ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅಪರೂಪದ ಲೋಹವಾಗಿ, ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಸೌರ ಕೋಶಗಳು, ಥರ್ಮೋಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಅತಿಗೆಂಪು ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ದಕ್ಷತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಶುದ್ಧತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

1. ಟೆಲ್ಲುರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿ

1.1 ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಟೆಲ್ಯೂರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು

ಮುಖ್ಯ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳು:

• ನಿರ್ವಾತ ಶುದ್ಧೀಕರಣ: ಕಡಿಮೆ ಕುದಿಯುವ ಬಿಂದುವಿನ ಕಲ್ಮಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ (ಉದಾ. Se, S)
• ವಲಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಲೋಹೀಯ ಕಲ್ಮಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ (ಉದಾ, Cu, Fe)
• ವಿದ್ಯುದ್ವಿಚ್ಛೇದ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ವಿವಿಧ ಕಲ್ಮಶಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
• ರಾಸಾಯನಿಕ ಆವಿ ಸಾಗಣೆ: ಅತಿ-ಹೆಚ್ಚು-ಶುದ್ಧತೆಯ ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು (6N ದರ್ಜೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು)

ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು:

• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಿಂತ ಅನುಭವವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
• ಕಲ್ಮಶ ತೆಗೆಯುವ ದಕ್ಷತೆಯು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಮ್ಲಜನಕ ಮತ್ತು ಇಂಗಾಲದಂತಹ ಲೋಹವಲ್ಲದ ಕಲ್ಮಶಗಳಿಗೆ)
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ
• ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಬ್ಯಾಚ್-ಟು-ಬ್ಯಾಚ್ ಶುದ್ಧತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಸ್ಥಿರತೆ

1.2 ಟೆಲ್ಲುರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳು

ಕೋರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯತಾಂಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್:

2. ಟೆಲ್ಯೂರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟು

೨.೧ ಒಟ್ಟಾರೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ

ಮೂರು ಹಂತದ AI ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ:

1. ಭವಿಷ್ಯ ಪದರ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಫಲಿತಾಂಶ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು
2. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಲೇಯರ್: ಬಹು-ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
3. ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರ: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

2.2 ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ಬಹು-ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಏಕೀಕರಣ ಪರಿಹಾರ:

• ಸಲಕರಣೆ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ: ತಾಪಮಾನ, ಒತ್ತಡ, ಹರಿವಿನ ಪ್ರಮಾಣ ಸೇರಿದಂತೆ 200+ ನಿಯತಾಂಕಗಳು
• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಡೇಟಾ: ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದತ್ತಾಂಶ: ICP-MS, GDMS, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು.
• ಐತಿಹಾಸಿಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಾಂಶ: ಕಳೆದ 5 ವರ್ಷಗಳ ಉತ್ಪಾದನಾ ದಾಖಲೆಗಳು (1000+ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳು)

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್:

• ಸ್ಲೈಡಿಂಗ್ ವಿಂಡೋ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯ-ಸರಣಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ
• ಅಶುದ್ಧ ವಲಸೆಯ ಚಲನಶೀಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ
• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯತಾಂಕ ಸಂವಹನ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
• ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿ ಸಮತೋಲನದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸ್ಥಾಪನೆ

3. ವಿವರವಾದ ಕೋರ್ AI ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು

3.1 ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯತಾಂಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ

ನರ ಜಾಲ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ:

• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್: 56-ಆಯಾಮದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ)
• ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳು: 3 LSTM ಪದರಗಳು (256 ನರಕೋಶಗಳು) + 2 ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪದರಗಳು
• ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್: 12-ಆಯಾಮದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸೂಚಕಗಳು (ಶುದ್ಧತೆ, ಅಶುದ್ಧತೆಯ ವಿಷಯ, ಇತ್ಯಾದಿ)

ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳು:

• ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ: ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಲೋಹಗಳ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ (ಉದಾ. ಸೆ)
• ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆ: ಡಿ-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು.
• ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ: ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು (ಶುದ್ಧತೆ ಸುಧಾರಣೆ, ಶಕ್ತಿ ಕಡಿತ)

ವಿಶಿಷ್ಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

• ನಿರ್ವಾತ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆಯ ತಾಪಮಾನ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: Se ಶೇಷದಲ್ಲಿ 42% ಕಡಿತ.
• ವಲಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ: Cu ತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ 35% ಸುಧಾರಣೆ.
• ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಲೈಟ್ ಸೂತ್ರೀಕರಣ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ: ಪ್ರಸ್ತುತ ದಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ 28% ಹೆಚ್ಚಳ

3.2 ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆರವಿನ ಕಲ್ಮಶ ತೆಗೆಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು

ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು:

• Te-X (X=O,S,Se, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
• ವಿಭಿನ್ನ ತಾಪಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಅಶುದ್ಧತೆ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
• ಸಂಯೋಜಕ-ಅಶುದ್ಧತೆ ಬಂಧಕ ಶಕ್ತಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ

ಮೊದಲ-ತತ್ವಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು:

• ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಲ್ಯಾಟಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಶುದ್ಧತೆ ರಚನೆಯ ಶಕ್ತಿಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ.
• ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಚೆಲೇಟಿಂಗ್ ಆಣ್ವಿಕ ರಚನೆಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
• ಆವಿ ಸಾಗಣೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಮಾರ್ಗಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಆಮ್ಲಜನಕದ ಅಂಶವನ್ನು 0.3ppm ಗೆ ಇಳಿಸುವ ನವೀನ ಆಮ್ಲಜನಕ ಸ್ಕ್ಯಾವೆಂಜರ್ LaTe₂ ನ ಆವಿಷ್ಕಾರ.
• ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಚೆಲ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ, ಇಂಗಾಲ ತೆಗೆಯುವ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು 60% ರಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

3.3 ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ವಿನ್ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ವಿನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ಮಾಣ:

1. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮಾದರಿ: ಉಪಕರಣಗಳ ನಿಖರವಾದ 3D ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ.
2. ಭೌತಿಕ ಮಾದರಿ: ಸಂಯೋಜಿತ ಶಾಖ ವರ್ಗಾವಣೆ, ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ದ್ರವ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ
3. ರಾಸಾಯನಿಕ ಮಾದರಿ: ಸಂಯೋಜಿತ ಅಶುದ್ಧತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ
4. ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾದರಿ: ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು

ವರ್ಚುವಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:

• ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ 500+ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (CSV ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)
• ಸೂಕ್ತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವಿಂಡೋಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (OWC ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)
• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದೃಢತೆ ದೃಢೀಕರಣ (ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್)

4. ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

4.1 ಹಂತ ಹಂತದ ಅನುಷ್ಠಾನ ಯೋಜನೆ

ಹಂತ I (0-6 ತಿಂಗಳುಗಳು):

• ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಿಯೋಜನೆ
• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಥಾಪನೆ
• ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
• ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನ

ಹಂತ II (6-12 ತಿಂಗಳುಗಳು):

• ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
• ಕೋರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
• ಪೈಲಟ್ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅನುಷ್ಠಾನ
• ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ಹಂತ III (12-18 ತಿಂಗಳುಗಳು):

• ಪೂರ್ಣ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ AI ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
• ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
• ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
• ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು

೪.೨ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

50-ಟನ್ ವಾರ್ಷಿಕ ಅಧಿಕ-ಶುದ್ಧತೆಯ ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ:

5. ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು

5.1 ಪ್ರಮುಖ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಡಚಣೆಗಳು

1. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು:
   • ಕೈಗಾರಿಕಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಗಮನಾರ್ಹ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
   • ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಂಜಸ ಮಾನದಂಡಗಳು
   • ಹೆಚ್ಚಿನ ಶುದ್ಧತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ದೀರ್ಘ ಸ್ವಾಧೀನ ಚಕ್ರಗಳು
2. ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ:
   • ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮಾದರಿ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
   • ಸಲಕರಣೆಗಳ ವಯಸ್ಸಾದಿಕೆಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
   • ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಶೇಷಣಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಮರುತರಬೇತಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
3. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಏಕೀಕರಣದ ತೊಂದರೆಗಳು:
   • ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸಲಕರಣೆಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
   • ನೈಜ-ಸಮಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಿಳಂಬಗಳು
   • ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸವಾಲುಗಳು

೫.೨ ನವೀನ ಪರಿಹಾರಗಳು

ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆ:

• GAN-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದನೆ
• ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಿ
• ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನ:

• ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳು
• ಯಾಂತ್ರಿಕ-ನಿರ್ದೇಶಿತ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು
• ಬಹು-ನಿಷ್ಠೆ ಮಾದರಿ ಸಮ್ಮಿಳನ

ಎಡ್ಜ್-ಕ್ಲೌಡ್ ಸಹಯೋಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್:

• ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅಂಚಿನ ನಿಯೋಜನೆ
• ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್
• ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತತೆ 5G ಸಂವಹನ

6. ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು

1. ಬುದ್ಧಿವಂತ ವಸ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ:
   • AI-ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ವಿಶೇಷ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು
   • ಸೂಕ್ತ ಸಂಯೋಜಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್
   • ನವೀನ ಅಶುದ್ಧತೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
2. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್:
   • ಸ್ವಯಂ-ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳು
   • ಸ್ವಯಂ-ಆಪ್ಟಿಮೈಜಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು
   • ಸ್ವಯಂ-ಸರಿಪಡಿಸುವ ಅಸಂಗತತೆ ಪರಿಹಾರ
3. ಹಸಿರು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು:
   • ಕನಿಷ್ಠ ಶಕ್ತಿ ಮಾರ್ಗ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ
   • ತ್ಯಾಜ್ಯ ಮರುಬಳಕೆ ಪರಿಹಾರಗಳು
   • ನೈಜ-ಸಮಯದ ಇಂಗಾಲದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ

ಆಳವಾದ AI ಏಕೀಕರಣದ ಮೂಲಕ, ಟೆಲ್ಯುರಿಯಮ್ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ಅನುಭವ-ಚಾಲಿತದಿಂದ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತಕ್ಕೆ, ವಿಭಾಗೀಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಿಂದ ಸಮಗ್ರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು "ಮಾಸ್ಟರ್ ಪ್ಲಾನಿಂಗ್, ಹಂತ ಹಂತದ ಅನುಷ್ಠಾನ" ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣ ಸಮಗ್ರ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ.