Adimen Artifizialaren Zeregin Espezifikoak Materialen Purifikazioan

I. Lehengaien Baheketa eta Aurretratamenduaren Optimizazioa

1. ‌Zehaztasun handiko mineralaren kalifikazioaIkaskuntza sakonean oinarritutako irudi-ezagutza sistemek mearen ezaugarri fisikoak (adibidez, partikulen tamaina, kolorea, ehundura) denbora errealean aztertzen dituzte, eskuzko sailkapenarekin alderatuta % 80 baino gehiagoko errore murrizketa lortuz.
2. ‌Eraginkortasun handiko materialen baheketaAdimen artifizialak makina-ikaskuntzako algoritmoak erabiltzen ditu milioika material-konbinaziotatik purutasun handiko hautagaiak azkar identifikatzeko. Adibidez, litio-ioizko baterien elektrolitoen garapenean, bahetze-eraginkortasuna magnitude-ordena handitzen da metodo tradizionalekin alderatuta.

II. Prozesuaren parametroen doikuntza dinamikoa

1. ‌Parametro Gakoen OptimizazioaErdieroaleen obleen lurrun-deposizio kimikoan (CVD), IA modeloek tenperatura eta gas-fluxua bezalako parametroak denbora errealean kontrolatzen dituzte, prozesu-baldintzak dinamikoki doituz ezpurutasun-hondakinak % 22 murrizteko eta errendimendua % 18 hobetzeko.
2. ‌Prozesu Anitzeko Lankidetza KontrolaBegizta itxiko feedback sistemek datu esperimentalak adimen artifizialaren iragarpenekin integratzen dituzte sintesi bideak eta erreakzio baldintzak optimizatzeko, arazketa energia kontsumoa % 30 baino gehiago murriztuz.

III. ‌Ezpurutasunen Detekzio Adimenduna eta Kalitate Kontrola‌

1. ‌Akats Mikroskopikoen IdentifikazioaIkusmen artifizialak, bereizmen handiko irudiekin konbinatuta, materialen barruko nanoeskalako pitzadurak edo ezpurutasunen banaketak detektatzen ditu, % 99,5eko zehaztasuna lortuz eta purifikazio osteko errendimenduaren degradazioa saihestuz ⁸ .
2. ‌Datu espektralen analisiaIA algoritmoek automatikoki interpretatzen dituzte X izpien difrakzioko (XRD) edo Raman espektroskopiako datuak ezpurutasun motak eta kontzentrazioak azkar identifikatzeko, eta, horrela, arazketa estrategia zehatzak gidatuz.

IV. Prozesuen automatizazioa eta eraginkortasunaren hobekuntza

1. ‌Robotek Lagundutako EsperimentazioaSistema robotiko adimendunek zeregin errepikakorrak automatizatzen dituzte (adibidez, disoluzioaren prestaketa, zentrifugazioa), eskuzko esku-hartzea % 60 murriztuz eta eragiketa-erroreak minimizatuz.
2. ‌Errendimendu handiko esperimentazioaAdimen artifizialak bultzatutako plataforma automatizatuek ehunka purifikazio-esperimentu prozesatzen dituzte paraleloan, prozesu-konbinazio optimoen identifikazioa bizkortuz eta I+G zikloak hilabeteetatik asteetara laburtuz.

V. Datuetan Oinarritutako Erabakiak Hartzea eta Eskala Anitzeko Optimizazioa

1. ‌Datu-iturri anitzeko integrazioaMaterialen konposizioa, prozesuaren parametroak eta errendimendu-datuak konbinatuz, IAk arazketa-emaitzen aurreikuspen-ereduak sortzen ditu, I+G arrakasta-tasak % 40 baino gehiago handituz.
2. ‌Maila Atomikoko Egitura SimulazioaAdimen artifizialak dentsitate funtzionalaren teoria (DFT) kalkuluak integratzen ditu purifikazioan zehar migrazio atomikoaren bideak aurreikusteko, sare-akatsen konponketa estrategiak gidatuz.

Kasuen azterketaren konparaketa

Ikuspegi hauen bidez, IAk ez du materialen arazketarako I+G paradigma birmoldatzen bakarrik, baizik eta industria bultzatzen du norabide horretan ere.garapen adimentsu eta jasangarria‌