1. ਖਣਿਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
ਧਾਤ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖਣਿਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਲਾਂਟ ਨੇ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਧਾਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ। ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਧਾਤ ਦੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਕਾਰ, ਸ਼ਕਲ, ਰੰਗ) ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ-ਗਰੇਡ ਧਾਤ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇ ਰਵਾਇਤੀ ਦਸਤੀ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ 15% ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 3% ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ 50% ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ, AI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਰਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨੀਂਹ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
2. ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਇੰਟੇਲ ਇੱਕ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਵੇਫਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਰਸਾਇਣਕ ਭਾਫ਼ ਜਮ੍ਹਾਂ (CVD) ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਾਪਮਾਨ, ਗੈਸ ਪ੍ਰਵਾਹ) ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵੇਫਰ ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ 22% ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਜ ਨੂੰ 18% ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: AI ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ ਧਾਰਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਲਿਥੀਅਮ ਬੈਟਰੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਲਾਈਟਸ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਸੀਫਿਕ ਨੌਰਥਵੈਸਟ ਨੈਸ਼ਨਲ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (PNNL) ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕੀਤਾ।ਏਆਈ ਮਾਡਲ 32 ਮਿਲੀਅਨ ਉਮੀਦਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਠੋਸ-ਅਵਸਥਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਲਾਈਟ N2116 ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਲਿਥੀਅਮ ਧਾਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ 70% ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਲਿਥੀਅਮ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਨੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ - ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜਿਸ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 20 ਸਾਲ ਲੱਗਦੇ ਸਨ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਏਆਈ-ਸਮਰੱਥ ਹਾਈ-ਥਰੂਪੁੱਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਤਕਨੀਕੀ ਸੂਝ
- ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ: AI ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪਦਾਰਥਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼-ਅਤੇ-ਗਲਤੀ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਮਲਟੀ-ਸਕੇਲ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ: ਪਰਮਾਣੂ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, N2116 ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ 6 ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਕਰੋ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਨਿਰਮਾਣ 5 ) ਤੱਕ, AI ਕਰਾਸ-ਸਕੇਲ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਇਹ ਮਾਮਲੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਜਾਂ ਘਟੀ ਹੋਈ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਰਾਹੀਂ 20-40% ਦੀ ਲਾਗਤ ਕਟੌਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ।
ਪੋਸਟ ਸਮਾਂ: ਮਾਰਚ-28-2025