Материалды тазартудағы жасанды интеллекттің ерекше рөлдері

I. ‌Шикізатты скрининг және алдын ала өңдеуді оңтайландыру‌

1. .Жоғары дәлдіктегі кенді сұрыптауТерең оқуға негізделген кескінді тану жүйелері нақты уақыт режимінде рудалардың физикалық сипаттамаларын (мысалы, бөлшектердің өлшемі, түсі, құрылымы) талдайды, қолмен сұрыптаумен салыстырғанда қателерді 80%-дан астам азайтуға қол жеткізеді.
2. .Жоғары тиімді материалды скринингAI миллиондаған материал комбинацияларынан жоғары таза үміткерлерді жылдам анықтау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады. Мысалы, литий-ионды аккумуляторлық электролит әзірлеуде скрининг тиімділігі дәстүрлі әдістермен салыстырғанда шама ретімен артады.

II. ‌Процесс параметрлерін динамикалық реттеу‌

1. .Негізгі параметрді оңтайландыруЖартылай өткізгіш пластинаның химиялық буының тұндыруында (CVD) AI үлгілері нақты уақытта температура мен газ ағыны сияқты параметрлерді бақылайды, қоспа қалдықтарын 22%-ға азайтып, өнімділікті 18%-ға жақсарту үшін процесс шарттарын динамикалық түрде реттейді.
2. .Көп процессті бірлескен басқаруЖабық циклды кері байланыс жүйелері синтез жолдары мен реакция жағдайларын оңтайландыру үшін эксперименттік деректерді AI болжамдарымен біріктіріп, тазарту энергиясын тұтынуды 30%-дан астамға азайтады.

III. ‌Қоспаны интеллектуалды анықтау және сапаны бақылау‌

1. .Микроскопиялық ақауларды анықтауАжыратымдылығы жоғары бейнелеумен біріктірілген компьютерлік көру 99,5% дәлдікке қол жеткізе отырып, материалдардың ішіндегі наноөлшемді жарықтарды немесе қоспалардың таралуын анықтайды және тазартудан кейінгі өнімділіктің төмендеуін болдырмайды ⁸ .
2. .Спектрлік мәліметтерді талдауAI алгоритмдері мақсатты тазарту стратегияларын басшылыққа ала отырып, қоспа түрлері мен концентрацияларын жылдам анықтау үшін рентгендік дифракция (XRD) немесе Раман спектроскопиясы деректерін автоматты түрде түсіндіреді.

IV. Процестерді автоматтандыру және тиімділікті арттыру

1. .Робот көмегімен экспериментИнтеллектуалды робот жүйелері қайталанатын тапсырмаларды (мысалы, ерітінді дайындау, центрифугалау) автоматтандырады, қолмен араласуды 60%-ға азайтады және операциялық қателерді азайтады.
2. .Жоғары өнімді экспериментAI басқаратын автоматтандырылған платформалар жүздеген тазарту эксперименттерін параллельді түрде өңдейді, бұл оңтайлы процесс комбинацияларын анықтауды жылдамдатады және ҒЗТКЖ циклдерін айлардан аптаға дейін қысқартады.

V. ‌Деректерге негізделген шешім қабылдау және көп масштабты оңтайландыру‌

1. .Көпкөзді деректерді біріктіруМатериал құрамын, процесс параметрлерін және өнімділік деректерін біріктіре отырып, AI тазарту нәтижелері үшін болжамды модельдер жасайды, бұл ҒЗТКЖ табыстылығын 40%-дан астамға арттырады.
2. .Атомдық деңгейдегі құрылымды модельдеуAI тазарту кезінде атомдық көшу жолдарын болжау үшін тығыздықтың функционалдық теориясын (DFT) есептеулерді біріктіреді, тор ақауларын жөндеу стратегияларын басшылыққа алады.

Жағдайларды салыстыру

Осы тәсілдер арқылы AI материалды тазартудың ҒЗТКЖ парадигмасын қайта қалыптастырып қана қоймайды, сонымен қатар саланы алға жылжытады.интеллектуалды және тұрақты даму.