1. الكشف الذكي والتحسين في معالجة المعادن
وفي مجال تنقية الخام، قدم مصنع معالجة المعادن نظام التعرف على الصور القائم على التعلم العميقلتحليل الخام آنيًا. تحدد خوارزميات الذكاء الاصطناعي بدقة الخصائص الفيزيائية للخام (مثل الحجم والشكل واللون) لتصنيف الخام عالي الجودة وفرزه بسرعة. خفّض هذا النظام معدل أخطاء الفرز اليدوي التقليدي من 15% إلى 3%، مع زيادة كفاءة المعالجة بنسبة 50%.
تحليل: من خلال استبدال الخبرة البشرية بتكنولوجيا التعرف البصري، لا تعمل الذكاء الاصطناعي على خفض تكاليف العمالة فحسب، بل تعمل أيضًا على تعزيز نقاء المواد الخام، مما يضع أساسًا قويًا لخطوات التنقية اللاحقة.
2. التحكم في المعلمات في تصنيع مواد أشباه الموصلات
تستخدم شركة Intel نظامنظام التحكم المعتمد على الذكاء الاصطناعيفي إنتاج رقائق أشباه الموصلات لمراقبة المعايير الحرجة (مثل درجة الحرارة وتدفق الغاز) في عمليات مثل الترسيب الكيميائي للبخار (CVD). تُعدِّل نماذج التعلم الآلي مجموعات المعايير ديناميكيًا، مما يُقلل مستويات شوائب الرقاقة بنسبة 22% ويزيد العائد بنسبة 18%.
تحليل: تلتقط الذكاء الاصطناعي العلاقات غير الخطية في العمليات المعقدة من خلال نمذجة البيانات، وتحسين ظروف التنقية لتقليل احتباس الشوائب وتحسين نقاء المواد النهائية.
3. فحص واختبار إلكتروليتات بطاريات الليثيوم
تعاونت شركة مايكروسوفت مع مختبر شمال غرب المحيط الهادئ الوطني (PNNL) لاستخدامنماذج الذكاء الاصطناعيلفحص 32 مليون مادة مرشحة، وتحديد إلكتروليت الحالة الصلبة N2116. تُقلل هذه المادة من استخدام معدن الليثيوم بنسبة 70%، مما يُخفف من مخاطر السلامة الناجمة عن تفاعل الليثيوم أثناء التنقية. أكملت AI عملية الفحص في غضون أسابيع، وهي مهمة كانت تستغرق عادةً 20 عامًا.
تحليل: تعمل عمليات الفحص الحسابي عالية الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف المواد عالية النقاء مع تبسيط متطلبات التنقية من خلال تحسين التركيب وموازنة الكفاءة والسلامة.
رؤى فنية مشتركة
- اتخاذ القرارات القائمة على البيانات: تقوم الذكاء الاصطناعي بدمج البيانات التجريبية والمحاكاة لرسم خريطة للعلاقات بين خصائص المواد ونتائج التنقية، مما يؤدي إلى تقصير دورات التجربة والخطأ بشكل كبير.
- تحسين متعدد المقاييس: من الترتيبات على المستوى الذري (على سبيل المثال، فحص N2116 6 ) إلى معلمات العملية على المستوى الكلي (على سبيل المثال، تصنيع أشباه الموصلات 5 )، يمكّن الذكاء الاصطناعي من التآزر عبر المقاييس.
- التأثير الاقتصادي: تظهر هذه الحالات انخفاضًا في التكاليف بنسبة تتراوح بين 20% و40% من خلال مكاسب الكفاءة أو تقليل النفايات.
توضح هذه الأمثلة كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل تقنيات تنقية المواد عبر مراحل متعددة: معالجة المواد الخام مسبقًا، والتحكم في العملية، وتصميم المكونات.
وقت النشر: ٢٨ مارس ٢٠٢٥