ក្នុងនាមជាលោហៈដ៏កម្រជាយុទ្ធសាស្ត្រដ៏សំខាន់ Tellurium រកឃើញកម្មវិធីសំខាន់ៗនៅក្នុងកោសិកាពន្លឺព្រះអាទិត្យ វត្ថុធាតុកំដៅ និងការរកឃើញអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ។ ដំណើរការបន្សុតតាមបែបប្រពៃណីប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាដូចជាប្រសិទ្ធភាពទាប ការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់ និងការកែលម្អភាពបរិសុទ្ធមានកម្រិត។ អត្ថបទនេះណែនាំជាប្រព័ន្ធអំពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិមិត្តអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការបន្សុត tellurium យ៉ាងទូលំទូលាយ។

1. ស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននៃបច្ចេកវិទ្យាបន្សុត Tellurium

1.1 វិធីសាស្រ្ត និងដែនកំណត់នៃការបន្សុត Tellurium សាមញ្ញ

វិធីសាស្ត្របន្សុតសំខាន់ៗ៖

• ការចម្រោះសុញ្ញកាស៖ ស័ក្តិសម​សម្រាប់​ការ​យក​ចេញ​នូវ​ភាព​មិន​បរិសុទ្ធ​ដែល​មាន​ចំណុច​រំពុះ​ទាប (ឧ, Se, S)
• ការចម្រាញ់តាមតំបន់៖ មានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសសម្រាប់ការយកចេញនូវភាពមិនបរិសុទ្ធនៃលោហធាតុ (ឧទាហរណ៍ Cu, Fe)
• ការចម្រាញ់អេឡិចត្រូលីត៖ មានសមត្ថភាពដកជ្រៅនៃសារធាតុមិនបរិសុទ្ធផ្សេងៗ
• ការដឹកជញ្ជូនចំហាយគីមី៖ អាចផលិតសារធាតុ Tellurium ដែលមានភាពបរិសុទ្ធខ្ពស់ (ថ្នាក់ទី 6N និងខ្ពស់ជាងនេះ)

បញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗ៖

• ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការពឹងផ្អែកលើបទពិសោធន៍ជាជាងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជាប្រព័ន្ធ
• ប្រសិទ្ធភាព​នៃ​ការ​ដក​ចេញ​នូវ​ភាព​មិន​បរិសុទ្ធ​ឈាន​ដល់​ការ​ស្ទះ (ជាពិសេស​ចំពោះ​ភាព​មិន​បរិសុទ្ធ​ដែល​មិន​មែន​លោហធាតុ​ដូច​ជា អុកស៊ីហ្សែន និង​កាបូន)
• ការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់នាំឱ្យថ្លៃដើមផលិតកម្មកើនឡើង
• បំរែបំរួលនៃភាពបរិសុទ្ធពីបាច់ទៅបាច់យ៉ាងសំខាន់ និងស្ថិរភាពមិនល្អ

1.2 ប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការបន្សុត Tellurium

ម៉ាទ្រីស ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការស្នូល៖

2. ក្របខ័ណ្ឌកម្មវិធី AI សម្រាប់ការបន្សុត Tellurium

2.1 ស្ថាបត្យកម្មបច្ចេកទេសរួម

ប្រព័ន្ធបង្កើនប្រសិទ្ធភាព AI បីជាន់៖

1. ស្រទាប់​ទស្សន៍ទាយ៖ គំរូ​ទស្សន៍ទាយ​លទ្ធផល​នៃ​ដំណើរការ​ដែល​ផ្អែកលើ​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន
2. ស្រទាប់បង្កើនប្រសិទ្ធភាព៖ ក្បួនដោះស្រាយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រពហុវត្ថុ
3. ស្រទាប់ត្រួតពិនិត្យ៖ ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងដំណើរការពេលវេលាពិត

2.2 ប្រព័ន្ធទទួលនិងដំណើរការទិន្នន័យ

ដំណោះស្រាយការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យប្រភពច្រើន៖

• ទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាឧបករណ៍៖ 200+ ប៉ារ៉ាម៉ែត្ររួមទាំងសីតុណ្ហភាព សម្ពាធ អត្រាលំហូរ
• ទិន្នន័យត្រួតពិនិត្យដំណើរការ៖ លទ្ធផលវិភាគលើអ៊ីនធឺណិត និងវិសាលគមតាមអ៊ីនធឺណិត
• ទិន្នន័យការវិភាគមន្ទីរពិសោធន៍៖ លទ្ធផលតេស្តក្រៅបណ្តាញពី ICP-MS, GDMS ជាដើម។
• ទិន្នន័យផលិតកម្មជាប្រវត្តិសាស្ត្រ៖ កំណត់ត្រាផលិតកម្មពី 5 ឆ្នាំមុន (1000+ បាច់)

លក្ខណៈវិស្វកម្ម៖

• ការទាញយកលក្ខណៈពិសេសស៊េរីពេលវេលាដោយប្រើវិធីសាស្ត្របង្អួចរអិល
• ការស្ថាបនាលក្ខណៈ kinetic នៃការធ្វើចំណាកស្រុកមិនបរិសុទ្ធ
• ការអភិវឌ្ឍន៍ម៉ាទ្រីសអន្តរកម្មប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ
• ការបង្កើតលក្ខណៈនៃតុល្យភាពសម្ភារៈ និងថាមពល

3. លម្អិតស្នូល AI Optimization Technologies

3.1 ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការផ្អែកលើការរៀនសូត្រជ្រៅ

ស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទ៖

• ស្រទាប់បញ្ចូល៖ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ 56 វិមាត្រ (ធម្មតា)
• ស្រទាប់លាក់៖ 3 ស្រទាប់ LSTM (256 ណឺរ៉ូន) + 2 ស្រទាប់ភ្ជាប់យ៉ាងពេញលេញ
• ស្រទាប់លទ្ធផល៖ សូចនាករគុណភាព 12 វិមាត្រ (ភាពបរិសុទ្ធ មាតិកាមិនបរិសុទ្ធ ។ល។)

យុទ្ធសាស្ត្របណ្តុះបណ្តាល៖

• ការរៀនផ្ទេរ៖ ការបណ្តុះបណ្តាលមុនដោយប្រើទិន្នន័យបន្សុតនៃលោហធាតុស្រដៀងគ្នា (ឧ. សេ)
• ការសិក្សាសកម្ម៖ ធ្វើឱ្យការរចនាពិសោធន៍ល្អប្រសើរតាមរយៈវិធីសាស្រ្ត D-optimal
• ការរៀនពង្រឹង៖ ការបង្កើតមុខងាររង្វាន់ (ការកែលម្អភាពបរិសុទ្ធ ការកាត់បន្ថយថាមពល)

ករណីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពធម្មតា៖

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទម្រង់សីតុណ្ហភាពនៃម៉ាស៊ីនបូមធូលី៖ កាត់បន្ថយ 42% នៅក្នុងសំណល់សេ
• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពអត្រាការចម្រាញ់ក្នុងតំបន់៖ ការកែលម្អ 35% ក្នុងការដក Cu
• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទម្រង់អេឡិចត្រូលីត៖ ការកើនឡើង 28% នៅក្នុងប្រសិទ្ធភាពបច្ចុប្បន្ន

3.2 ការសិក្សាអំពីយន្តការកំចាត់ភាពមិនបរិសុទ្ធដែលជួយដោយកុំព្យូទ័រ

ការក្លែងធ្វើឌីណាមិកម៉ូលេគុល៖

• ការអភិវឌ្ឍន៍មុខងារសក្តានុពលអន្តរកម្ម Te-X (X=O,S,Se ។ល។)
• ការក្លែងធ្វើ kinetics បំបែកមិនបរិសុទ្ធនៅសីតុណ្ហភាពខុសគ្នា
• ការទស្សន៍ទាយនៃថាមពលភ្ជាប់សារធាតុបន្ថែម - ភាពមិនបរិសុទ្ធ

ការគណនាគោលការណ៍ទីមួយ៖

• ការគណនាថាមពលនៃការបង្កើតមិនបរិសុទ្ធនៅក្នុងបន្ទះឈើ tellurium
• ការព្យាករណ៍នៃរចនាសម្ព័ន្ធម៉ូលេគុល chelating ល្អបំផុត
• ការធ្វើឱ្យប្រសើរនៃផ្លូវប្រតិកម្មនៃការដឹកជញ្ជូនចំហាយ

ឧទាហរណ៍កម្មវិធី៖

• ការរកឃើញនៃអ្នករើសអេតចាយអុកស៊ីសែនប្រលោមលោក LaTe₂ កាត់បន្ថយបរិមាណអុកស៊ីសែនដល់ 0.3ppm
• ការរចនានៃភ្នាក់ងារ chelating ផ្ទាល់ខ្លួន ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាពការដកកាបូន 60%

3.3 ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការឌីជីថល និងនិម្មិត

ការសាងសង់ប្រព័ន្ធភ្លោះឌីជីថល៖

1. គំរូធរណីមាត្រ៖ ការផលិតឡើងវិញនូវឧបករណ៍ 3D ត្រឹមត្រូវ។
2. គំរូរូបវិទ្យា៖ ការផ្ទេរកំដៅរួមបញ្ចូលគ្នា ការផ្ទេរម៉ាស់ និងឌីណាមិករាវ
3. គំរូគីមី៖ ប្រតិកម្មមិនបរិសុទ្ធរួមបញ្ចូលគ្នា kinetics
4. គំរូត្រួតពិនិត្យ៖ ការឆ្លើយតបរបស់ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងដោយក្លែងធ្វើ

ដំណើរការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនិម្មិត៖

• សាកល្បងដំណើរការបន្សំ 500+ នៅក្នុងលំហឌីជីថល
• ការកំណត់អត្តសញ្ញាណប៉ារ៉ាម៉ែត្ររសើបសំខាន់ៗ (ការវិភាគ CSV)
• ការព្យាករណ៍នៃបង្អួចប្រតិបត្តិការល្អបំផុត (ការវិភាគ OWC)
• ដំណើរការសុពលភាពភាពរឹងមាំ (ការក្លែងធ្វើ Monte Carlo)

4. ផ្លូវនៃការអនុវត្តឧស្សាហកម្ម និងការវិភាគអត្ថប្រយោជន៍

4.1 ផែនការអនុវត្តជាដំណាក់កាល

ដំណាក់កាលទី ១ (០-៦ ខែ)៖

• ការដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធទទួលទិន្នន័យមូលដ្ឋាន
• ការបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យដំណើរការ
• ការអភិវឌ្ឍន៍គំរូព្យាករណ៍បឋម
• ការអនុវត្តការត្រួតពិនិត្យប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំខាន់ៗ

ដំណាក់កាលទី II (6-12 ខែ)៖

• ការបញ្ចប់ប្រព័ន្ធភ្លោះឌីជីថល
• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃម៉ូឌុលដំណើរការស្នូល
• ការអនុវត្តការត្រួតពិនិត្យរង្វិលជុំបិទបើកសាកល្បង
• ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធតាមដានគុណភាព

ដំណាក់កាលទី III (12-18 ខែ)៖

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព AI ដំណើរការពេញលេញ
• ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងអាដាប់ធ័រ
• ប្រព័ន្ធថែទាំឆ្លាតវៃ
• យន្តការនៃការសិក្សាបន្ត

4.2 ផលប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ចដែលរំពឹងទុក

ករណីសិក្សានៃផលិតកម្ម Tellurium ដ៏បរិសុទ្ធប្រចាំឆ្នាំ 50 តោន៖

5. បញ្ហាប្រឈមបច្ចេកទេស និងដំណោះស្រាយ

5.1 កត្តាបច្ចេកទេសសំខាន់ៗ

1. បញ្ហាគុណភាពទិន្នន័យ៖
   • ទិន្នន័យឧស្សាហកម្មមានសំលេងរំខានសំខាន់ៗ និងតម្លៃដែលបាត់
   • ស្តង់ដារមិនស៊ីសង្វាក់គ្នានៅទូទាំងប្រភពទិន្នន័យ
   • វដ្តនៃការទិញដ៏វែងសម្រាប់ទិន្នន័យការវិភាគភាពបរិសុទ្ធខ្ពស់។
2. គំរូទូទៅ៖
   • បំរែបំរួលនៃវត្ថុធាតុដើមបណ្តាលឱ្យបរាជ័យនៃគំរូ
   • ភាពចាស់នៃបរិក្ខារប៉ះពាល់ដល់ស្ថេរភាពដំណើរការ
   • លក្ខណៈ​ពិសេស​របស់​ផលិតផល​ថ្មី​តម្រូវ​ឱ្យ​មាន​ការ​បង្ហាត់​គំរូ​ឡើងវិញ
3. ភាពលំបាកនៃការរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធ៖
   • បញ្ហាភាពឆបគ្នារវាងឧបករណ៍ចាស់និងថ្មី។
   • ការពន្យាពេលការឆ្លើយតបនៃការគ្រប់គ្រងពេលវេលាជាក់ស្តែង
   • បញ្ហាប្រឈមនៃការផ្ទៀងផ្ទាត់សុវត្ថិភាព និងភាពជឿជាក់

5.2 ដំណោះស្រាយប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត

ការធ្វើឱ្យប្រសើរទិន្នន័យអាដាប់ធ័រ៖

• ការបង្កើតទិន្នន័យដំណើរការផ្អែកលើ GAN
• ផ្ទេរ​ការ​សិក្សា​ដើម្បី​ប៉ះប៉ូវ​ការ​ខ្វះខាត​ទិន្នន័យ
• ការរៀនពាក់កណ្តាលត្រួតពិនិត្យដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលគ្មានស្លាក

វិធីសាស្រ្តធ្វើគំរូកូនកាត់៖

• គំរូទិន្នន័យដែលកំណត់ដោយរូបវិទ្យា
• ស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលដឹកនាំដោយយន្តការ
• ការបញ្ចូលគ្នានៃគំរូពហុភាពស្មោះត្រង់

Edge-Cloud Collaborative Computing៖

• ការដាក់ពង្រាយគែមនៃក្បួនដោះស្រាយការត្រួតពិនិត្យសំខាន់
• ការគណនាលើពពកសម្រាប់កិច្ចការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពស្មុគស្មាញ
• ការទំនាក់ទំនង 5G ភាពយឺតយ៉ាវទាប

6. ទិសដៅអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត

1. ការអភិវឌ្ឍន៍សម្ភារៈឆ្លាតវៃ៖
   • សម្ភារៈបន្សុតឯកទេសដែលរចនាដោយ AI
   • ការត្រួតពិនិត្យកម្រិតខ្ពស់នៃបន្សំសារធាតុបន្ថែមដ៏ល្អប្រសើរ
   • ការព្យាករណ៍នៃយន្តការចាប់យកភាពមិនបរិសុទ្ធប្រលោមលោក
2. ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពស្វ័យភាពពេញលេញ៖
   • ដំណើរការដឹងពីខ្លួនឯង
   • ប៉ារ៉ាម៉ែត្រប្រតិបត្តិការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដោយខ្លួនឯង។
   • ការ​កែ​សម្រួល​ភាព​ខុស​ប្រក្រតី​ដោយ​ខ្លួន​ឯង
3. ដំណើរការបន្សុទ្ធពណ៌បៃតង៖
   • ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវថាមពលអប្បបរមា
   • ដំណោះស្រាយកែច្នៃកាកសំណល់
   • ការត្រួតពិនិត្យដានកាបូនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង

តាមរយៈសមាហរណកម្ម AI យ៉ាងស៊ីជម្រៅ ការបន្សុត tellurium កំពុងឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរបដិវត្តន៍ពីបទពិសោធន៍ ទៅជាការជំរុញដោយទិន្នន័យ ពីការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្នែកទៅជាការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរួម។ ក្រុមហ៊ុននានាត្រូវបានណែនាំឱ្យអនុម័តយុទ្ធសាស្រ្ត "ការធ្វើផែនការមេ ការអនុវត្តជាដំណាក់កាល" ដោយផ្តល់អាទិភាពដល់ការទម្លាយលទ្ធផលនៅក្នុងជំហាននៃដំណើរការសំខាន់ៗ និងបណ្តើរបង្កើតប្រព័ន្ធបន្សុតឆ្លាតវៃដ៏ទូលំទូលាយ។