Материалыг цэвэршүүлэхэд хиймэл оюун ухааны тодорхой үүрэг

I. ‌Түүхий эдийг шалгах ба урьдчилан боловсруулах оновчлол‌

1. .Өндөр нарийвчлалтай хүдэр ангилахГүнзгий суралцахад суурилсан дүрсийг таних систем нь хүдрийн физик шинж чанарыг (жишээ нь, бөөмийн хэмжээ, өнгө, бүтэц) бодит цаг хугацаанд шинжилж, гар аргаар ангилахтай харьцуулахад алдааг 80 гаруй хувиар бууруулдаг.
2. .Өндөр үр ашигтай материалын скринингAI нь олон сая материалын хослолоос өндөр цэвэршилттэй нэр дэвшигчдийг хурдан тодорхойлохын тулд машин сургалтын алгоритмуудыг ашигладаг. Жишээлбэл, лити-ион батерейны электролитийг боловсруулахад скринингийн үр ашиг нь уламжлалт аргуудтай харьцуулахад дарааллаар нэмэгддэг.

II. ‌Процессын параметрүүдийн динамик тохируулга‌

1. .Үндсэн параметрүүдийг оновчтой болгохХагас дамжуулагч ялтсанд химийн уурын хуримтлал (CVD)-д AI загварууд нь температур, хийн урсгал зэрэг параметрүүдийг бодит цаг хугацаанд хянаж, хольцын үлдэгдлийг 22% бууруулж, гарцыг 18% сайжруулахын тулд процессын нөхцлийг динамикаар тохируулдаг.
2. .Олон үйл явцын хамтын хяналтХаалттай хэлхээний санал хүсэлтийн системүүд нь синтезийн зам, урвалын нөхцлийг оновчтой болгохын тулд туршилтын өгөгдлийг хиймэл оюун ухааны таамаглалтай нэгтгэж, цэвэршүүлэх эрчим хүчний зарцуулалтыг 30 гаруй хувиар бууруулдаг.

III. ‌Ухаалаг хольц илрүүлэх, чанарын хяналт‌

1. .Микроскопийн согогийг тодорхойлохКомпьютерийн хараа нь өндөр нарийвчлалтай дүрслэлтэй хослуулан материал доторх нано хэмжээний хагарал эсвэл хольцын тархалтыг илрүүлж, 99.5% нарийвчлалд хүрч, цэвэршүүлсний дараах гүйцэтгэлийн бууралтаас сэргийлдэг ⁸ .
2. .Спектрийн өгөгдлийн шинжилгээAI алгоритмууд нь бохирдлын төрөл, концентрацийг хурдан тодорхойлохын тулд рентген туяаны дифракц (XRD) эсвэл Раман спектроскопийн өгөгдлийг автоматаар тайлбарлаж, зорилтот цэвэршүүлэх стратегийг удирдан чиглүүлдэг.

IV. ‌Процессын автоматжуулалт ба үр ашгийг дээшлүүлэх

1. .Роботын тусламжтайгаар туршилт хийхУхаалаг робот системүүд нь дахин давтагдах ажлуудыг (жишээ нь, уусмал бэлтгэх, центрифуг) автоматжуулж, гарын авлагын оролцоог 60%-иар бууруулж, үйл ажиллагааны алдааг багасгадаг.
2. .Өндөр бүтээмжтэй туршилтAI-д суурилсан автоматжуулсан платформууд нь олон зуун цэвэршүүлэх туршилтуудыг зэрэгцүүлэн боловсруулж, үйл явцын оновчтой хослолыг тодорхойлох ажлыг хурдасгаж, судалгаа шинжилгээний ажлын мөчлөгийг сараас долоо хоног хүртэл богиносгодог.

V. ‌Өгөгдөлд тулгуурласан шийдвэр гаргах ба олон масштабын оновчлол‌

1. .Олон эх сурвалжийн мэдээллийн интеграцчлалAI нь материалын найрлага, үйл явцын параметрүүд болон гүйцэтгэлийн өгөгдлийг нэгтгэснээр цэвэршүүлэх үр дүнг урьдчилан таамаглах загваруудыг бий болгож, R&D-ийн амжилтыг 40 гаруй хувиар нэмэгдүүлдэг.
2. .Атомын түвшний бүтцийн симуляциAI нь нягтралын функциональ онолыг (DFT) тооцооллыг нэгтгэж, цэвэршүүлэх явцад атомын шилжилтийн замыг урьдчилан таамаглаж, торны согогийг засах стратегийг удирдан чиглүүлдэг.

Кейс судалгааны харьцуулалт

Эдгээр арга барилаар дамжуулан хиймэл оюун ухаан нь материалыг цэвэршүүлэх R&D парадигмыг өөрчлөөд зогсохгүй салбарыг урагшлуулсаар байна.ухаалаг, тогтвортой хөгжил.