I. କଞ୍ଚାମାଲ ସ୍କ୍ରିନିଂ ଏବଂ ପ୍ରାକ୍ ଚିକିତ୍ସା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
- ଉଚ୍ଚ-ସଠିକତା ପଥର ଗ୍ରେଡିଂ: ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା-ଆଧାରିତ ପ୍ରତିଛବି ଚିହ୍ନଟକରଣ ପ୍ରଣାଳୀଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ଖଣିଜର ଭୌତିକ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡ଼ିକ (ଯଥା, କଣିକା ଆକାର, ରଙ୍ଗ, ଗଠନ) ବିଶ୍ଳେଷଣ କରନ୍ତି, ମାନୁଆଲ୍ ସଜାଡ଼ିବା ତୁଳନାରେ 80% ରୁ ଅଧିକ ତ୍ରୁଟି ହ୍ରାସ ହାସଲ କରନ୍ତି।
- ଉଚ୍ଚ-ଦକ୍ଷତା ସାମଗ୍ରୀ ସ୍କ୍ରିନିଂ: ଲକ୍ଷ ଲକ୍ଷ ସାମଗ୍ରୀ ମିଶ୍ରଣରୁ ଉଚ୍ଚ-ଶୁଦ୍ଧତା ପ୍ରାର୍ଥୀଙ୍କୁ ଦ୍ରୁତ ଗତିରେ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ପାଇଁ AI ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଆଲଗୋରିଦମ ବ୍ୟବହାର କରେ। ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଲିଥିୟମ୍-ଆୟନ ବ୍ୟାଟେରୀ ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଲାଇଟ୍ ବିକାଶରେ, ପାରମ୍ପରିକ ପଦ୍ଧତି ତୁଳନାରେ ସ୍କ୍ରିନିଂ ଦକ୍ଷତା ପରିମାଣର କ୍ରମରେ ବୃଦ୍ଧି ପାଏ।
II. ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକର ଗତିଶୀଳ ସମାୟୋଜନ
- କୀ ପାରାମିଟର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍: ସେମିକଣ୍ଡକ୍ଟର ୱେଫର ରାସାୟନିକ ବାଷ୍ପ ଜମା (CVD)ରେ, AI ମଡେଲଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ତାପମାତ୍ରା ଏବଂ ଗ୍ୟାସ ପ୍ରବାହ ଭଳି ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକୁ ନିରୀକ୍ଷଣ କରନ୍ତି, ଅପରିଷ୍କାର ଅବଶିଷ୍ଟ୍ୟକୁ 22% ହ୍ରାସ କରିବା ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନକୁ 18% ଉନ୍ନତ କରିବା ପାଇଁ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅବସ୍ଥାକୁ ଗତିଶୀଳ ଭାବରେ ଆଡଜଷ୍ଟ କରନ୍ତି।
- ବହୁ-ପ୍ରକ୍ରିୟା ସହଯୋଗ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ: କ୍ଲୋଜ୍ଡ-ଲୁପ୍ ଫିଡବ୍ୟାକ୍ ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ସଂଶ୍ଳେଷଣ ପଥ ଏବଂ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ଅବସ୍ଥାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା ପାଇଁ AI ପୂର୍ବାନୁମାନ ସହିତ ପରୀକ୍ଷଣାତ୍ମକ ତଥ୍ୟକୁ ଏକୀକୃତ କରନ୍ତି, ଯାହା ଦ୍ୱାରା ବିଶୋଧନ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର 30% ରୁ ଅଧିକ ହ୍ରାସ ପାଏ।
III. ବୁଦ୍ଧିମାନ ଅପରିଷ୍କାରତା ଚିହ୍ନଟ ଏବଂ ଗୁଣବତ୍ତା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ
- ଅଣୁବୀକ୍ଷଣିକ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟକରଣ: କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦୃଷ୍ଟିକୋଣ ଉଚ୍ଚ-ରିଜୋଲ୍ୟୁସନ୍ ଇମେଜିଂ ସହିତ ମିଶ୍ରିତ ହୋଇ ସାମଗ୍ରୀ ମଧ୍ୟରେ ନାନୋସ୍କେଲ୍ ଫାଟ କିମ୍ବା ଅଶୁଦ୍ଧତା ବଣ୍ଟନ ଚିହ୍ନଟ କରେ, 99.5% ସଠିକତା ହାସଲ କରେ ଏବଂ ଶୁଦ୍ଧିକରଣ ପରବର୍ତ୍ତୀ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ହ୍ରାସକୁ ରୋକେ 8 ।
- ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରାଲ୍ ଡାଟା ବିଶ୍ଳେଷଣ: AI ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡ଼ିକ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ଏକ୍ସ-ରେ ଡିଫ୍ରାକ୍ସନ (XRD) କିମ୍ବା ରମଣ ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରୋସ୍କୋପି ତଥ୍ୟକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରନ୍ତି ଯାହା ଦ୍ୱାରା ଅଶୁଦ୍ଧତାର ପ୍ରକାର ଏବଂ ସାନ୍ଦ୍ରତାକୁ ଦ୍ରୁତ ଗତିରେ ଚିହ୍ନଟ କରାଯାଏ, ଯାହା ଦ୍ୱାରା ଲକ୍ଷ୍ୟଭିତ୍ତିକ ବିଶୋଧନ ରଣନୀତିକୁ ମାର୍ଗଦର୍ଶନ କରାଯାଏ।
IV. ପ୍ରକ୍ରିୟା ସ୍ୱୟଂଚାଳିତକରଣ ଏବଂ ଦକ୍ଷତା ବୃଦ୍ଧି
- ରୋବୋଟ୍-ସହାୟତା ପରୀକ୍ଷଣ: ବୁଦ୍ଧିମାନ ରୋବୋଟିକ୍ ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ପୁନରାବୃତ୍ତିମୂଳକ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରିଥାଏ (ଯଥା, ସମାଧାନ ପ୍ରସ୍ତୁତି, କେନ୍ଦ୍ରୀକରଣ), ମାନୁଆଲ୍ ହସ୍ତକ୍ଷେପକୁ 60% ହ୍ରାସ କରିଥାଏ ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ତ୍ରୁଟିକୁ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ।
- ଉଚ୍ଚ-ପ୍ରସାରଣ ପରୀକ୍ଷଣ: AI-ଚାଳିତ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡ଼ିକ ସମାନ୍ତରାଳ ଭାବରେ ଶହ ଶହ ବିଶୋଧନ ପରୀକ୍ଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରନ୍ତି, ସର୍ବୋତ୍ତମ ପ୍ରକ୍ରିୟା ମିଶ୍ରଣର ଚିହ୍ନଟକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରନ୍ତି ଏବଂ R&D ଚକ୍ରକୁ ମାସରୁ ସପ୍ତାହକୁ ଛୋଟ କରନ୍ତି।
ଭି. ତଥ୍ୟ-ଚାଳିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି-ନିର୍ମାଣ ଏବଂ ବହୁ-ସ୍କେଲ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
- ବହୁ-ଉତ୍ସ ଡାଟା ସମନ୍ୱୟ: ସାମଗ୍ରୀ ଗଠନ, ପ୍ରକ୍ରିୟା ପାରାମିଟର ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ତଥ୍ୟକୁ ମିଶ୍ରଣ କରି, AI ପରିଷ୍କାର ଫଳାଫଳ ପାଇଁ ପୂର୍ବାନୁମାନିକ ମଡେଲ ନିର୍ମାଣ କରେ, ଯାହା R&D ସଫଳତା ହାରକୁ 40% ରୁ ଅଧିକ ବୃଦ୍ଧି କରେ।
- ପରମାଣୁ-ସ୍ତରୀୟ ଗଠନ ସିମୁଲେସନ: AI ଶୁଦ୍ଧିକରଣ ସମୟରେ ପରମାଣୁ ସ୍ଥାନାନ୍ତରଣ ପଥ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା ପାଇଁ ଘନତା କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ତତ୍ତ୍ୱ (DFT) ଗଣନାକୁ ଏକୀକୃତ କରେ, ଜାଲିସ୍ ତ୍ରୁଟି ମରାମତି ରଣନୀତିକୁ ମାର୍ଗଦର୍ଶନ କରେ।
କେସ୍ ଷ୍ଟଡି ତୁଳନା
| ପରିସ୍ଥିତି | ପାରମ୍ପରିକ ପଦ୍ଧତି ସୀମାବଦ୍ଧତା | AI ସମାଧାନ | କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାରେ ଉନ୍ନତି |
| ଧାତୁ ବିଶୋଧନ | ହସ୍ତକୃତ ପବିତ୍ରତା ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଉପରେ ନିର୍ଭରଶୀଳତା | ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରାଲ୍ + AI ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଅଶୁଦ୍ଧତା ମନିଟରିଂ | ଶୁଦ୍ଧତା ଅନୁପାଳନ ହାର: 82% → 98% |
| ଅର୍ଦ୍ଧପରିବାହୀ ପରିଷ୍କାରକରଣ | ବିଳମ୍ବିତ ପାରାମିଟର ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ | ଡାଇନାମିକ୍ ପାରାମିଟର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସିଷ୍ଟମ୍ | ବ୍ୟାଚ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସମୟ 25% ହ୍ରାସ ପାଇଛି। |
| ନାନୋମାଟେରିଆଲ୍ ସଂଶ୍ଳେଷଣ | ଅସଙ୍ଗତ କଣିକା ଆକାର ବଣ୍ଟନ | ML-ନିୟନ୍ତ୍ରିତ ସଂଶ୍ଳେଷଣ ଅବସ୍ଥା | କଣିକା ଏକରୂପତା 50% ଉନ୍ନତ ହୋଇଛି। |
ଏହି ପଦ୍ଧତିଗୁଡ଼ିକ ମାଧ୍ୟମରେ, AI କେବଳ ସାମଗ୍ରୀ ବିଶୋଧନର R&D ଢାଞ୍ଚାକୁ ପୁନଃଆକୃତି ଦିଏ ନାହିଁ ବରଂ ଶିଳ୍ପକୁ ବୁଦ୍ଧିମାନ ଏବଂ ସ୍ଥାୟୀ ବିକାଶ
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ମାର୍ଚ୍ଚ-୨୮-୨୦୨୫