1. ಖನಿಜ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ
ಅದಿರು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಖನಿಜ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕವು ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು.ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದಿರನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು. ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಅದಿರನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅದಿರಿನ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಉದಾ. ಗಾತ್ರ, ಆಕಾರ, ಬಣ್ಣ) ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಂಗಡಣೆಯ ದೋಷ ದರವನ್ನು 15% ರಿಂದ 3% ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿತು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು 50% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರದ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕುತ್ತದೆ.
2. ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ವಸ್ತು ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಇಂಟೆಲ್ ಒಂದು ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆAI-ಚಾಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆರಾಸಾಯನಿಕ ಆವಿ ಶೇಖರಣೆ (CVD) ನಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು (ಉದಾ. ತಾಪಮಾನ, ಅನಿಲ ಹರಿವು) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅರೆವಾಹಕ ವೇಫರ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಯತಾಂಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ, ವೇಫರ್ ಅಶುದ್ಧತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು 22% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಳುವರಿಯನ್ನು 18% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು AI ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಅಶುದ್ಧತೆಯ ಧಾರಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವಸ್ತು ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಲಿಥಿಯಂ ಬ್ಯಾಟರಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಲೈಟ್‌ಗಳ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪೆಸಿಫಿಕ್ ನಾರ್ತ್‌ವೆಸ್ಟ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ (ಪಿಎನ್‌ಎನ್‌ಎಲ್) ಜೊತೆ ಸಹಯೋಗ ಹೊಂದಿದ್ದು, AI ಮಾದರಿಗಳುಘನ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಲೈಟ್ N2116 ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ 32 ಮಿಲಿಯನ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. ಈ ವಸ್ತುವು ಲಿಥಿಯಂ ಲೋಹದ ಬಳಕೆಯನ್ನು 70% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಿಥಿಯಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. AI ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿತು - ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ 20 ವರ್ಷಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ಕಾರ್ಯ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಸಂಯೋಜನೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಸಮತೋಲನ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೂಲಕ ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶುದ್ಧತೆಯ ವಸ್ತುಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಒಳನೋಟಗಳು
- ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು AI ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಪರಮಾಣು-ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ (ಉದಾ, N2116 ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ 6 ) ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳವರೆಗೆ (ಉದಾ, ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ತಯಾರಿಕೆ 5 ), AI ಅಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಿನರ್ಜಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮ: ಈ ಪ್ರಕರಣಗಳು ದಕ್ಷತೆಯ ಲಾಭಗಳು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ತ್ಯಾಜ್ಯದ ಮೂಲಕ 20–40% ರಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ ಕಡಿತವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು AI ಬಹು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಘಟಕ ವಿನ್ಯಾಸ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಮಾರ್ಚ್-28-2025