୧. ଖଣିଜ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣରେ ବୁଦ୍ଧିମାନ ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
ପଥର ବିଶୋଧନ କ୍ଷେତ୍ରରେ, ଏକ ଖଣିଜ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ଲାଣ୍ଟ ଏକ ପ୍ରଚଳନ କରିଥିଲା।ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା-ଭିତ୍ତିକ ପ୍ରତିଛବି ଚିହ୍ନଟକରଣ ପ୍ରଣାଳୀ ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ଅଳଙ୍କାର ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ପାଇଁ। AI ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡ଼ିକ ଉଚ୍ଚ-ଗ୍ରେଡ୍ ଅଳଙ୍କାରକୁ ଦ୍ରୁତ ଭାବରେ ବର୍ଗୀକରଣ ଏବଂ ସ୍କ୍ରିନିଂ କରିବା ପାଇଁ ଖଣିଜର ଭୌତିକ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ (ଯଥା, ଆକାର, ରଙ୍ଗ) ସଠିକ୍ ଭାବରେ ଚିହ୍ନଟ କରେ। ଏହି ବ୍ୟବସ୍ଥା ପାରମ୍ପରିକ ମାନୁଆଲ୍ ସଜାଡ଼ିବାର ତ୍ରୁଟି ହାରକୁ 15% ରୁ 3% କୁ ହ୍ରାସ କରିଥିଲା, ଯେତେବେଳେ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଦକ୍ଷତା 50% ବୃଦ୍ଧି କରିଥିଲା।
ବିଶ୍ଳେଷଣ: ମାନବ ବିଶେଷଜ୍ଞତାକୁ ଦୃଶ୍ୟ ଚିହ୍ନଟ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ସହିତ ବଦଳାଇ, AI କେବଳ ଶ୍ରମ ଖର୍ଚ୍ଚ ହ୍ରାସ କରେ ନାହିଁ ବରଂ କଞ୍ଚାମାଲର ବିଶୁଦ୍ଧତାକୁ ମଧ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି କରେ, ପରବର୍ତ୍ତୀ ବିଶୁଦ୍ଧିକରଣ ପଦକ୍ଷେପ ପାଇଁ ଏକ ଦୃଢ଼ ମୂଳଦୁଆ ସ୍ଥାପନ କରେ।
୨. ଅର୍ଦ୍ଧପରିବାହୀ ସାମଗ୍ରୀ ଉତ୍ପାଦନରେ ପାରାମିଟର ନିୟନ୍ତ୍ରଣ
ଇଣ୍ଟେଲ୍ ଏକ ନିଯୁକ୍ତ କରେAI-ଚାଳିତ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପ୍ରଣାଳୀ ରାସାୟନିକ ବାଷ୍ପ ଜମା (CVD) ଭଳି ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକ (ଯଥା, ତାପମାତ୍ରା, ଗ୍ୟାସ ପ୍ରବାହ) ନିରୀକ୍ଷଣ କରିବା ପାଇଁ ଅର୍ଦ୍ଧଚାଳକ ୱେଫର ଉତ୍ପାଦନରେ। ମେସିନ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ମଡେଲଗୁଡ଼ିକ ଗତିଶୀଳ ଭାବରେ ପାରାମିଟର ମିଶ୍ରଣକୁ ସଜାଡ଼ିଥାଏ, ୱେଫର ଅଶୁଦ୍ଧତା ସ୍ତରକୁ 22% ହ୍ରାସ କରିଥାଏ ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନ 18% ବୃଦ୍ଧି କରିଥାଏ।
ବିଶ୍ଳେଷଣ: AI ଡାଟା ମଡେଲିଂ ମାଧ୍ୟମରେ ଜଟିଳ ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକରେ ଅଣ-ରୈଖିକ ସମ୍ପର୍କକୁ କଏଦ କରେ, ଅଶୁଦ୍ଧତା ସଂରକ୍ଷଣକୁ କମ କରିବା ଏବଂ ଅନ୍ତିମ ସାମଗ୍ରୀ ଶୁଦ୍ଧତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିବା ପାଇଁ ପରିଷ୍କାରକରଣ ଅବସ୍ଥାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରେ।
୩. ଲିଥିୟମ୍ ବ୍ୟାଟେରୀ ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଲାଇଟ୍ସର ସ୍କ୍ରିନିଂ ଏବଂ ବୈଧକରଣ
ମାଇକ୍ରୋସଫ୍ଟ ବ୍ୟବହାର କରିବା ପାଇଁ ପାସିଫିକ୍ ନର୍ଥୱେଷ୍ଟ ନ୍ୟାସନାଲ୍ ଲାବୋରେଟୋରୀ (PNNL) ସହିତ ସହଯୋଗ କରିଥିଲା।AI ମଡେଲଗୁଡ଼ିକ କଠିନ-ଅବସ୍ଥା ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଲାଇଟ୍ N2116 ଚିହ୍ନଟ କରି 32 ନିୟୁତ ପ୍ରାର୍ଥୀ ସାମଗ୍ରୀ ସ୍କ୍ରିନିଂ କରିବାକୁ। ଏହି ସାମଗ୍ରୀ ଲିଥିୟମ୍ ଧାତୁ ବ୍ୟବହାରକୁ 70% ହ୍ରାସ କରେ, ପରିଷ୍କାରକରଣ ସମୟରେ ଲିଥିୟମ୍ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଶୀଳତା ଦ୍ୱାରା ସୃଷ୍ଟି ହେଉଥିବା ସୁରକ୍ଷା ବିପଦକୁ ହ୍ରାସ କରେ। AI ସପ୍ତାହ ମଧ୍ୟରେ ସ୍କ୍ରିନିଂ ସମାପ୍ତ କରିଥିଲା - ଏକ କାର୍ଯ୍ୟ ଯାହା ପାରମ୍ପାରିକ ଭାବରେ 20 ବର୍ଷ ଆବଶ୍ୟକ କରୁଥିଲା।
ବିଶ୍ଳେଷଣ: AI-ସକ୍ଷମ ହାଇ-ଥ୍ରୁପୁଟ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟେସନାଲ୍ ସ୍କ୍ରିନିଂ ଉଚ୍ଚ-ଶୁଦ୍ଧତା ସାମଗ୍ରୀର ଆବିଷ୍କାରକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରିଥାଏ ଏବଂ କମ୍ପୋଜିସନାଲ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍, ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ସୁରକ୍ଷା ସନ୍ତୁଳନ ମାଧ୍ୟମରେ ବିଶୋଧନ ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ସରଳ କରିଥାଏ।
ସାଧାରଣ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ଅନ୍ତର୍ଦୃଷ୍ଟି
- ତଥ୍ୟ-ଚାଳିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗ୍ରହଣ: AI ପରୀକ୍ଷାମୂଳକ ଏବଂ ସିମୁଲେସନ୍ ତଥ୍ୟକୁ ଏକୀକୃତ କରି ଭୌତିକ ଗୁଣଧର୍ମ ଏବଂ ପରିଷ୍କାର ଫଳାଫଳ ମଧ୍ୟରେ ସମ୍ପର୍କ ମାନଚିତ୍ର କରେ, ଯାହା ପରୀକ୍ଷଣ-ଏବଂ-ତ୍ରୁଟି ଚକ୍ରକୁ ଅତ୍ୟନ୍ତ ସଂକ୍ଷିପ୍ତ କରିଥାଏ।
- ମଲ୍ଟି-ସ୍କେଲ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍: ପରମାଣୁ-ସ୍ତରୀୟ ବ୍ୟବସ୍ଥା (ଯଥା, N2116 ସ୍କ୍ରିନିଂ 6 ) ଠାରୁ ମାକ୍ରୋ-ସ୍ତରୀୟ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର (ଯଥା, ଅର୍ଦ୍ଧପରିବାହୀ ଉତ୍ପାଦନ 5 ) ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ, AI କ୍ରସ୍-ସ୍କେଲ ସିନର୍ଜିକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ।
- ଅର୍ଥନୈତିକ ପ୍ରଭାବ: ଏହି ମାମଲାଗୁଡ଼ିକ ଦକ୍ଷତା ବୃଦ୍ଧି କିମ୍ବା ଅପଚୟ ହ୍ରାସ ମାଧ୍ୟମରେ 20-40% ଖର୍ଚ୍ଚ ହ୍ରାସ ପ୍ରଦର୍ଶନ କରେ।
ଏହି ଉଦାହରଣଗୁଡ଼ିକ ଦର୍ଶାଏ ଯେ କିପରି AI ଅନେକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ସାମଗ୍ରୀ ବିଶୋଧନ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟାକୁ ପୁନଃଆକୃତି ଦେଉଛି: କଞ୍ଚାମାଲ ପ୍ରାକ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ, ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ, ଏବଂ ଉପାଦାନ ଡିଜାଇନ୍।
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ମାର୍ଚ୍ଚ-୨୮-୨୦୨୫