Материал цэвэршүүлэхэд хиймэл оюун ухааны тодорхой үүрэг

I. ‌Түүхий эдийг шинжлэх болон урьдчилан боловсруулах оновчлол

1. .Өндөр нарийвчлалтай хүдрийн ангилалт‌: Гүнзгий сургалтад суурилсан дүрс таних системүүд нь хүдрийн физик шинж чанарыг (жишээ нь, ширхэгийн хэмжээ, өнгө, бүтэц) бодит цаг хугацаанд шинжилж, гараар ялгахтай харьцуулахад алдааг 80%-иас дээш бууруулдаг.
2. .Өндөр үр ашигтай материалын шинжилгээ‌: Хиймэл оюун ухаан нь сая сая материалын хослолоос өндөр цэвэршилттэй нэр дэвшигчдийг хурдан тодорхойлохын тулд машин сургалтын алгоритмуудыг ашигладаг. Жишээлбэл, лити-ион батерейны электролитийн хөгжүүлэлтэд скринингийн үр ашиг нь уламжлалт аргуудтай харьцуулахад хэд дахин нэмэгддэг.

II. ​Процессын параметрүүдийн динамик тохируулга

1. .Гол параметрийн оновчлолХагас дамжуулагч ваферын химийн уурын тунадасжуулалтад (CVD) хиймэл оюун ухааны загварууд нь температур болон хийн урсгал зэрэг параметрүүдийг бодит цаг хугацаанд хянаж, хольцын үлдэгдлийг 22%-иар бууруулж, гарцыг 18%-иар сайжруулахын тулд процессын нөхцлийг динамикаар тохируулдаг.
2. .Олон процессын хамтын ажиллагааны хяналт‌: Хаалттай гогцооны санал хүсэлтийн системүүд нь туршилтын өгөгдлийг хиймэл оюун ухааны таамаглалтай нэгтгэж, синтезийн зам болон урвалын нөхцлийг оновчтой болгож, цэвэршүүлэлтийн эрчим хүчний хэрэглээг 30%-иас дээш хувиар бууруулдаг.

III. ​Ухаалаг хольц илрүүлэх ба чанарын хяналт

1. .Микроскопийн согогийг тодорхойлох: Компьютерийн хараа нь өндөр нягтралтай дүрслэлтэй хослуулан материал доторх нано хэмжээний хагарал эсвэл хольцын тархалтыг илрүүлж, 99.5%-ийн нарийвчлалыг хангаж, цэвэршүүлэлтийн дараах гүйцэтгэлийн бууралтаас сэргийлдэг ⁸ .
2. .Спектрийн өгөгдлийн шинжилгээ‌: Хиймэл оюун ухааны алгоритмууд нь рентген дифракци (XRD) эсвэл Раманы спектроскопийн өгөгдлийг автоматаар тайлбарлаж, хольцын төрөл болон концентрацийг хурдан тодорхойлж, зорилтот цэвэршүүлэлтийн стратегийг удирддаг.

IV. ​Процессын автоматжуулалт ба үр ашгийг дээшлүүлэх

1. .Роботоор тусалсан туршилт‌: Ухаалаг робот системүүд нь давтагдах ажлуудыг (жишээлбэл, уусмал бэлтгэх, центрифугжүүлэх) автоматжуулж, гар аргаар хийх оролцоог 60%-иар бууруулж, үйл ажиллагааны алдааг хамгийн бага хэмжээнд байлгадаг.
2. .Өндөр хүчин чадалтай туршилт‌: Хиймэл оюун ухаанаар удирддаг автоматжуулсан платформууд нь хэдэн зуун цэвэршүүлэх туршилтыг зэрэгцээ боловсруулж, оновчтой процессын хослолыг тодорхойлох ажлыг хурдасгаж, судалгаа, хөгжлийн мөчлөгийг сараас долоо хоног хүртэл богиносгодог.

V. Өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргалт ба олон хэмжээст оновчлол

1. .Олон эх сурвалжийн өгөгдлийн интеграци‌: Материалын найрлага, процессын параметрүүд болон гүйцэтгэлийн өгөгдлийг нэгтгэснээр хиймэл оюун ухаан нь цэвэршүүлэлтийн үр дүнгийн урьдчилан таамаглах загваруудыг бий болгож, судалгаа, хөгжлийн амжилтын түвшинг 40 гаруй хувиар нэмэгдүүлдэг.
2. .Атомын түвшний бүтцийн симуляци‌: Хиймэл оюун ухаан нь цэвэршүүлэх явцад атомын шилжилтийн замыг урьдчилан таамаглахын тулд нягтралын функциональ онол (DFT) тооцооллыг нэгтгэж, торны согогийг засах стратегиудыг удирддаг.

Кейс судалгааны харьцуулалт

Эдгээр аргуудаар дамжуулан хиймэл оюун ухаан нь материалыг цэвэршүүлэх судалгаа, хөгжүүлэлтийн загварыг өөрчлөөд зогсохгүй салбарыг ... чиглэлд чиглүүлдэг.ухаалаг, тогтвортой хөгжил.