مادي صفائي ۾ مصنوعي ذهانت جا مخصوص ڪردار

I. خام مال جي اسڪريننگ ۽ علاج کان اڳ جي اصلاح

1. ‌اعليٰ درستگي واري معدنيات جي گريڊنگ‌: ڊيپ لرننگ تي ٻڌل تصوير جي سڃاڻپ جا نظام حقيقي وقت ۾ معدنيات جي جسماني خاصيتن (مثال طور، ذرڙن جي سائيز، رنگ، بناوت) جو تجزيو ڪن ٿا، دستي ترتيب جي مقابلي ۾ 80 سيڪڙو کان وڌيڪ غلطي ۾ گهٽتائي حاصل ڪن ٿا.
2. ‌اعليٰ ڪارڪردگي واري مواد جي اسڪريننگ‌: AI لکين مادي ميلاپ مان تيزيءَ سان اعليٰ پاڪيزگي وارن اميدوارن جي سڃاڻپ لاءِ مشين لرننگ الگورتھم استعمال ڪري ٿو. مثال طور، ليٿيم-آئن بيٽري اليڪٽرولائيٽ ڊولپمينٽ ۾، اسڪريننگ جي ڪارڪردگي روايتي طريقن جي مقابلي ۾ شدت جي آرڊر سان وڌي ٿي.

II. عمل جي پيرا ميٽرز جي متحرڪ ترتيب

1. ‌اهم پيرا ميٽر جي اصلاح‌: سيمي ڪنڊڪٽر ويفر ڪيميڪل وانپ ڊپوزيشن (CVD) ۾، AI ماڊل حقيقي وقت ۾ درجه حرارت ۽ گئس جي وهڪري جهڙن پيرا ميٽرز جي نگراني ڪن ٿا، عمل جي حالتن کي متحرڪ طور تي ترتيب ڏين ٿا ته جيئن نجاست جي باقيات کي 22٪ گهٽائي سگهجي ۽ پيداوار کي 18٪ بهتر بڻائي سگهجي.
2. ‌گھڻ-عمل تعاوني ڪنٽرول‌: بند ٿيل لوپ فيڊ بيڪ سسٽم تجرباتي ڊيٽا کي AI اڳڪٿين سان ضم ڪن ٿا ته جيئن سنٿيسس جي رستن ۽ رد عمل جي حالتن کي بهتر بڻائي سگهجي، صاف ڪرڻ جي توانائي جي استعمال کي 30 سيڪڙو کان وڌيڪ گھٽائي سگهجي.

III. ذهين نجاست جي ڳولا ۽ معيار جو ڪنٽرول

1. ‌خوردبيني نقص جي سڃاڻپ: ڪمپيوٽر ويزن، هاءِ ريزوليوشن اميجنگ سان گڏ، مواد اندر نانو اسڪيل دراڙن يا نجاست جي ورڇ کي ڳولي ٿو، 99.5٪ درستگي حاصل ڪري ٿو ۽ صفائي کان پوءِ ڪارڪردگي جي خرابي کي روڪي ٿو ⁸ .
2. ‌اسپيڪٽرل ڊيٽا تجزيو‌: AI الگورتھم خودڪار طريقي سان ايڪس ري ڊفرڪشن (XRD) يا رامن اسپيڪٽرو اسڪوپي ڊيٽا جي تشريح ڪن ٿا ته جيئن نجاست جي قسمن ۽ ڪنسنٽريشن کي تيزي سان سڃاڻي سگهجي، ٽارگيٽڊ پيوريفڪيشن حڪمت عملين جي رهنمائي ڪن.

IV. عمل جي خودڪار ۽ ڪارڪردگي وڌائڻ

1. ‌روبوٽ جي مدد سان تجربا‌: ذهين روبوٽڪ سسٽم بار بار ٿيندڙ ڪمن کي خودڪار بڻائين ٿا (مثال طور، حل جي تياري، سينٽرفيوگيشن)، دستي مداخلت کي 60 سيڪڙو گهٽائي ٿو ۽ آپريشنل غلطين کي گھٽائي ٿو.
2. ‌اعليٰ درجي جو تجربو‌: AI تي هلندڙ خودڪار پليٽ فارم متوازي طور تي سوين صفائي تجربن کي پروسيس ڪن ٿا، بهترين عمل جي ميلاپ جي سڃاڻپ کي تيز ڪن ٿا ۽ R&D چڪر کي مهينن کان هفتن تائين مختصر ڪن ٿا.

وي. ڊيٽا تي ٻڌل فيصلو سازي ۽ ملٽي اسڪيل آپٽمائيزيشن

1. ‌ملٽي سورس ڊيٽا انٽيگريشن‌: مواد جي جوڙجڪ، عمل جي پيرا ميٽرز، ۽ ڪارڪردگي جي ڊيٽا کي گڏ ڪندي، AI صفائي جي نتيجن لاءِ اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل ٺاهي ٿو، R&D ڪاميابي جي شرح کي 40 سيڪڙو کان وڌيڪ وڌائي ٿو.
2. ‌ايٽمي سطح جي جوڙجڪ جي تخليق‌: AI صفائي دوران ايٽمي لڏپلاڻ جي رستن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ کثافت فنڪشنل ٿيوري (DFT) حسابن کي ضم ڪري ٿو، جالي جي خرابي جي مرمت جي حڪمت عملين جي رهنمائي ڪري ٿو.

ڪيس اسٽڊي جو مقابلو

انهن طريقن ذريعي، AI نه رڳو مواد جي صفائي جي آر اينڊ ڊي پيراڊائم کي نئين شڪل ڏئي ٿو پر صنعت کي ‌ ڏانهن پڻ هلائي ٿو.ذهين ۽ پائيدار ترقي‌