1. ‘ഇന്റലിജന്റ് ഡിറ്റക്ഷനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഇൻ മിനറൽ പ്രോസസ്സിംഗ്’
അയിര് ശുദ്ധീകരണ മേഖലയിൽ, ഒരു ധാതു സംസ്കരണ പ്ലാന്റ് ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനംഅയിര് തത്സമയം വിശകലനം ചെയ്യാൻ. ഉയർന്ന ഗ്രേഡ് അയിരിനെ വേഗത്തിൽ തരംതിരിക്കാനും സ്ക്രീൻ ചെയ്യാനും AI അൽഗോരിതങ്ങൾ അയിരിന്റെ ഭൗതിക സവിശേഷതകൾ (ഉദാ: വലിപ്പം, ആകൃതി, നിറം) കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നു. പരമ്പരാഗത മാനുവൽ സോർട്ടിംഗിന്റെ പിശക് നിരക്ക് 15% ൽ നിന്ന് 3% ആയി കുറയ്ക്കാനും പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമത 50% വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഈ സംവിധാനം സഹായിച്ചു.
വിശകലനം: മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യത്തെ വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിലൂടെ, AI തൊഴിൽ ചെലവ് കുറയ്ക്കുക മാത്രമല്ല, അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ പരിശുദ്ധി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും, തുടർന്നുള്ള ശുദ്ധീകരണ ഘട്ടങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ അടിത്തറയിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
2. സെമികണ്ടക്ടർ മെറ്റീരിയൽ നിർമ്മാണത്തിലെ പാരാമീറ്റർ നിയന്ത്രണം
ഇന്റൽ ഒരു ഉപയോഗിക്കുന്നുAI അധിഷ്ഠിത നിയന്ത്രണ സംവിധാനംകെമിക്കൽ വേപ്പർ ഡിപ്പോസിഷൻ (CVD) പോലുള്ള പ്രക്രിയകളിൽ നിർണായക പാരാമീറ്ററുകൾ (ഉദാ: താപനില, വാതക പ്രവാഹം) നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് സെമികണ്ടക്ടർ വേഫർ ഉൽ‌പാദനത്തിൽ. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പാരാമീറ്റർ കോമ്പിനേഷനുകളെ ചലനാത്മകമായി ക്രമീകരിക്കുന്നു, വേഫർ മാലിന്യ നില 22% കുറയ്ക്കുകയും വിളവ് 18% വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വിശകലനം: ഡാറ്റ മോഡലിംഗ്, മാലിന്യം നിലനിർത്തൽ കുറയ്ക്കുന്നതിനും അന്തിമ മെറ്റീരിയൽ പരിശുദ്ധി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ശുദ്ധീകരണ സാഹചര്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയകളിലെ നോൺ-ലീനിയർ ബന്ധങ്ങൾ AI പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
3. ലിഥിയം ബാറ്ററി ഇലക്ട്രോലൈറ്റുകളുടെ സ്ക്രീനിംഗും വാലിഡേഷനും
പസഫിക് നോർത്ത്‌വെസ്റ്റ് നാഷണൽ ലബോറട്ടറിയുമായി (പിഎൻഎൻഎൽ) സഹകരിച്ച് മൈക്രോസോഫ്റ്റ് AI മോഡലുകൾസോളിഡ്-സ്റ്റേറ്റ് ഇലക്ട്രോലൈറ്റ് N2116 തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി 32 ദശലക്ഷം കാൻഡിഡേറ്റ് മെറ്റീരിയലുകൾ സ്ക്രീൻ ചെയ്യാൻ. ഈ മെറ്റീരിയൽ ലിഥിയം ലോഹ ഉപയോഗം 70% കുറയ്ക്കുന്നു, ശുദ്ധീകരണ സമയത്ത് ലിഥിയം പ്രതിപ്രവർത്തനം മൂലമുണ്ടാകുന്ന സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗതമായി 20 വർഷം വേണ്ടിവരുന്ന ഒരു ജോലിയാണ് AI ആഴ്ചകൾക്കുള്ളിൽ സ്ക്രീനിംഗ് പൂർത്തിയാക്കിയത്.
വിശകലനം: AI- പ്രാപ്തമാക്കിയ ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സ്ക്രീനിംഗ് ഉയർന്ന ശുദ്ധതയുള്ള വസ്തുക്കളുടെ കണ്ടെത്തൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു, അതേസമയം കോമ്പോസിഷണൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സന്തുലിത കാര്യക്ഷമത, സുരക്ഷ എന്നിവയിലൂടെ ശുദ്ധീകരണ ആവശ്യകതകൾ ലളിതമാക്കുന്നു.
പൊതുവായ സാങ്കേതിക ഉൾക്കാഴ്ചകൾ
- ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ: മെറ്റീരിയൽ ഗുണങ്ങളും ശുദ്ധീകരണ ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് പരീക്ഷണാത്മക, സിമുലേഷൻ ഡാറ്റയെ AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് പരീക്ഷണ-പിശക് ചക്രങ്ങളെ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
- മൾട്ടി-സ്കെയിൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ആറ്റോമിക്-ലെവൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ (ഉദാ. N2116 സ്ക്രീനിംഗ് 6 ) മുതൽ മാക്രോ-ലെവൽ പ്രോസസ് പാരാമീറ്ററുകൾ (ഉദാ. സെമികണ്ടക്ടർ നിർമ്മാണം 5 ) വരെ, AI ക്രോസ്-സ്കെയിൽ സിനർജി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
- സാമ്പത്തിക ആഘാതം: കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയോ മാലിന്യം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയോ 20–40% ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ ഈ കേസുകൾ കാണിക്കുന്നു.
അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ പ്രീപ്രോസസിംഗ്, പ്രോസസ്സ് കൺട്രോൾ, ഘടക രൂപകൽപ്പന എന്നിങ്ങനെ ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ മെറ്റീരിയൽ ശുദ്ധീകരണ സാങ്കേതികവിദ്യകളെ AI എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നുവെന്ന് ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു.
പോസ്റ്റ് സമയം: മാർച്ച്-28-2025