ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ରଣନୈତିକ ବିରଳ ଧାତୁ ଭାବରେ, ଟେଲୁରିୟମ ସୌର କୋଷ, ଥର୍ମୋଇଲେକ୍ଟ୍ରିକ୍ ସାମଗ୍ରୀ ଏବଂ ଇନଫ୍ରାରେଡ୍ ଚିହ୍ନଟରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରୟୋଗ ପାଏ। ପାରମ୍ପରିକ ବିଶୋଧନ ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ ନିମ୍ନ ଦକ୍ଷତା, ଉଚ୍ଚ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ଏବଂ ସୀମିତ ବିଶୁଦ୍ଧତା ଉନ୍ନତି ଭଳି ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜର ସମ୍ମୁଖୀନ ହୁଏ। ଏହି ପ୍ରବନ୍ଧଟି କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ପରିଚୟ କରାଏ ଯେ କିପରି କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତ୍ତା ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଟେଲୁରିୟମ ବିଶୋଧନ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ବ୍ୟାପକ ଭାବରେ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିପାରିବ।

୧. ଟେଲୁରିୟମ୍ ପରିଷ୍କାରକରଣ ପ୍ରଯୁକ୍ତିର ବର୍ତ୍ତମାନର ସ୍ଥିତି

୧.୧ ପାରମ୍ପରିକ ଟେଲୁରିୟମ୍ ଶୁଦ୍ଧିକରଣ ପଦ୍ଧତି ଏବଂ ସୀମାବଦ୍ଧତା

ମୁଖ୍ୟ ଶୁଦ୍ଧିକରଣ ପଦ୍ଧତି:

• ଭାକ୍ୟୁମ୍ ପାତନକରଣ: କମ୍ ଫୁଟିବା ପଏଣ୍ଟ ଅଶୁଦ୍ଧତା (ଯଥା, Se, S) ଦୂର କରିବା ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ।
• ଜୋନ୍ ରିଫାଇନିଂ: ଧାତୁ ଅଶୁଦ୍ଧତା (ଯଥା, Cu, Fe) ଦୂର କରିବା ପାଇଁ ବିଶେଷ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ।
• ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଲାଇଟିକ୍ ରିଫାଇନିଂ: ବିଭିନ୍ନ ଅଶୁଦ୍ଧତାକୁ ଗଭୀର ଭାବରେ ଅପସାରଣ କରିବାରେ ସକ୍ଷମ।
• ରାସାୟନିକ ବାଷ୍ପ ପରିବହନ: ଅତି-ଉଚ୍ଚ-ବିଶୁଦ୍ଧତା ଟେଲୁରିୟମ୍ (6N ଗ୍ରେଡ୍ ଏବଂ ତଦୁର୍ଦ୍ଧ୍ୱ) ଉତ୍ପାଦନ କରିପାରିବ।

ପ୍ରମୁଖ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡ଼ିକ:

• ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକ ବ୍ୟବସ୍ଥିତ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଅପେକ୍ଷା ଅଭିଜ୍ଞତା ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ।
• ଅପରିଷ୍କାରତା ଅପସାରଣ ଦକ୍ଷତା ବାଧା ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପହଞ୍ଚିଥାଏ (ବିଶେଷକରି ଅମ୍ଳଜାନ ଏବଂ କାର୍ବନ ପରି ଅଣ-ଧାତୁ ଅପରିଷ୍କାର ପାଇଁ)
• ଅଧିକ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ଯୋଗୁଁ ଉତ୍ପାଦନ ଖର୍ଚ୍ଚ ବୃଦ୍ଧି ପାଏ।
• ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ବ୍ୟାଚ୍-ଟୁ-ବ୍ୟାଚ୍ ଶୁଦ୍ଧତା ପରିବର୍ତ୍ତନ ଏବଂ ଦୁର୍ବଳ ସ୍ଥିରତା

୧.୨ ଟେଲୁରିୟମ୍ ପରିଷ୍କାରକରଣ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକ

ମୂଳ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର ମାଟ୍ରିକ୍ସ:

୨. ଟେଲୁରିୟମ୍ ପରିଷ୍କାରକରଣ ପାଇଁ ଏଆଇ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ଫ୍ରେମୱାର୍କ

୨.୧ ସାମଗ୍ରିକ ବୈଷୟିକ ସ୍ଥାପତ୍ୟ

ତ୍ରି-ସ୍ତରୀୟ AI ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସିଷ୍ଟମ୍:

1. ପୂର୍ବାନୁମାନ ସ୍ତର: ମେସିନ୍ ଶିକ୍ଷଣ-ଆଧାରିତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଫଳାଫଳ ପୂର୍ବାନୁମାନ ମଡେଲ୍
2. ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସ୍ତର: ବହୁ-ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟପୂର୍ଣ୍ଣ ପାରାମିଟର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଆଲଗୋରିଦମ
3. ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ସ୍ତର: ବାସ୍ତବ-ସମୟ ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପ୍ରଣାଳୀ

୨.୨ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ରଣାଳୀ

ବହୁ-ଉତ୍ସ ଡାଟା ଏକୀକରଣ ସମାଧାନ:

• ଉପକରଣ ସେନ୍ସର ଡାଟା: ତାପମାତ୍ରା, ଚାପ, ପ୍ରବାହ ହାର ସମେତ 200+ ପାରାମିଟର
• ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟ: ଅନଲାଇନ୍ ମାସ୍ ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରୋମେଟ୍ରି ଏବଂ ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରୋସ୍କୋପିକ୍ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଫଳାଫଳ
• ପ୍ରୟୋଗଶାଳା ବିଶ୍ଳେଷଣ ତଥ୍ୟ: ICP-MS, GDMS, ଇତ୍ୟାଦିରୁ ଅଫ୍‌ଲାଇନ୍ ପରୀକ୍ଷଣ ଫଳାଫଳ।
• ଐତିହାସିକ ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟ: ଗତ 5 ବର୍ଷର ଉତ୍ପାଦନ ରେକର୍ଡ (1000+ ବ୍ୟାଚ୍)

ଫିଚର ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ:

• ସ୍ଲାଇଡିଂ ୱିଣ୍ଡୋ ପଦ୍ଧତି ବ୍ୟବହାର କରି ସମୟ-କ୍ରମ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିଷ୍କାସନ
• ଅଶୁଦ୍ଧତା ସ୍ଥାନାନ୍ତରଣ ଗତିଜ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡ଼ିକର ନିର୍ମାଣ
• ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟା ମାଟ୍ରିକ୍ସର ବିକାଶ
• ସାମଗ୍ରୀ ଏବଂ ଶକ୍ତି ସନ୍ତୁଳନ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡ଼ିକର ପ୍ରତିଷ୍ଠା

୩. ବିସ୍ତୃତ କୋର୍ ଏଆଇ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା

୩.୧ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷଣ-ଆଧାରିତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍

ନ୍ୟୁରାଲ ନେଟୱାର୍କ ଆର୍କିଟେକଚର୍:

• ଇନପୁଟ୍ ସ୍ତର: 56-ଡାଇମେନ୍ସନାଲ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର (ସାଧାରଣକୃତ)
• ଲୁକ୍କାୟିତ ସ୍ତର: 3 LSTM ସ୍ତର (256 ନ୍ୟୁରନ୍) + 2 ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସଂଯୁକ୍ତ ସ୍ତର
• ଆଉଟପୁଟ୍ ସ୍ତର: 12-ପରିମାଣ ଗୁଣବତ୍ତା ସୂଚକ (ଶୁଦ୍ଧତା, ଅଶୁଦ୍ଧତା ବିଷୟବସ୍ତୁ, ଇତ୍ୟାଦି)

ତାଲିମ ରଣନୀତି:

• ସ୍ଥାନାନ୍ତର ଶିକ୍ଷଣ: ସମାନ ଧାତୁର ବିଶୋଧନ ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ପ୍ରାକ୍-ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ (ଯଥା, Se)
• ସକ୍ରିୟ ଶିକ୍ଷଣ: ଡି-ଅପ୍ଟିମାଲ୍ ପଦ୍ଧତି ମାଧ୍ୟମରେ ପରୀକ୍ଷଣାତ୍ମକ ଡିଜାଇନ୍‌ଗୁଡ଼ିକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା
• ଶକ୍ତି ବୃଦ୍ଧି ଶିକ୍ଷା: ପୁରସ୍କାର କାର୍ଯ୍ୟ ସ୍ଥାପନ କରିବା (ଶୁଦ୍ଧତା ଉନ୍ନତି, ଶକ୍ତି ହ୍ରାସ)

ସାଧାରଣ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ମାମଲା:

• ଭାକ୍ୟୁମ୍ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍ ତାପମାତ୍ରା ପ୍ରୋଫାଇଲ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍: Se ଅବଶିଷ୍ଟ୍ୟରେ 42% ହ୍ରାସ
• ଜୋନ୍ ରିଫାଇନିଂ ହାର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍: Cu ଅପସାରଣରେ 35% ଉନ୍ନତି
• ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଲାଇଟ୍ ଫର୍ମୁଲେସନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍: ବର୍ତ୍ତମାନର ଦକ୍ଷତାରେ 28% ବୃଦ୍ଧି

୩.୨ କମ୍ପ୍ୟୁଟର-ସହାୟିତ ଅପରିଷ୍କାରତା ଅପସାରଣ ଯନ୍ତ୍ର ଅଧ୍ୟୟନ

ଆଣବିକ ଗତିଶୀଳତା ସିମୁଲେସନ:

• Te-X (X=O,S,Se, ଇତ୍ୟାଦି) ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟା ସମ୍ଭାବ୍ୟ କାର୍ଯ୍ୟର ବିକାଶ
• ବିଭିନ୍ନ ତାପମାତ୍ରାରେ ଅଶୁଦ୍ଧତା ପୃଥକୀକରଣ ଗତିବିଧିର ସିମୁଲେସନ୍
• ଯୋଗ-ଅଶୁଦ୍ଧତା ବନ୍ଧନ ଶକ୍ତିର ପୂର୍ବାନୁମାନ

ପ୍ରଥମ-ନୀତି ଗଣନା:

• ଟେଲୁରିୟମ୍ ଜାଲିରେ ଅଶୁଦ୍ଧତା ଗଠନ ଶକ୍ତିର ଗଣନା
• ସର୍ବୋତ୍ତମ ଚେଲେଟିଂ ଆଣବିକ ଗଠନର ପୂର୍ବାନୁମାନ
• ବାଷ୍ପ ପରିବହନ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ପଥଗୁଡ଼ିକର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍

ପ୍ରୟୋଗ ଉଦାହରଣ:

• ନୂତନ ଅମ୍ଳଜାନ ସ୍କାଭେଞ୍ଜର LaTe₂ ଆବିଷ୍କାର, ଅମ୍ଳଜାନ ପରିମାଣକୁ 0.3ppm ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ହ୍ରାସ କଲା
• କଷ୍ଟମାଇଜ୍ଡ ଚେଲେଟିଂ ଏଜେଣ୍ଟଗୁଡ଼ିକର ଡିଜାଇନ୍, କାର୍ବନ ଅପସାରଣ ଦକ୍ଷତାକୁ 60% ଉନ୍ନତ କରୁଛି।

୩.୩ ଡିଜିଟାଲ୍ ଟ୍ୱିନ୍ ଏବଂ ଭର୍ଚୁଆଲ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍

ଡିଜିଟାଲ୍ ଟ୍ୱିନ୍ ସିଷ୍ଟମ୍ ନିର୍ମାଣ:

1. ଜ୍ୟାମିତିକ ମଡେଲ: ଉପକରଣର ସଠିକ 3D ପ୍ରଜନନ
2. ଭୌତିକ ମଡେଲ: ଯୁଗ୍ମ ତାପ ସ୍ଥାନାନ୍ତର, ଗଣ ସ୍ଥାନାନ୍ତର, ଏବଂ ତରଳ ଗତିଶୀଳତା
3. ରାସାୟନିକ ମଡେଲ: ସମନ୍ୱିତ ଅଶୁଦ୍ଧତା ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ଗତିବିଧି
4. ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ମଡେଲ: ସିମୁଲେଟେଡ୍ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ସିଷ୍ଟମ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ

ଭର୍ଚୁଆଲ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟା:

• ଡିଜିଟାଲ୍ ସ୍ଥାନରେ 500+ ପ୍ରକ୍ରିୟା ମିଶ୍ରଣର ପରୀକ୍ଷଣ
• ଗୁରୁତର ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକର ଚିହ୍ନଟ (CSV ବିଶ୍ଳେଷଣ)
• ସର୍ବୋତ୍ତମ ଅପରେଟିଂ ୱିଣ୍ଡୋଜ୍ (OWC ବିଶ୍ଳେଷଣ) ର ପୂର୍ବାନୁମାନ
• ପ୍ରକ୍ରିୟା ଦୃଢ଼ତା ବୈଧତା (ମୋଣ୍ଟେ କାର୍ଲୋ ସିମୁଲେସନ)

୪. ଶିଳ୍ପ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ ପଥ ଏବଂ ଲାଭ ବିଶ୍ଳେଷଣ

୪.୧ ପର୍ଯ୍ୟାୟବଦ୍ଧ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ ଯୋଜନା

ପର୍ଯ୍ୟାୟ I (୦-୬ ମାସ):

• ମୌଳିକ ତଥ୍ୟ ଅଧିଗ୍ରହଣ ପ୍ରଣାଳୀର ନିୟୋଜନ
• ପ୍ରକ୍ରିୟା ଡାଟାବେସ୍ ସ୍ଥାପନ
• ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପୂର୍ବାନୁମାନ ମଡେଲର ବିକାଶ
• ପ୍ରମୁଖ ପାରାମିଟର ମନିଟରିଂର କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ

ଦ୍ୱିତୀୟ ପର୍ଯ୍ୟାୟ (୬-୧୨ ମାସ):

• ଡିଜିଟାଲ୍ ଟ୍ୱିନ୍ ସିଷ୍ଟମର ସମାପ୍ତି
• କୋର୍ ପ୍ରକ୍ରିୟା ମଡ୍ୟୁଲ୍ସର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
• ପାଇଲଟ୍ ବନ୍ଦ-ଲୁପ୍ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ
• ଗୁଣବତ୍ତା ଟ୍ରେସେବିଲିଟି ସିଷ୍ଟମ ବିକାଶ

ପର୍ଯ୍ୟାୟ III (୧୨-୧୮ ମାସ):

• ପୂର୍ଣ୍ଣ-ପ୍ରକ୍ରିୟା AI ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
• ଅନୁକୂଳିତ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପ୍ରଣାଳୀ
• ବୁଦ୍ଧିମାନ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପ୍ରଣାଳୀ
• ନିରନ୍ତର ଶିକ୍ଷଣ ଯନ୍ତ୍ର

୪.୨ ଆଶାକରାଯାଇଥିବା ଆର୍ଥିକ ଲାଭ

50-ଟନ୍ ବାର୍ଷିକ ଉଚ୍ଚ-ପବିତ୍ରତା ଟେଲୁରିୟମ୍ ଉତ୍ପାଦନର କେସ୍ ଷ୍ଟଡି:

୫. ଯାନ୍ତ୍ରିକ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ଏବଂ ସମାଧାନ

୫.୧ ପ୍ରମୁଖ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ

1. ଡାଟା ଗୁଣବତ୍ତା ସମସ୍ୟା:
   • ଶିଳ୍ପ ତଥ୍ୟରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଶବ୍ଦ ଏବଂ ଅନୁପସ୍ଥିତ ମୂଲ୍ୟ ରହିଛି।
   • ଡାଟା ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକରେ ଅସଙ୍ଗତ ମାନକ
   • ଉଚ୍ଚ-ଶୁଦ୍ଧତା ବିଶ୍ଳେଷଣ ତଥ୍ୟ ପାଇଁ ଲମ୍ବା ଅଧିଗ୍ରହଣ ଚକ୍ର
2. ମଡେଲ ସାଧାରଣୀକରଣ:
   • କଞ୍ଚାମାଲ ପରିବର୍ତ୍ତନ ମଡେଲ ବିଫଳତାର କାରଣ ହୁଏ।
   • ଉପକରଣର ପୁରୁଣାତା ପ୍ରକ୍ରିୟା ସ୍ଥିରତାକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରେ
   • ନୂତନ ଉତ୍ପାଦ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟକରଣ ପାଇଁ ମଡେଲ ପୁନଃପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଆବଶ୍ୟକ।
3. ସିଷ୍ଟମ ଏକୀକରଣ ଅସୁବିଧା:
   • ପୁରୁଣା ଏବଂ ନୂତନ ଉପକରଣ ମଧ୍ୟରେ ସୁସଙ୍ଗତତା ସମସ୍ୟା
   • ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ବିଳମ୍ବ
   • ସୁରକ୍ଷା ଏବଂ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟତା ଯାଞ୍ଚ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡ଼ିକ

୫.୨ ଅଭିନବ ସମାଧାନ

ଅନୁକୂଳିତ ତଥ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି:

• GAN-ଆଧାରିତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ତଥ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି
• ଡାଟା ଅଭାବ ପୂରଣ କରିବା ପାଇଁ ଶିକ୍ଷଣ ସ୍ଥାନାନ୍ତର କରନ୍ତୁ
• ଲେବଲ୍ ନଥିବା ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ଅର୍ଦ୍ଧ-ତଦାରଖିତ ଶିକ୍ଷା

ହାଇବ୍ରିଡ୍ ମଡେଲିଂ ପଦ୍ଧତି:

• ପଦାର୍ଥ ବିଜ୍ଞାନ-ସୀମିତ ଡାଟା ମଡେଲଗୁଡ଼ିକ
• ଯନ୍ତ୍ର-ନିର୍ଦ୍ଦେଶିତ ନ୍ୟୁରାଲ୍ ନେଟୱାର୍କ ସଂରଚନା
• ମଲ୍ଟି-ଫିଡେଲିଟି ମଡେଲ ଫ୍ୟୁଜନ୍

ଏଜ୍-କ୍ଲାଉଡ୍ ସହଯୋଗୀ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ:

• ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଆଲଗୋରିଦମର ଏଜ୍ ନିୟୋଜନ
• ଜଟିଳ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ କାର୍ଯ୍ୟ ପାଇଁ କ୍ଲାଉଡ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ
• କମ୍-ଲ୍ୟାଟେନ୍ସି 5G ଯୋଗାଯୋଗ

୬. ଭବିଷ୍ୟତର ବିକାଶ ଦିଗନିର୍ଦ୍ଦେଶ

1. ବୁଦ୍ଧିମାନ ସାମଗ୍ରୀ ବିକାଶ:
   • AI-ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଥିବା ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ବିଶୋଧନ ସାମଗ୍ରୀ
   • ସର୍ବୋତ୍ତମ ଯୋଗକାରୀ ମିଶ୍ରଣର ଉଚ୍ଚ-ଥ୍ରୁପୁଟ୍ ସ୍କ୍ରିନିଂ
   • ନୂତନ ଅଶୁଦ୍ଧତା କ୍ୟାପଚର ଯନ୍ତ୍ରର ପୂର୍ବାନୁମାନ
2. ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍:
   • ଆତ୍ମ-ସଚେତନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅବସ୍ଥା
   • ସ୍ୱୟଂ-ଅପ୍ଟିମାଇଜିଂ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକ
   • ସ୍ୱୟଂ-ସଂଶୋଧନ ଅସଙ୍ଗତି ସମାଧାନ
3. ସବୁଜ ପରିଷ୍କାର ପ୍ରକ୍ରିୟା:
   • ସର୍ବନିମ୍ନ ଶକ୍ତି ପଥ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
   • ଅଳିଆ ପୁନଃଚକ୍ରଣ ସମାଧାନ
   • ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ କାର୍ବନ ପାଦଚିହ୍ନ ମନିଟରିଂ

ଗଭୀର AI ସମନ୍ୱୟ ମାଧ୍ୟମରେ, ଟେଲୁରିୟମ୍ ବିଶୋଧନ ଅଭିଜ୍ଞତା-ଚାଳିତରୁ ଡାଟା-ଚାଳିତ, ସେଗମେଣ୍ଟେଡ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍‌ରୁ ସାମଗ୍ରିକ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍‌କୁ ଏକ ବୈପ୍ଳବିକ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଦେଇ ଗତି କରୁଛି। କମ୍ପାନୀଗୁଡ଼ିକୁ ଏକ "ମାଷ୍ଟର ପ୍ଲାନିଂ, ପର୍ଯ୍ୟାୟବଦ୍ଧ କାର୍ଯ୍ୟାନ୍ୱୟନ" ରଣନୀତି ଗ୍ରହଣ କରିବାକୁ ପରାମର୍ଶ ଦିଆଯାଇଛି, ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପଦକ୍ଷେପଗୁଡ଼ିକରେ ସଫଳତାକୁ ପ୍ରାଥମିକତା ଦେଇ ଏବଂ ଧୀରେ ଧୀରେ ବ୍ୟାପକ ବୁଦ୍ଧିମାନ ବିଶୋଧନ ପ୍ରଣାଳୀ ନିର୍ମାଣ କରିବାକୁ।