ပစ္စည်းသန့်စင်ခြင်းတွင် Artificial Intelligence ၏ သီးခြားအခန်းကဏ္ဍများ

I. ကုန်ကြမ်းစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ကြိုတင်ပြုပြင်ခြင်း အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

1. ​မြင့်မားသောတိကျမှုရှိသော သတ္တုရိုင်းအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း‌: Deep learning ကိုအခြေခံသည့် ပုံရိပ်မှတ်မိခြင်းစနစ်များသည် သတ္တုရိုင်းများ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဝိသေသလက္ခဏာများ (ဥပမာ- အမှုန်အရွယ်အစား၊ အရောင်၊ အသွင်အပြင်) ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လက်ဖြင့်စီခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အမှားအယွင်း ၈၀% ကျော် လျှော့ချပေးပါသည်။
2. ​မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသောပစ္စည်းစစ်ဆေးခြင်း‌: AI သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ပစ္စည်းပေါင်းစပ်မှု သန်းပေါင်းများစွာမှ မြင့်မားသော သန့်ရှင်းစင်ကြယ်မှုရှိသော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လစ်သီယမ်-အိုင်းယွန်းဘက်ထရီ အီလက်ထရိုလိုက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်၊ စစ်ဆေးခြင်း စွမ်းဆောင်ရည်သည် ရိုးရာနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆပေါင်းများစွာ တိုးတက်လာပါသည်။

II. လုပ်ငန်းစဉ် ကန့်သတ်ချက်များ၏ ဒိုင်းနမစ် ချိန်ညှိမှု

1. ​အဓိက ကန့်သတ်ချက်များ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း‌: semiconductor wafer chemical vapor deposition (CVD) တွင်၊ AI မော်ဒယ်များသည် အပူချိန်နှင့် ဓာတ်ငွေ့စီးဆင်းမှုကဲ့သို့သော parameters များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ပြီး မသန့်စင်မှုအကြွင်းအကျန်များကို ၂၂% လျှော့ချရန်နှင့် အထွက်နှုန်း ၁၈% မြှင့်တင်ရန် လုပ်ငန်းစဉ်အခြေအနေများကို ပြောင်းလဲချိန်ညှိပေးသည်။
2. ​ဘက်စုံလုပ်ငန်းစဉ် ပူးပေါင်းထိန်းချုပ်မှု‌: Closed-loop feedback စနစ်များသည် စမ်းသပ်မှုဒေတာများကို AI ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပြီး ပေါင်းစပ်လမ်းကြောင်းများနှင့် တုံ့ပြန်မှုအခြေအနေများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးကာ သန့်စင်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ၃၀% ကျော် လျှော့ချပေးပါသည်။

III. ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော မသန့်ရှင်းမှု ရှာဖွေခြင်းနှင့် အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်ခြင်း

1. ​အဏုကြည့်မှန်ပြောင်းဖြင့် ချို့ယွင်းချက်ဖော်ထုတ်ခြင်း: ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် မြင့်မားသော ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးရှိသော ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ပစ္စည်းအတွင်းရှိ နာနိုစကေး အက်ကွဲကြောင်းများ သို့မဟုတ် မသန့်စင်မှု ဖြန့်ဖြူးမှုများကို ထောက်လှမ်းနိုင်ပြီး ၉၉.၅% တိကျမှုကို ရရှိကာ သန့်စင်ပြီးနောက် စွမ်းဆောင်ရည် ယိုယွင်းမှုကို ကာကွယ်ပေးပါသည် ^။
2. ​ရောင်စဉ်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း‌: AI အယ်လဂိုရစ်သမ်များသည် X-ray diffraction (XRD) သို့မဟုတ် Raman spectroscopy အချက်အလက်များကို အလိုအလျောက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပေးပြီး မသန့်စင်မှုအမျိုးအစားများနှင့် ပါဝင်မှုများကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးကာ ပစ်မှတ်ထား သန့်စင်မှု မဟာဗျူဟာများကို လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။

IV. လုပ်ငန်းစဉ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ထိရောက်မှု မြှင့်တင်ခြင်း

1. ​ရိုဘော့အကူအညီဖြင့် စမ်းသပ်ခြင်း‌: ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ရိုဘော့စနစ်များသည် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ရသော အလုပ်များ (ဥပမာ- အရည်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဗဟိုခွာခြင်း) ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပြီး လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို 60% လျှော့ချပေးပြီး လည်ပတ်မှုအမှားများကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
2. ​မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်စမ်းသပ်ခြင်း‌: AI မောင်းနှင်သော အလိုအလျောက်ပလက်ဖောင်းများသည် သန့်စင်မှုစမ်းသပ်မှု ရာပေါင်းများစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်ပေးပြီး အကောင်းဆုံးလုပ်ငန်းစဉ်ပေါင်းစပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးပြီး R&D လည်ပတ်မှုကို လများမှ ရက်သတ္တပတ်များအထိ တိုတောင်းစေသည်။

V. ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ဘက်စုံအဆင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

1. ​ရင်းမြစ်များစွာပါဝင်သော ဒေတာပေါင်းစပ်မှု‌: ပစ္စည်းဖွဲ့စည်းမှု၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် AI သည် သန့်စင်မှုရလဒ်များအတွက် ခန့်မှန်းမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပေးပြီး R&D အောင်မြင်မှုနှုန်းကို ၄၀% ကျော် မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
2. ​အက်တမ်အဆင့်ဖွဲ့စည်းပုံ သရုပ်ဖော်ခြင်း‌: AI သည် သန့်စင်မှုအတွင်း အက်တမ် ရွှေ့ပြောင်းမှုလမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန် သိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက်သီအိုရီ (DFT) တွက်ချက်မှုများကို ပေါင်းစပ်ပြီး lattice defect ပြုပြင်မှုဗျူဟာများကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုနှိုင်းယှဉ်ချက်

ဤချဉ်းကပ်မှုများမှတစ်ဆင့် AI သည် ပစ္စည်းသန့်စင်ခြင်း၏ R&D ပုံစံကို ပြန်လည်ပုံဖော်ရုံသာမက လုပ်ငန်းကိုဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု​