ບົດບາດສະເພາະຂອງປັນຍາປະດິດໃນການເຮັດໃຫ້ບໍລິສຸດຂອງວັດສະດຸ

I. ການກັ່ນຕອງວັດຖຸດິບ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປຸງແຕ່ງກ່ອນ

1. ​ການຄັດແຍກແຮ່ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງຈະວິເຄາະລັກສະນະທາງກາຍະພາບຂອງແຮ່ (ເຊັ່ນ: ຂະໜາດຂອງອະນຸພາກ, ສີ, ໂຄງສ້າງ) ໃນເວລາຈິງ, ເຊິ່ງບັນລຸການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 80% ເມື່ອທຽບກັບການຈັດຮຽງດ້ວຍມື.
2. ​ການກວດສອບວັດສະດຸທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ‌: AI ໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອລະບຸຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄວາມບໍລິສຸດສູງຢ່າງໄວວາຈາກການປະສົມປະສານວັດສະດຸຫຼາຍລ້ານຊະນິດ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການພັດທະນາເອເລັກໂຕຣໄລຕ໌ແບັດເຕີຣີລິທຽມໄອອອນ, ປະສິດທິພາບໃນການກວດສອບເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເມື່ອທຽບກັບວິທີການແບບດັ້ງເດີມ.

II. ການປັບຕົວແບບໄດນາມິກຂອງພາລາມິເຕີຂະບວນການ

1. ​ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີຫຼັກໃນການຜະລິດເວເຟີເຄິ່ງຕົວນຳ (CVD), ຮູບແບບ AI ຈະຕິດຕາມກວດກາຕົວກຳນົດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ ແລະ ການໄຫຼຂອງອາຍແກັສໃນເວລາຈິງ, ປັບສະພາບຂະບວນການແບບໄດນາມິກເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອທີ່ເປັນມົນລະພິດລົງ 22% ແລະ ປັບປຸງຜົນຜະລິດລົງ 18%.
2. ​ການຄວບຄຸມການຮ່ວມມືຫຼາຍຂະບວນການ‌: ລະບົບການຕອບສະໜອງແບບວົງຈອນປິດປະສົມປະສານຂໍ້ມູນການທົດລອງກັບການຄາດຄະເນ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງການສັງເຄາະ ແລະ ເງື່ອນໄຂປະຕິກິລິຍາ, ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານໃນການເຮັດໃຫ້ບໍລິສຸດໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 30%.

III. ການກວດຈັບສິ່ງປົນເປື້ອນອັດສະລິຍະ ແລະ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ

1. ​ການລະບຸຂໍ້ບົກພ່ອງດ້ວຍກ້ອງຈຸລະທັດ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີລວມກັບການຖ່າຍພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງສາມາດກວດພົບຮອຍແຕກຂະໜາດນາໂນ ຫຼື ການແຈກຢາຍສິ່ງປົນເປື້ອນພາຍໃນວັດສະດຸ, ເຊິ່ງບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງ 99.5% ແລະ ປ້ອງກັນການເສື່ອມສະພາບຂອງປະສິດທິພາບຫຼັງການກັ່ນຕອງ ^.
2. ​ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະເປກຕຣຳ‌: ອັລກໍຣິທຶມ AI ຕີຄວາມໝາຍໂດຍອັດຕະໂນມັດກ່ຽວກັບການກະຈາຍລັງສີເອັກສ໌ (XRD) ຫຼື ຂໍ້ມູນສະເປກໂຕຣສະໂຄປີຣາມັນ ເພື່ອລະບຸປະເພດ ແລະ ຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງສິ່ງປົນເປື້ອນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ນຳພາຍຸດທະສາດການກັ່ນຕອງເປົ້າໝາຍ.

IV. ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການ ແລະ ການປັບປຸງປະສິດທິພາບ

1. ​ການທົດລອງດ້ວຍຫຸ່ນຍົນຊ່ວຍເຫຼືອ‌: ລະບົບຫຸ່ນຍົນອັດສະລິຍະສາມາດເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ເຊັ່ນ: ການກະກຽມວິທີແກ້ໄຂ, ການປั่นແຍກ), ຫຼຸດຜ່ອນການແຊກແຊງດ້ວຍມືລົງ 60% ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການດຳເນີນງານ.
2. ​ການທົດລອງທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ‌: ແພລດຟອມອັດຕະໂນມັດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈະປະມວນຜົນການທົດລອງການກັ່ນຕອງຫຼາຍຮ້ອຍຄັ້ງພ້ອມໆກັນ, ເຊິ່ງເລັ່ງການກຳນົດການປະສົມປະສານຂະບວນການທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ຫຼຸດຮອບວຽນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາຈາກເດືອນເປັນອາທິດ.

V. ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼາຍຂະໜາດ

1. ​ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ‌: ໂດຍການລວມສ່ວນປະກອບວັດສະດຸ, ພາລາມິເຕີຂະບວນການ ແລະ ຂໍ້ມູນປະສິດທິພາບເຂົ້າກັນ, AI ສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງການກັ່ນຕອງ, ເຊິ່ງເພີ່ມອັດຕາຄວາມສຳເລັດດ້ານການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 40%.
2. ​ການຈຳລອງໂຄງສ້າງລະດັບອະຕອມ‌: AI ປະສົມປະສານການຄິດໄລ່ທິດສະດີໜ້າທີ່ຄວາມໜາແໜ້ນ (DFT) ເພື່ອຄາດຄະເນເສັ້ນທາງການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງອະຕອມໃນລະຫວ່າງການບໍລິສຸດ, ນຳພາຍຸດທະສາດການສ້ອມແປງຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງແລດຊີສ.

ການປຽບທຽບກໍລະນີສຶກສາ

ຜ່ານວິທີການເຫຼົ່ານີ້, AI ບໍ່ພຽງແຕ່ປ່ຽນແປງຮູບແບບການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາຂອງການກັ່ນຕອງວັດສະດຸເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊຸກຍູ້ອຸດສາຫະກໍາໄປສູ່...ການພັດທະນາທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ຍືນຍົງ​