ઉદાહરણો દર્શાવે છે કે કેવી રીતે AI અનેક તબક્કામાં સામગ્રી શુદ્ધિકરણ તકનીકોને ફરીથી આકાર આપી રહ્યું છે: કાચા માલની પ્રીપ્રોસેસિંગ, પ્રક્રિયા નિયંત્રણ અને ઘટક ડિઝાઇન.
પોસ્ટ સમય: માર્ચ-28-2025