1. Intelligent detektion och optimering inom mineralbearbetning
Inom området malmrening introducerade en mineralbearbetningsanläggning endjupinlärningsbaserat bildigenkänningssystemför att analysera malm i realtid. AI-algoritmerna identifierar exakt malmens fysiska egenskaper (t.ex. storlek, form, färg) för att snabbt klassificera och screena högkvalitativ malm. Detta system minskade felfrekvensen för traditionell manuell sortering från 15 % till 3 %, samtidigt som bearbetningseffektiviteten ökade med 50 %.
AnalysGenom att ersätta mänsklig expertis med visuell igenkänningsteknik sänker AI inte bara arbetskostnaderna utan förbättrar även råvarornas renhet, vilket lägger en robust grund för efterföljande reningssteg.
2. Parameterkontroll vid tillverkning av halvledarmaterial
Intel använder enAI-drivet styrsystemi produktion av halvledarskivor för att övervaka kritiska parametrar (t.ex. temperatur, gasflöde) i processer som kemisk ångdeponering (CVD). Maskininlärningsmodeller justerar dynamiskt parameterkombinationer, vilket minskar föroreningsnivåerna i skivorna med 22 % och ökar utbytet med 18 %.
AnalysAI fångar icke-linjära samband i komplexa processer genom datamodellering, optimerar reningsförhållanden för att minimera retention av föroreningar och förbättra den slutliga materialets renhet.
3. Screening och validering av elektrolyter i litiumbatterier
Microsoft samarbetade med Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) för att användaAI-modelleratt screena 32 miljoner kandidatmaterial och identifiera fastfaselektrolyten N2116. Detta material minskar litiummetallanvändningen med 70 %, vilket minskar säkerhetsriskerna som orsakas av litiumreaktivitet under rening. AI slutförde screeningen på några veckor – en uppgift som traditionellt krävde 20 år.
AnalysAI-aktiverad beräkningsscreening med hög genomströmning accelererar upptäckten av högrena material samtidigt som reningskraven förenklas genom kompositionsoptimering, balans mellan effektivitet och säkerhet.
Vanliga tekniska insikter
- Datadrivet beslutsfattandeAI integrerar experimentell data och simuleringsdata för att kartlägga sambanden mellan materialegenskaper och reningsresultat, vilket drastiskt förkortar trial-and-error-cyklerna.
- Flerskalig optimeringFrån arrangemang på atomnivå (t.ex. N2116-screening 6 ) till processparametrar på makronivå (t.ex. halvledartillverkning 5 ) möjliggör AI synergier över flera skalor.
- Ekonomisk påverkanDessa fall visar kostnadsminskningar på 20–40 % genom effektivitetsvinster eller minskat avfall.
Dessa exempel illustrerar hur AI omformar materialreningstekniker i flera steg: förbehandling av råmaterial, processkontroll och komponentdesign.
Publiceringstid: 28 mars 2025