1. ඛනිජ සැකසුම් වලදී බුද්ධිමත් හඳුනාගැනීම සහ ප්‍රශස්තිකරණය
ලෝපස් පිරිපහදු ක්ෂේත්‍රයේ දී, ඛනිජ සැකසුම් කම්හලක් හඳුන්වා දුන්නේගැඹුරු ඉගෙනුම් පාදක රූප හඳුනාගැනීමේ පද්ධතියතත්‍ය කාලීනව ලෝපස් විශ්ලේෂණය කිරීමට. AI ඇල්ගොරිතම මඟින් ලෝපස් වල භෞතික ලක්ෂණ (උදා: ප්‍රමාණය, හැඩය, වර්ණය) නිවැරදිව හඳුනාගෙන ඉහළ ශ්‍රේණියේ ලෝපස් වර්ගීකරණය කර ඉක්මනින් තිරගත කරයි. මෙම පද්ධතිය සාම්ප්‍රදායික අතින් වර්ග කිරීමේ දෝෂ අනුපාතය 15% සිට 3% දක්වා අඩු කළ අතර සැකසුම් කාර්යක්ෂමතාව 50% කින් වැඩි කළේය.
විශ්ලේෂණය: මානව විශේෂඥතාව දෘශ්‍ය හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය සමඟ ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමෙන්, AI ශ්‍රම පිරිවැය අඩු කරනවා පමණක් නොව, අමුද්‍රව්‍ය සංශුද්ධතාවය වැඩි දියුණු කරයි, පසුකාලීන පිරිසිදු කිරීමේ පියවර සඳහා ශක්තිමත් පදනමක් සකසයි.
2. අර්ධ සන්නායක ද්‍රව්‍ය නිෂ්පාදනයේ පරාමිති පාලනය
ඉන්ටෙල් භාවිතා කරන්නේ AI-ධාවනය වන පාලන පද්ධතියරසායනික වාෂ්ප තැන්පත් වීම (CVD) වැනි ක්‍රියාවලීන්හි තීරණාත්මක පරාමිතීන් (උදා: උෂ්ණත්වය, වායු ප්‍රවාහය) නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා අර්ධ සන්නායක වේෆර් නිෂ්පාදනයේදී. යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති පරාමිති සංයෝජන ගතිකව සකස් කරයි, වේෆර් අපිරිසිදු මට්ටම් 22% කින් අඩු කරයි සහ අස්වැන්න 18% කින් වැඩි කරයි.
විශ්ලේෂණය: දත්ත ආකෘති නිර්මාණය, අපිරිසිදුකම රඳවා තබා ගැනීම අවම කිරීම සහ අවසාන ද්‍රව්‍ය සංශුද්ධතාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා පිරිසිදු කිරීමේ තත්වයන් ප්‍රශස්ත කිරීම හරහා සංකීර්ණ ක්‍රියාවලීන්හි රේඛීය නොවන සම්බන්ධතා AI ග්‍රහණය කරයි.
3. ලිතියම් බැටරි ඉලෙක්ට්‍රෝලයිට් පරීක්ෂා කිරීම සහ වලංගු කිරීම
මයික්‍රොසොෆ්ට් පැසිෆික් වයඹදිග ජාතික රසායනාගාරය (PNNL) සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කළේ AI ආකෘතිඝන-තත්ත්ව ඉලෙක්ට්‍රෝලය N2116 හඳුනා ගනිමින් අපේක්ෂක ද්‍රව්‍ය මිලියන 32 ක් පරීක්ෂා කිරීමට. මෙම ද්‍රව්‍යය ලිතියම් ලෝහ භාවිතය 70% කින් අඩු කරයි, පිරිසිදු කිරීමේදී ලිතියම් ප්‍රතික්‍රියාශීලීත්වය නිසා ඇති වන ආරක්ෂිත අවදානම් අවම කරයි. AI සති කිහිපයකින් පරීක්ෂාව සම්පූර්ණ කළේය - සාම්ප්‍රදායිකව වසර 20 ක් අවශ්‍ය වූ කාර්යයකි.
විශ්ලේෂණය: AI-සක්‍රීය අධි-ප්‍රතිදාන පරිගණක පරීක්ෂාව, සංයුති ප්‍රශස්තිකරණය, සමතුලිත කාර්යක්ෂමතාව සහ ආරක්ෂාව හරහා පිරිසිදු කිරීමේ අවශ්‍යතා සරල කරන අතරම, ඉහළ සංශුද්ධතාවයකින් යුත් ද්‍රව්‍ය සොයා ගැනීම වේගවත් කරයි.
පොදු තාක්ෂණික අවබෝධයන්
- දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීම: AI, ද්‍රව්‍යමය ගුණාංග සහ පිරිසිදු කිරීමේ ප්‍රතිඵල අතර සම්බන්ධතා සිතියම්ගත කිරීම සඳහා පර්යේෂණාත්මක සහ සමාකරණ දත්ත ඒකාබද්ධ කරයි, අත්හදා බැලීම් සහ දෝෂ චක්‍ර විශාල ලෙස කෙටි කරයි.
- බහු පරිමාණ ප්‍රශස්තිකරණය: පරමාණුක මට්ටමේ සැකසුම් (උදා: N2116 තිරගත කිරීම 6 ) සිට සාර්ව මට්ටමේ ක්‍රියාවලි පරාමිතීන් (උදා: අර්ධ සන්නායක නිෂ්පාදනය 5 ) දක්වා, AI හරස් පරිමාණ සහජීවනය සක්‍රීය කරයි.
- ආර්ථික බලපෑම: මෙම අවස්ථා මඟින් කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීම හෝ නාස්තිය අඩු කිරීම මගින් 20-40% ක පිරිවැය අඩු කිරීම් පෙන්නුම් කරයි.
අමුද්‍රව්‍ය පෙර සැකසුම්, ක්‍රියාවලි පාලනය සහ සංරචක නිර්මාණය යන අදියර කිහිපයක් හරහා AI ද්‍රව්‍ය පිරිසිදු කිරීමේ තාක්ෂණයන් නැවත හැඩගස්වන ආකාරය මෙම උදාහරණ මගින් නිරූපණය කෙරේ.
පළ කිරීමේ කාලය: මාර්තු-28-2025