I. අමුද්‍රව්‍ය පරීක්ෂා කිරීම සහ පූර්ව ප්‍රතිකාර ප්‍රශස්තිකරණය
- ඉහළ නිරවද්‍යතාවයකින් යුත් ලෝපස් ශ්‍රේණිගත කිරීම: ගැඹුරු ඉගෙනුම් මත පදනම් වූ රූප හඳුනාගැනීමේ පද්ධති, ලෝපස් වල භෞතික ලක්ෂණ (උදා: අංශු ප්‍රමාණය, වර්ණය, වයනය) තත්‍ය කාලීනව විශ්ලේෂණය කරයි, අතින් වර්ග කිරීම හා සසඳන විට 80% කට වඩා දෝෂ අඩු කිරීමක් ලබා ගනී.
- ඉහළ කාර්යක්ෂමතා ද්‍රව්‍ය පරීක්ෂාව: මිලියන ගණනක ද්‍රව්‍ය සංයෝජන වලින් අධි-සංශුද්ධතා අපේක්ෂකයින් ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීමට AI යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, ලිතියම්-අයන බැටරි ඉලෙක්ට්‍රෝලය සංවර්ධනයේදී, සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමවලට සාපේක්ෂව පරීක්ෂණ කාර්යක්ෂමතාව විශාලත්වයේ අනුපිළිවෙලින් වැඩි වේ.
II. ක්‍රියාවලි පරාමිතීන්හි ගතික ගැලපීම
- යතුරු පරාමිති ප්‍රශස්තිකරණයඅර්ධ සන්නායක වේෆර් රසායනික වාෂ්ප තැන්පත් වීමේදී (CVD), AI ආකෘති තත්‍ය කාලීනව උෂ්ණත්වය සහ වායු ප්‍රවාහය වැනි පරාමිතීන් නිරීක්ෂණය කරයි, අපිරිසිදු අපද්‍රව්‍ය 22% කින් අඩු කිරීමට සහ අස්වැන්න 18% කින් වැඩි දියුණු කිරීමට ක්‍රියාවලි තත්වයන් ගතිකව සකස් කරයි.
- බහු-ක්‍රියාවලි සහයෝගීතා පාලනය: සංවෘත-ලූප් ප්‍රතිපෝෂණ පද්ධති, සංස්ලේෂණ මාර්ග සහ ප්‍රතික්‍රියා තත්ත්වයන් ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා AI අනාවැකි සමඟ පර්යේෂණාත්මක දත්ත ඒකාබද්ධ කරයි, පිරිසිදු කිරීමේ බලශක්ති පරිභෝජනය 30% කට වඩා අඩු කරයි.
III. බුද්ධිමත් අපද්‍රව්‍ය හඳුනාගැනීම සහ තත්ත්ව පාලනය
- අන්වීක්ෂීය දෝෂ හඳුනාගැනීම: පරිගණක දර්ශනය අධි-විභේදන රූපකරණය සමඟ ඒකාබද්ධව ද්‍රව්‍ය තුළ නැනෝ පරිමාණ ඉරිතැලීම් හෝ අපිරිසිදු බෙදාහැරීම් අනාවරණය කරයි, 99.5% නිරවද්‍යතාවයක් ලබා ගන්නා අතර පශ්චාත් පිරිසිදු කිරීමේ කාර්ය සාධන පිරිහීම වළක්වයි 8 .
- වර්ණාවලි දත්ත විශ්ලේෂණය: AI ඇල්ගොරිතම මඟින් එක්ස් කිරණ විවර්තනය (XRD) හෝ රාමන් වර්ණාවලීක්ෂ දත්ත ස්වයංක්‍රීයව අර්ථකථනය කර අපිරිසිදු වර්ග සහ සාන්ද්‍රණයන් ඉක්මනින් හඳුනා ගනිමින් ඉලක්කගත පිරිසිදු කිරීමේ උපාය මාර්ග මෙහෙයවයි.
IV. ක්‍රියාවලි ස්වයංක්‍රීයකරණය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීම
- රොබෝ සහාය ඇතිව අත්හදා බැලීම: බුද්ධිමත් රොබෝ පද්ධති පුනරාවර්තන කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීය කරයි (උදා: විසඳුම් සකස් කිරීම, කේන්ද්‍රාපසාරී කිරීම), අතින් මැදිහත්වීම 60% කින් අඩු කරන අතර මෙහෙයුම් දෝෂ අවම කරයි.
- ඉහළ කාර්යසාධන අත්හදා බැලීම්: AI-ධාවනය කරන ලද ස්වයංක්‍රීය වේදිකා සිය ගණනක් පිරිසිදු කිරීමේ අත්හදා බැලීම් සමාන්තරව ක්‍රියාවට නංවයි, ප්‍රශස්ත ක්‍රියාවලි සංයෝජන හඳුනා ගැනීම වේගවත් කරන අතර පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන චක්‍ර මාස සිට සති දක්වා කෙටි කරයි.
V. දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීම සහ බහු පරිමාණ ප්‍රශස්තිකරණය
- බහු-මූලාශ්‍ර දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම: ද්‍රව්‍ය සංයුතිය, ක්‍රියාවලි පරාමිතීන් සහ කාර්ය සාධන දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, AI පිරිසිදු කිරීමේ ප්‍රතිඵල සඳහා පුරෝකථන ආකෘති ගොඩනඟයි, පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන සාර්ථකත්ව අනුපාත 40% කට වඩා වැඩි කරයි.
- පරමාණුක මට්ටමේ ව්‍යුහ සමාකරණය: පවිත්‍ර කිරීමේදී පරමාණුක සංක්‍රමණ මාර්ග පුරෝකථනය කිරීම සඳහා AI ඝනත්ව ක්‍රියාකාරී න්‍යාය (DFT) ගණනය කිරීම් ඒකාබද්ධ කරයි, දැලිස් දෝෂ අලුත්වැඩියා උපාය මාර්ග මඟ පෙන්වයි.
සිද්ධි අධ්‍යයන සංසන්දනය
| දර්ශනය | සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම සීමාවන් | AI විසඳුම | කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම |
| ලෝහ පිරිපහදු කිරීම | අතින් සංශුද්ධතා තක්සේරුව මත විශ්වාසය තැබීම | වර්ණාවලි + AI තත්‍ය කාලීන අපිරිසිදුකම් නිරීක්ෂණය | සංශුද්ධතා අනුකූලතා අනුපාතය: 82% → 98% |
| අර්ධ සන්නායක පිරිසිදු කිරීම | ප්‍රමාද වූ පරාමිති ගැලපීම් | ගතික පරාමිති ප්‍රශස්තිකරණ පද්ධතිය | කාණ්ඩ සැකසුම් කාලය 25% කින් අඩු කරන ලදී. |
| නැනෝ ද්‍රව්‍ය සංස්ලේෂණය | නොගැලපෙන අංශු ප්‍රමාණයේ ව්‍යාප්තිය | ML-පාලිත සංස්ලේෂණ තත්වයන් | අංශු ඒකාකාරිත්වය 50% කින් වැඩි දියුණු විය. |
මෙම ප්‍රවේශයන් හරහා, AI ද්‍රව්‍ය පිරිපහදු කිරීමේ පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන ආදර්ශය නැවත හැඩගස්වනවා පමණක් නොව, කර්මාන්තය "බුද්ධිමත් හා තිරසාර සංවර්ධනය
පළ කිරීමේ කාලය: මාර්තු-28-2025