பொருள் சுத்திகரிப்பில் செயற்கை நுண்ணறிவின் குறிப்பிட்ட பாத்திரங்கள்

I. மூலப்பொருள் திரையிடல் மற்றும் முன் சிகிச்சை உகப்பாக்கம்

1. ‌உயர்-துல்லிய தாது தரப்படுத்தல்: ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான பட அங்கீகார அமைப்புகள் தாதுக்களின் இயற்பியல் பண்புகளை (எ.கா., துகள் அளவு, நிறம், அமைப்பு) நிகழ்நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, கைமுறை வரிசைப்படுத்தலுடன் ஒப்பிடும்போது 80% க்கும் அதிகமான பிழை குறைப்பை அடைகின்றன.
2. ‌உயர்-செயல்திறன் பொருள் திரையிடல்: மில்லியன் கணக்கான பொருள் சேர்க்கைகளிலிருந்து உயர்-தூய்மை வேட்பாளர்களை விரைவாக அடையாளம் காண AI இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, லித்தியம்-அயன் பேட்டரி எலக்ட்ரோலைட் மேம்பாட்டில், பாரம்பரிய முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது திரையிடல் செயல்திறன் அளவு வரிசைகளில் அதிகரிக்கிறது.

II. செயல்முறை அளவுருக்களின் டைனமிக் சரிசெய்தல்

1. ‌முக்கிய அளவுரு உகப்பாக்கம்: குறைக்கடத்தி வேஃபர் வேதியியல் நீராவி படிவு (CVD) இல், AI மாதிரிகள் வெப்பநிலை மற்றும் வாயு ஓட்டம் போன்ற அளவுருக்களை நிகழ்நேரத்தில் கண்காணித்து, தூய்மையற்ற எச்சங்களை 22% குறைக்கவும், மகசூலை 18% மேம்படுத்தவும் செயல்முறை நிலைமைகளை மாறும் வகையில் சரிசெய்கின்றன.
2. ‌பல செயல்முறை கூட்டு கட்டுப்பாடு: மூடிய-லூப் பின்னூட்ட அமைப்புகள், தொகுப்பு பாதைகள் மற்றும் எதிர்வினை நிலைமைகளை மேம்படுத்த, AI கணிப்புகளுடன் சோதனைத் தரவை ஒருங்கிணைத்து, சுத்திகரிப்பு ஆற்றல் நுகர்வை 30% க்கும் அதிகமாகக் குறைக்கின்றன.

III. அறிவார்ந்த மாசு கண்டறிதல் மற்றும் தரக் கட்டுப்பாடு

1. ‌நுண்ணிய குறைபாடு அடையாளம் காணல்: உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட இமேஜிங்குடன் இணைந்து கணினி பார்வை, பொருட்களுக்குள் நானோ அளவிலான விரிசல்கள் அல்லது அசுத்த பரவல்களைக் கண்டறிந்து, 99.5% துல்லியத்தை அடைகிறது மற்றும் சுத்திகரிப்புக்குப் பிந்தைய செயல்திறன் சிதைவைத் தடுக்கிறது ⁸ .
2. ‌நிறமாலை தரவு பகுப்பாய்வு: AI வழிமுறைகள், எக்ஸ்-ரே டிஃப்ராஃப்ரக்ஷன் (XRD) அல்லது ராமன் ஸ்பெக்ட்ரோஸ்கோபி தரவை தானாகவே விளக்கி, அசுத்த வகைகள் மற்றும் செறிவுகளை விரைவாக அடையாளம் கண்டு, இலக்கு சுத்திகரிப்பு உத்திகளை வழிநடத்துகின்றன.

IV. செயல்முறை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் செயல்திறன் மேம்பாடு

1. ‌ரோபோ உதவியுடன் கூடிய பரிசோதனை: நுண்ணறிவு ரோபோ அமைப்புகள் மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை தானியங்குபடுத்துகின்றன (எ.கா., தீர்வு தயாரித்தல், மையவிலக்கு), கைமுறை தலையீட்டை 60% குறைத்து செயல்பாட்டு பிழைகளைக் குறைக்கின்றன.
2. ‌உயர்-செயல்திறன் பரிசோதனை: AI-இயக்கப்படும் தானியங்கி தளங்கள் நூற்றுக்கணக்கான சுத்திகரிப்பு சோதனைகளை இணையாகச் செயலாக்குகின்றன, உகந்த செயல்முறை சேர்க்கைகளை அடையாளம் காண்பதை துரிதப்படுத்துகின்றன மற்றும் R&D சுழற்சிகளை மாதங்களிலிருந்து வாரங்களாகக் குறைக்கின்றன.

V. தரவு சார்ந்த முடிவெடுத்தல் மற்றும் பல-அளவிலான உகப்பாக்கம்

1. ‌பல மூல தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பொருள் கலவை, செயல்முறை அளவுருக்கள் மற்றும் செயல்திறன் தரவுகளை இணைப்பதன் மூலம், AI சுத்திகரிப்பு விளைவுகளுக்கான முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குகிறது, இது ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான வெற்றி விகிதங்களை 40% க்கும் அதிகமாக அதிகரிக்கிறது.
2. ‌அணு-நிலை கட்டமைப்பு உருவகப்படுத்துதல்: சுத்திகரிப்பு போது அணு இடம்பெயர்வு பாதைகளை கணிக்க அடர்த்தி செயல்பாட்டுக் கோட்பாடு (DFT) கணக்கீடுகளை AI ஒருங்கிணைக்கிறது, இது லேட்டிஸ் குறைபாடு பழுதுபார்க்கும் உத்திகளை வழிநடத்துகிறது.

வழக்கு ஆய்வு ஒப்பீடு

இந்த அணுகுமுறைகள் மூலம், AI, பொருள் சுத்திகரிப்புக்கான ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு முன்னுதாரணத்தை மறுவடிவமைப்பது மட்டுமல்லாமல், தொழில்துறையை நோக்கி இயக்குகிறது.அறிவார்ந்த மற்றும் நிலையான வளர்ச்சி‌