Adimen Artifizialaren Adibideak eta Azterketa Materialen Purifikazioan

1. Mineralen Prozesamenduan Detekzio eta Optimizazio Adimenduna

Mea arazteko arloan, mineralak prozesatzeko planta batek aurkeztu zuenirudiak ezagutzeko ikaskuntza sakonean oinarritutako sistemaMea denbora errealean aztertzeko. Adimen artifizialaren algoritmoek mearen ezaugarri fisikoak (adibidez, tamaina, forma, kolorea) zehaztasunez identifikatzen dituzte kalitate handiko mea azkar sailkatu eta bahetzeko. Sistema honek eskuzko sailkapen tradizionalaren errore-tasa % 15etik % 3ra murriztu zuen, eta prozesatzeko eraginkortasuna % 50 handitu zuen.
‌AnalisiaGiza espezializazioa ikusmen-ezagutza teknologiarekin ordezkatuz, IAk ez ditu lan-kostuak murrizten bakarrik, baita lehengaien garbitasuna hobetzen ere, ondorengo arazketa-urratsetarako oinarri sendoa ezarriz.

2. Parametroen kontrola erdieroaleen materialen fabrikazioan

Intelek bat erabiltzen duAdimen artifizialak bultzatutako kontrol sistemaerdieroaleen obleen ekoizpenean, parametro kritikoak (adibidez, tenperatura, gas-fluxua) kontrolatzeko lurrun kimikoaren deposizioa (CVD) bezalako prozesuetan. Makina-ikaskuntzako ereduek dinamikoki doitzen dituzte parametroen konbinazioak, oblearen ezpurutasun-mailak % 22 murriztuz eta errendimendua % 18 handituz.
‌AnalisiaAdimen artifizialak datuen modelatzearen bidez prozesu konplexuetan harreman ez-linealak jasotzen ditu, arazketa-baldintzak optimizatuz ezpurutasunen atxikipena minimizatzeko eta azken materialaren purutasuna hobetzeko.

3. Litiozko baterien elektrolitoen baheketa eta baliozkotzea

Microsoftek Pazifikoko Ipar-mendebaldeko Laborategi Nazionalarekin (PNNL) elkarlanean aritu zen erabiltzekoIA ereduak32 milioi material hautagai aztertzeko, N2116 egoera solidoko elektrolitoa identifikatuz. Material honek % 70 murrizten du litio metalaren erabilera, purifikazioan litioaren erreaktibotasunak eragindako segurtasun arriskuak arinduz. Adimen artifizialak aste gutxitan burutu zuen baheketa, tradizionalki 20 urte behar izaten zituen zeregina.
‌AnalisiaAdimen artifizialak gaitutako errendimendu handiko konputazio-baheketak azkartzen du purutasun handiko materialen aurkikuntza, eta, aldi berean, arazketa-eskakizunak sinplifikatzen ditu konposizio-optimizazioaren bidez, eraginkortasuna eta segurtasuna orekatuz.

Ikuspegi tekniko komunak

• ‌Datuetan Oinarritutako Erabakiak HartzeaAdimen artifizialak datu esperimentalak eta simulazio-datuak integratzen ditu materialen propietateen eta arazketa-emaitzen arteko erlazioak mapatzeko, proba-eta-errore zikloak izugarri laburtuz.
• ‌Eskala anitzeko optimizazioaMaila atomikoko antolamenduetatik (adibidez, N2116 baheketa ⁶ ) makro mailako prozesu-parametroetaraino (adibidez, erdieroaleen fabrikazioa ⁵ ), IAk eskala arteko sinergia ahalbidetzen du.
• ‌Eragin ekonomikoaKasu hauek % 20-40ko kostuen murrizketak erakusten dituzte eraginkortasun-irabazien edo hondakinak murriztuz.

Adibide hauek erakusten dute nola ari den IA materialen arazketa teknologiak birmoldatzen hainbat etapatan: lehengaien aurreprozesamendua, prozesuen kontrola eta osagaien diseinua.