ตัวอย่างและการวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์ในการทำให้วัสดุบริสุทธิ์

1. การตรวจจับอัจฉริยะและการเพิ่มประสิทธิภาพในการแปรรูปแร่

ในสาขาการทำให้บริสุทธิ์แร่ โรงงานแปรรูปแร่ได้นำระบบการจดจำภาพแบบการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์แร่แบบเรียลไทม์ อัลกอริทึม AI ระบุลักษณะทางกายภาพของแร่ได้อย่างแม่นยำ (เช่น ขนาด รูปร่าง สี) เพื่อจำแนกและคัดกรองแร่คุณภาพสูงอย่างรวดเร็ว ระบบนี้ลดอัตราข้อผิดพลาดของการคัดแยกด้วยมือแบบเดิมจาก 15% เหลือ 3% ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ถึง 50%
การวิเคราะห์‌: การแทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ด้วยเทคโนโลยีการจดจำภาพ AI ไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนแรงงาน แต่ยังช่วยเพิ่มความบริสุทธิ์ของวัตถุดิบอีกด้วย ช่วยวางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับขั้นตอนการทำให้บริสุทธิ์ในภายหลัง

2. การควบคุมพารามิเตอร์ในการผลิตวัสดุเซมิคอนดักเตอร์

Intel ใช้ ‌ระบบควบคุมขับเคลื่อนด้วย AIในการผลิตเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์เพื่อตรวจสอบพารามิเตอร์ที่สำคัญ (เช่น อุณหภูมิ การไหลของก๊าซ) ในกระบวนการต่างๆ เช่น การสะสมไอเคมี (CVD) โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะปรับชุดพารามิเตอร์แบบไดนามิก โดยลดระดับสิ่งเจือปนในเวเฟอร์ลง 22% และเพิ่มผลผลิตได้ 18%
การวิเคราะห์‌: AI บันทึกความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นในกระบวนการที่ซับซ้อนผ่านการสร้างแบบจำลองข้อมูล การปรับสภาพการทำให้บริสุทธิ์ให้เหมาะสมเพื่อลดการกักเก็บสิ่งเจือปนให้เหลือน้อยที่สุด และปรับปรุงความบริสุทธิ์ของวัสดุขั้นสุดท้าย

3. การคัดกรองและการตรวจสอบอิเล็กโทรไลต์แบตเตอรี่ลิเธียม

Microsoft ร่วมมือกับ Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) เพื่อใช้แบบจำลอง AIเพื่อคัดกรองวัสดุที่เป็นตัวเลือกจำนวน 32 ล้านรายการ โดยระบุอิเล็กโทรไลต์โซลิดสเตต N2116 วัสดุนี้ลดการใช้ลิเธียมเมทัลลง 70% ซึ่งช่วยบรรเทาความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกิดจากปฏิกิริยาของลิเธียมระหว่างการทำให้บริสุทธิ์ AI ทำการคัดกรองเสร็จภายในไม่กี่สัปดาห์ ซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้เวลาถึง 20 ปี
การวิเคราะห์การคัดกรองด้วยคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงที่เปิดใช้งาน AI ช่วยเร่งการค้นพบวัสดุที่มีความบริสุทธิ์สูง พร้อมทั้งลดความซับซ้อนของข้อกำหนดในการทำให้บริสุทธิ์ผ่านการปรับปรุงองค์ประกอบ การสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความปลอดภัย

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคทั่วไป

• การตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูล‌: AI ผสานรวมข้อมูลการทดลองและการจำลองเพื่อสร้างแผนที่ความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติของวัสดุและผลลัพธ์ของการทำให้บริสุทธิ์ ทำให้วงจรการลองผิดลองถูกสั้นลงอย่างมาก
• การเพิ่มประสิทธิภาพหลายมาตราส่วน: ตั้งแต่การจัดเตรียมในระดับอะตอม (เช่น การคัดกรอง N2116 ⁶ ) ไปจนถึงพารามิเตอร์กระบวนการในระดับมหภาค (เช่น การผลิตเซมิคอนดักเตอร์ ⁵ ) AI ช่วยให้เกิดการทำงานร่วมกันแบบข้ามขนาด
• ผลกระทบทางเศรษฐกิจ: กรณีเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการลดต้นทุน 20–40% ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพหรือการลดของเสีย

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI กำลังปรับเปลี่ยนเทคโนโลยีการทำให้บริสุทธิ์ของวัสดุอย่างไรในหลายขั้นตอน ได้แก่ การประมวลผลวัตถุดิบเบื้องต้น การควบคุมกระบวนการ และการออกแบบส่วนประกอบ