ພາລະບົດບາດສະເພາະຂອງປັນຍາປະດິດໃນການຊໍາລະວັດຖຸ

I. ການຄັດເລືອກວັດຖຸດິບ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການປິ່ນປົວກ່ອນ

1. ‌ການຈັດປະເພດແຮ່ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ​ ​​: ລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງວິເຄາະຄຸນລັກສະນະທາງກາຍະພາບຂອງແຮ່ (ເຊັ່ນ: ຂະໜາດອະນຸພາກ, ສີ, ໂຄງສ້າງ) ໃນເວລາຈິງ, ບັນລຸການຫຼຸດຄວາມຜິດພາດຫຼາຍກວ່າ 80% ເມື່ອທຽບກັບການຈັດຮຽງດ້ວຍມື.
2. ‌ການກວດສອບວັດສະດຸທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ​: AI ໃຊ້​ວິ​ທີ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຂອງ​ເຄື່ອງ​ຈັກ​ເພື່ອ​ລະ​ບຸ​ຜູ້​ສະ​ຫມັກ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ບໍ​ລິ​ສຸດ​ສູງ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​ຈາກ​ການ​ປະ​ສົມ​ວັດ​ຖຸ​ຫຼາຍ​ລ້ານ​. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນການພັດທະນາ electrolyte ຫມໍ້ໄຟ lithium-ion, ປະສິດທິພາບການກວດສອບເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍຄໍາສັ່ງຂອງຂະຫນາດເມື່ອທຽບກັບວິທີການພື້ນເມືອງ.

II. ການປັບຕົວແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງຕົວກໍານົດການຂະບວນການ

1. ‌ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີທີ່ສໍາຄັນ​​: ໃນ semiconductor wafer vapor deposition ສານເຄມີ (CVD), ແບບ AI ຕິດຕາມກວດກາຕົວກໍານົດການເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມແລະການໄຫຼຂອງອາຍແກັສໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ປັບສະພາບຂະບວນການແບບເຄື່ອນໄຫວເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຕົກຄ້າງ impurity 22% ແລະປັບປຸງຜົນຜະລິດໂດຍ 18%.
2. ‌ການຄວບຄຸມການຮ່ວມມືຫຼາຍຂະບວນການ​ ​: ລະບົບ​ການ​ຕອບ​ໂຕ້​ແບບ​ວົງ​ປິດ​ລວມ​ເອົາ​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ທົດ​ລອງ​ເຂົ້າ​ກັບ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ AI ເພື່ອ​ປັບ​ເສັ້ນທາງ​ສັງ​ເຄາະ​ແລະ​ເງື່ອນ​ໄຂ​ການ​ປະຕິ​ກິ​ລິ​ຍາ, ຫຼຸດຜ່ອນ​ການ​ໃຊ້​ພະລັງງານ​ທີ່​ບໍລິສຸດ​ກວ່າ 30%.

III. ການກວດຫາຄວາມບໍ່ສະອາດອັດສະລິຍະ ແລະການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ

1. ‌ການກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງກ້ອງຈຸລະທັດ: ວິ​ໄສ​ທັດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ຮ່ວມ​ກັບ​ການ​ຖ່າຍ​ຮູບ​ຄວາມ​ລະ​ອຽດ​ສູງ​ກວດ​ພົບ​ຮອຍ​ແຕກ nanoscale ຫຼື​ການ​ແຜ່​ກະ​ຈາຍ impurity ພາຍ​ໃນ​ວັດ​ຖຸ​, ການ​ບັນ​ລຸ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ 99.5​% ແລະ​ປ້ອງ​ກັນ​ການ​ເສື່ອມ​ສະ​ພາບ​ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ຊໍາ​ລະ​ລ້າງ ⁸ .
2. ‌ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ Spectral​​: AI algorithms ອັດຕະໂນມັດຕີຄວາມຄວາມແຕກຕ່າງຂອງ X-ray (XRD) ຫຼືຂໍ້ມູນ spectroscopy Raman ເພື່ອກໍານົດປະເພດຂອງ impurity ແລະຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຢ່າງໄວວາ, ນໍາພາຍຸດທະສາດການຊໍາລະລ້າງເປົ້າຫມາຍ.

IV. ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ

1. ‌ການທົດລອງຊ່ວຍເຫຼືອຫຸ່ນຍົນ​ ​: ລະບົບຫຸ່ນຍົນອັດສະລິຍະເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນກັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ເຊັ່ນ: ການກະກຽມການແກ້ໄຂ, ການວາງສູນກາງ), ຫຼຸດຜ່ອນການແຊກແຊງດ້ວຍມືໂດຍ 60% ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການປະຕິບັດງານ.
2. ‌ການ​ທົດ​ລອງ​ຜ່ານ​ສູງ​​​: ເວທີອັດຕະໂນມັດທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ດໍາເນີນການທົດລອງການຊໍາລະລ້າງຫຼາຍຮ້ອຍຄັ້ງໃນຂະຫນານ, ເລັ່ງການກໍານົດການຜະສົມຜະສານຂະບວນການທີ່ດີທີ່ສຸດແລະຫຼຸດຜ່ອນວົງຈອນ R&D ຈາກຫຼາຍເດືອນຫາອາທິດ.

V. ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼາຍຂະໜາດ

1. ‌ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງ​: ໂດຍການລວມອົງປະກອບຂອງວັດສະດຸ, ຕົວກໍານົດການຂະບວນການ, ແລະຂໍ້ມູນການປະຕິບັດ, AI ສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບການຊໍາລະລ້າງ, ເພີ່ມອັດຕາຄວາມສໍາເລັດ R&D ຫຼາຍກວ່າ 40%.
2. ‌ການຈຳລອງໂຄງສ້າງລະດັບປະລໍາມະນູ​​: AI ປະສົມປະສານການຄິດໄລ່ທິດສະດີການທໍາງານຂອງຄວາມຫນາແຫນ້ນ (DFT) ເພື່ອຄາດຄະເນເສັ້ນທາງການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງປະລໍາມະນູໃນລະຫວ່າງການຊໍາລະລ້າງ, ນໍາພາຍຸດທະສາດການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງເສັ້ນດ່າງ.

ກໍລະນີສຶກສາປຽບທຽບ

ຜ່ານ​ວິ​ທີ​ການ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​, AI ບໍ່​ພຽງ​ແຕ່​ໄດ້​ປັບ​ປ່ຽນ​ຮູບ​ແບບ R&D ຂອງ​ການ​ເຮັດ​ໃຫ້​ບໍ​ລິ​ອຸ​ປະ​ກອນ​ການ​, ແຕ່​ຍັງ​ຂັບ​ເຄື່ອນ​ອຸດ​ສາ​ຫະ​ກໍາ​ໄປ​ສູ່​ການການພັດທະນາອັດສະລິຍະ ແລະຍືນຍົງ‌