Ví dụ và Phân tích Trí tuệ nhân tạo trong Tinh chế vật liệu

1. ‌Phát hiện và tối ưu hóa thông minh trong chế biến khoáng sản‌

Trong lĩnh vực tinh chế quặng, một nhà máy chế biến khoáng sản đã giới thiệu một ‌hệ thống nhận dạng hình ảnh dựa trên học sâu‌ để phân tích quặng theo thời gian thực. Các thuật toán AI xác định chính xác các đặc điểm vật lý của quặng (ví dụ: kích thước, hình dạng, màu sắc) để phân loại và sàng lọc quặng chất lượng cao một cách nhanh chóng. Hệ thống này đã giảm tỷ lệ lỗi của phương pháp phân loại thủ công truyền thống từ 15% xuống 3%, đồng thời tăng hiệu quả xử lý lên 50%.
‌Phân tích: Bằng cách thay thế chuyên môn của con người bằng công nghệ nhận dạng hình ảnh, AI không chỉ giảm chi phí lao động mà còn nâng cao độ tinh khiết của nguyên liệu thô, tạo nền tảng vững chắc cho các bước tinh chế tiếp theo.

2. ‌Kiểm soát thông số trong sản xuất vật liệu bán dẫn‌

Intel sử dụng một ‌Hệ thống điều khiển do AI điều khiển‌ trong sản xuất wafer bán dẫn để theo dõi các thông số quan trọng (ví dụ: nhiệt độ, dòng khí) trong các quy trình như lắng đọng hơi hóa học (CVD). Các mô hình học máy điều chỉnh động các kết hợp thông số, giảm mức độ tạp chất wafer xuống 22% và tăng năng suất lên 18%.
‌Phân tích‌: AI nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính trong các quy trình phức tạp thông qua mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa các điều kiện tinh chế để giảm thiểu việc giữ lại tạp chất và cải thiện độ tinh khiết của vật liệu cuối cùng.

3. ‌Sàng lọc và xác nhận chất điện phân của pin lithium‌

Microsoft đã hợp tác với Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) để sử dụng ‌Mô hình AI‌ để sàng lọc 32 triệu vật liệu ứng viên, xác định chất điện phân trạng thái rắn N2116. Vật liệu này giúp giảm 70% lượng sử dụng kim loại lithium, giảm thiểu rủi ro an toàn do phản ứng của lithium trong quá trình tinh chế. AI đã hoàn thành việc sàng lọc trong vài tuần—một nhiệm vụ theo truyền thống phải mất 20 năm.
‌Phân tích: Việc sàng lọc tính toán thông lượng cao hỗ trợ AI giúp đẩy nhanh quá trình phát hiện các vật liệu có độ tinh khiết cao đồng thời đơn giản hóa các yêu cầu tinh chế thông qua tối ưu hóa thành phần, cân bằng hiệu quả và an toàn.

Thông tin kỹ thuật chung

• ‌Quyết định dựa trên dữ liệu‌: AI tích hợp dữ liệu thử nghiệm và mô phỏng để lập bản đồ mối quan hệ giữa các đặc tính vật liệu và kết quả tinh chế, rút ​​ngắn đáng kể chu kỳ thử nghiệm và sai sót.
• ‌Tối ưu hóa đa thang đo: Từ các sắp xếp ở cấp độ nguyên tử (ví dụ: sàng lọc N2116 ⁶ ) đến các thông số quy trình ở cấp độ vĩ mô (ví dụ: sản xuất chất bán dẫn ⁵ ), AI cho phép tạo ra sự hiệp lực trên nhiều quy mô.
• ‌Tác động kinh tế‌: Những trường hợp này chứng minh chi phí giảm 20–40% thông qua việc tăng hiệu quả hoặc giảm chất thải.

Những ví dụ này minh họa cách AI đang định hình lại công nghệ tinh chế vật liệu qua nhiều giai đoạn: xử lý sơ bộ nguyên liệu thô, kiểm soát quy trình và thiết kế linh kiện.