1. သတ္တုတွင်းလုပ်ငန်းတွင် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
သတ္တုရိုင်းသန့်စင်မှုနယ်ပယ်တွင် ဓာတ်သတ္တုပြုပြင်ရေးစက်ရုံတစ်ခုမှ မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေခံ ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းစနစ်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတ္တုများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်။ AI algorithms သည် သတ္တုရိုင်းများ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလက္ခဏာများ (ဥပမာ၊ အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်၊ အရောင်) ကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အရည်အသွေးမြင့်သတ္တုရိုင်းများကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ဤစနစ်သည် သမားရိုးကျ လက်စွဲခွဲခြင်း၏ အမှားအယွင်းနှုန်းကို 15% မှ 3% သို့ လျှော့ချပေးကာ လုပ်ငန်းစဉ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို 50% တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။
့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ : လူသားကျွမ်းကျင်မှုကို အမြင်အာရုံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာဖြင့် အစားထိုးခြင်းဖြင့် AI သည် လုပ်သားကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရုံသာမက ကုန်ကြမ်းသန့်စင်မှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးကာ သန့်စင်မှုအဆင့်များအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချပေးပါသည်။
2. Semiconductor Material Manufacturing တွင် ပါရာမီတာ ထိန်းချုပ်မှု
Intel တွင် အလုပ်ခန့်ထားသည်။AI မောင်းနှင်သော ထိန်းချုပ်မှုစနစ်ဓာတုအခိုးအငွေ့ထွက်ခြင်း (CVD) ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ဘောင်များ (ဥပမာ၊ အပူချိန်၊ ဓာတ်ငွေ့စီးဆင်းမှု) ကို စောင့်ကြည့်ရန် ဆီမီးကွန်ဒတ်တာ wafer ထုတ်လုပ်မှုတွင်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ပါရာမီတာ ပေါင်းစပ်မှုများကို ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် ချိန်ညှိကာ wafer အညစ်အကြေးအဆင့်ကို 22% လျှော့ချကာ အထွက်နှုန်း 18% တိုးလာပါသည်။
့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။: AI သည် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ဒေတာပုံစံထုတ်ခြင်း၊ ညစ်ညမ်းမှုထိန်းထားမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် နောက်ဆုံးပစ္စည်း သန့်စင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် သန့်စင်မှုအခြေအနေများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် linear မဟုတ်သော ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူသည်။
3. Lithium Battery Electrolytes များကို စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်း
Microsoft သည် ပစိဖိတ်အနောက်မြောက် အမျိုးသားဓာတ်ခွဲခန်း (PNNL) နှင့် ပူးပေါင်း၍ အသုံးပြုခဲ့သည်။AI မော်ဒယ်များsolid-state electrolyte N2116 ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ပစ္စည်း 32 သန်းကို စစ်ဆေးရန်။ ဤပစ္စည်းသည် လီသီယမ်သတ္တုအသုံးပြုမှုကို 70% လျှော့ချပေးသည် AI သည် နှစ် 20 ကြာ အစဉ်အလာအရ လိုအပ်သော စစ်ဆေးမှုအား ရက်သတ္တပတ်များအတွင်း အပြီးသတ်ခဲ့သည်။
့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။: AI-enabled high-throughput computational screening သည် သန့်စင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေပြီး ပေါင်းစပ်လိုက်ဖက်ညီအောင်၊ ထိရောက်မှုနှင့် ဘေးကင်းမှုတို့ကို ဟန်ချက်ညီစေခြင်းဖြင့် သန့်စင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ရိုးရှင်းစေကာ မြင့်မားသောသန့်ရှင်းသောပစ္စည်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။
ဘုံနည်းပညာဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု
- ့ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။ AI သည် ပစ္စည်းဂုဏ်သတ္တိများနှင့် သန့်စင်ခြင်းရလဒ်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို မြေပုံဆွဲရန်၊ စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားအယွင်းသံသရာများကို သိသိသာသာတိုစေပါသည်။
- ့Multi-Scale Optimization: အက်တမ်အဆင့် အစီအစဉ်များမှ (ဥပမာ၊ N2116 စိစစ်ခြင်း 6 ) မှ မက်ခရိုအဆင့် လုပ်ငန်းစဉ် ကန့်သတ်ချက်များ (ဥပမာ၊ ဆီမီးကွန်ဒတ်တာ ထုတ်လုပ်ခြင်း 5 ) ၊ AI သည် အပြန်အလှန် ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
- ့စီးပွားရေး ထိခိုက်မှု: ဤကိစ္စများတွင် ထိရောက်မှုရရှိမှု သို့မဟုတ် စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများလျှော့ချခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ် 20-40% လျှော့ချခြင်းကို သရုပ်ပြသည်။
ဤဥပမာများသည် အဆင့်များစွာတွင် AI သည် ပစ္စည်းသန့်စင်မှုနည်းပညာများကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေသည်- ကုန်ကြမ်းကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု၊ လုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှုနှင့် အစိတ်အပိုင်းဒီဇိုင်းတို့ကို ပုံဖော်ထားသည်။
စာတိုက်အချိန်- မတ် ၂၈-၂၀၂၅