1. ການກວດຫາອັດສະລິຍະ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການປຸງແຕ່ງແຮ່ທາດ
ໃນຂະແຫນງການຂອງການບໍລິແຮ່, ໂຮງງານຜະລິດແຮ່ທາດໄດ້ນໍາສະເຫນີເປັນລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກການວິເຄາະແຮ່ທາດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. AI algorithms ກໍານົດລັກສະນະທາງກາຍະພາບຂອງແຮ່ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ (ເຊັ່ນ: ຂະຫນາດ, ຮູບຮ່າງ, ສີ) ເພື່ອຈັດປະເພດແລະຫນ້າຈໍຂອງແຮ່ຊັ້ນສູງຢ່າງໄວວາ. ລະບົບນີ້ຫຼຸດລົງອັດຕາຄວາມຜິດພາດຂອງການຈັດຮຽງຄູ່ມືແບບດັ້ງເດີມຈາກ 15% ເປັນ 3%, ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການປຸງແຕ່ງໂດຍ 50%.
ການວິເຄາະ: ໂດຍການປ່ຽນແທນຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດດ້ວຍເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ທາງສາຍຕາ, AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຫຼຸດຄ່າແຮງງານ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມບໍລິສຸດຂອງວັດຖຸດິບ, ວາງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບຂັ້ນຕອນການຊໍາລະລ້າງຕໍ່ໄປ.
2. ການຄວບຄຸມພາລາມິເຕີໃນການຜະລິດວັດສະດຸ Semiconductor
Intel ຈ້າງລະບົບຄວບຄຸມ AI ທີ່ຂັບເຄື່ອນໃນການຜະລິດ semiconductor wafer ເພື່ອຕິດຕາມກວດກາຕົວກໍານົດການທີ່ສໍາຄັນ (ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ການໄຫຼຂອງອາຍແກັສ) ໃນຂະບວນການເຊັ່ນການປ່ອຍອາຍແກັສເຄມີ (CVD). ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ແບບເຄື່ອນໄຫວປັບການປະສົມພາລາມິເຕີແບບເຄື່ອນໄຫວ, ຫຼຸດຜ່ອນລະດັບຄວາມເປື້ອນຂອງ wafer 22% ແລະເພີ່ມຜົນຜະລິດ 18%.
ການວິເຄາະ : AI ຈັບເອົາຄວາມສຳພັນທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນໃນຂະບວນການທີ່ຊັບຊ້ອນຜ່ານການສ້າງແບບຈຳລອງຂໍ້ມູນ, ປັບປຸງເງື່ອນໄຂການທຳຄວາມບໍລິສຸດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຮັກສາຄວາມສະອາດແລະປັບປຸງຄວາມບໍລິສຸດຂອງວັດສະດຸສຸດທ້າຍ.
3. ການກວດສອບແລະການກວດສອບຂອງ Lithium Battery Electrolytes
Microsoft ຮ່ວມມືກັບຫ້ອງທົດລອງແຫ່ງຊາດ Pacific Northwest (PNNL) ເພື່ອໃຊ້ແບບ AIເພື່ອກວດກາ 32 ລ້ານອຸປະກອນການສະຫມັກ, ການກໍານົດລັດແຂງ electrolyte N2116. ວັດສະດຸນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ໂລຫະ lithium 70%, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ເກີດຈາກປະຕິກິລິຍາ lithium ໃນລະຫວ່າງການເຮັດຄວາມສະອາດ. AI ໄດ້ສໍາເລັດການກວດກາພາຍໃນອາທິດ - ເປັນວຽກງານທີ່ຕາມປະເພນີຕ້ອງການ 20 ປີ.
ການວິເຄາະ: AI-enabled high-throughput screening computational screening accelerates the high-purity material while the simplifying purification requirements through compositional optimization, balancing efficiency and safety.
ຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານວິຊາການທົ່ວໄປ
- ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ : AI ປະສົມປະສານຂໍ້ມູນການທົດລອງ ແລະການຈຳລອງ ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຄຸນສົມບັດຂອງວັດສະດຸ ແລະຜົນການທຳຄວາມສະອາດ, ເຮັດໃຫ້ວົງຈອນການທົດລອງ ແລະຄວາມຜິດພາດສັ້ນລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼາຍຂະຫນາດ: ຈາກການຈັດການລະດັບປະລໍາມະນູ (ເຊັ່ນ: ການຄັດເລືອກ N2116 6 ) ກັບຕົວກໍານົດການຂະບວນການມະຫາພາກ (ເຊັ່ນ, ການຜະລິດ semiconductor 5 ) , AI ເຮັດໃຫ້ມີການຮ່ວມກັນຂ້າມຂະຫນາດ.
- ຜົນກະທົບທາງດ້ານເສດຖະກິດ: ກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ 20-40% ໂດຍຜ່ານການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼືການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.
ຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງວິທີທີ່ AI ກໍາລັງປ່ຽນແປງໃຫມ່ເຕັກໂນໂລຢີການຊໍາລະວັດຖຸດິບໃນທົ່ວຫຼາຍຂັ້ນຕອນ: ການປຸງແຕ່ງວັດຖຸດິບ, ການຄວບຄຸມຂະບວນການ, ແລະການອອກແບບອົງປະກອບ.
ເວລາປະກາດ: 28-03-2025