1. منرل پروسیسنگ میں ذہین کھوج اور اصلاح
ایسک صاف کرنے کے میدان میں، ایک معدنی پروسیسنگ پلانٹ نے متعارف کرایاگہری سیکھنے پر مبنی تصویر کی شناخت کا نظامحقیقی وقت میں ایسک کا تجزیہ کرنا۔ AI الگورتھم ایسک کی جسمانی خصوصیات (مثلاً، سائز، شکل، رنگ) کی درست طریقے سے شناخت کرتے ہیں تاکہ اعلیٰ درجے کے ایسک کو تیزی سے درجہ بندی اور اسکرین کیا جا سکے۔ اس نظام نے روایتی دستی چھانٹنے کی غلطی کی شرح کو 15% سے کم کر کے 3% کر دیا، جبکہ پروسیسنگ کی کارکردگی میں 50% اضافہ کیا۔
میںتجزیہ: انسانی مہارت کو بصری شناخت کی ٹیکنالوجی سے بدل کر، AI نہ صرف مزدوری کی لاگت کو کم کرتا ہے بلکہ خام مال کی پاکیزگی کو بھی بڑھاتا ہے، جو بعد میں صاف کرنے کے اقدامات کے لیے ایک مضبوط بنیاد رکھتا ہے۔
2۔ سیمی کنڈکٹر میٹریل مینوفیکچرنگ میں پیرامیٹر کنٹرول
انٹیل ایک کو ملازمت دیتا ہے۔AI سے چلنے والا کنٹرول سسٹمسیمی کنڈکٹر ویفر پروڈکشن میں اہم پیرامیٹرز (مثلاً درجہ حرارت، گیس کے بہاؤ) کی نگرانی کے لیے کیمیائی بخارات جمع کرنے (CVD) جیسے عمل میں۔ مشین لرننگ ماڈل متحرک طور پر پیرامیٹر کے امتزاج کو ایڈجسٹ کرتے ہیں، ویفر کی ناپاکی کی سطح کو 22% تک کم کرتے ہیں اور پیداوار میں 18% اضافہ کرتے ہیں۔
میںتجزیہ: اے آئی ڈیٹا ماڈلنگ کے ذریعے پیچیدہ عمل میں غیر لکیری تعلقات کو حاصل کرتا ہے، ناپاکی برقرار رکھنے کو کم کرنے اور حتمی مادی پاکیزگی کو بہتر بنانے کے لیے طہارت کے حالات کو بہتر بناتا ہے۔
3۔ لیتھیم بیٹری الیکٹرولائٹس کی اسکریننگ اور توثیق
مائیکروسافٹ نے پیسیفک نارتھ ویسٹ نیشنل لیبارٹری (PNNL) کے ساتھ مل کر کو استعمال کیا۔اے آئی ماڈلزسالڈ اسٹیٹ الیکٹرولائٹ N2116 کی شناخت کرتے ہوئے 32 ملین امیدواروں کے مواد کو اسکرین کرنے کے لیے۔ یہ مواد لتیم دھات کے استعمال کو 70 فیصد تک کم کرتا ہے، جس سے طہارت کے دوران لتیم ری ایکٹیویٹی کی وجہ سے حفاظتی خطرات کم ہوتے ہیں۔ AI نے اسکریننگ کو ہفتوں میں مکمل کیا — ایک ایسا کام جس کے لیے روایتی طور پر 20 سال درکار تھے۔
میںتجزیہ: AI سے چلنے والی ہائی تھرو پٹ کمپیوٹیشنل اسکریننگ اعلیٰ پاکیزگی والے مواد کی دریافت کو تیز کرتی ہے جبکہ ساختی اصلاح، کارکردگی اور حفاظت میں توازن کے ذریعے طہارت کی ضروریات کو آسان بناتی ہے۔
عام تکنیکی بصیرت
- میںڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی: AI تجرباتی اور نقلی اعداد و شمار کو مادی خصوصیات اور صاف کرنے کے نتائج کے درمیان تعلقات کو نقشہ بنانے کے لیے مربوط کرتا ہے، آزمائش اور غلطی کے چکروں کو کافی حد تک مختصر کرتا ہے۔
- میںملٹی اسکیل آپٹیمائزیشن: جوہری سطح کے انتظامات (مثلاً، N2116 اسکریننگ 6 ) سے لے کر میکرو لیول کے عمل کے پیرامیٹرز تک (مثلاً، سیمی کنڈکٹر مینوفیکچرنگ 5 )، AI کراس سکیل ہم آہنگی کو قابل بناتا ہے۔
- میںمعاشی اثرات: یہ معاملات کارکردگی میں اضافے یا کم فضلہ کے ذریعے لاگت میں 20–40% کی کمی کو ظاہر کرتے ہیں۔
یہ مثالیں واضح کرتی ہیں کہ کس طرح AI متعدد مراحل میں مادی صاف کرنے والی ٹیکنالوجیز کو نئی شکل دے رہا ہے: خام مال کی پری پروسیسنگ، پروسیسنگ کنٹرول، اور اجزاء کا ڈیزائن۔
پوسٹ ٹائم: مارچ-28-2025