I. ការត្រួតពិនិត្យវត្ថុធាតុដើម និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃដំណើរការព្យាបាលជាមុន
- ការចាត់ថ្នាក់រ៉ែដែលមានភាពជាក់លាក់ខ្ពស់៖ ប្រព័ន្ធសម្គាល់រូបភាពដែលមានមូលដ្ឋានលើការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅវិភាគលក្ខណៈរូបវន្តនៃរ៉ែ (ឧទាហរណ៍ ទំហំភាគល្អិត ពណ៌ វាយនភាព) ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដោយសម្រេចបានការកាត់បន្ថយកំហុសជាង 80% បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការតម្រៀបដោយដៃ។
- ការត្រួតពិនិត្យសម្ភារៈដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់: បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណបេក្ខជនដែលមានភាពបរិសុទ្ធខ្ពស់យ៉ាងឆាប់រហ័សពីការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសម្ភារៈរាប់លាន។ ឧទាហរណ៍ ក្នុងការអភិវឌ្ឍអេឡិចត្រូលីតថ្មលីចូម-អ៊ីយ៉ុង ប្រសិទ្ធភាពនៃការត្រួតពិនិត្យកើនឡើងជាលំដាប់បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្រប្រពៃណី។
II. ការកែតម្រូវថាមវន្តនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រគន្លឹះនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យា semiconductor wafer chemical vapor deposition (CVD) ម៉ូដែល AI ត្រួតពិនិត្យប៉ារ៉ាម៉ែត្រដូចជាសីតុណ្ហភាព និងលំហូរឧស្ម័នក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដោយកែតម្រូវលក្ខខណ្ឌដំណើរការដោយថាមវន្ត ដើម្បីកាត់បន្ថយសំណល់មិនបរិសុទ្ធចំនួន 22% និងបង្កើនទិន្នផលចំនួន 18%។
- ការគ្រប់គ្រងសហការពហុដំណើរការ៖ ប្រព័ន្ធមតិប្រតិកម្មបិទជិតបញ្ចូលទិន្នន័យពិសោធន៍ជាមួយនឹងការព្យាករណ៍ដោយ AI ដើម្បីធ្វើឲ្យផ្លូវសំយោគ និងលក្ខខណ្ឌប្រតិកម្មប្រសើរឡើង ដោយកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលបន្សុទ្ធជាង 30%។
III. ការរកឃើញភាពមិនបរិសុទ្ធឆ្លាតវៃ និងការគ្រប់គ្រងគុណភាព
- ការកំណត់អត្តសញ្ញាណកំហុសមីក្រូទស្សន៍: ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័ររួមផ្សំជាមួយនឹងការថតរូបភាពដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ រកឃើញស្នាមប្រេះណាណូ ឬការចែកចាយភាពមិនបរិសុទ្ធនៅក្នុងវត្ថុធាតុដើម ដោយសម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវ 99.5% និងការពារការធ្លាក់ចុះប្រសិទ្ធភាពក្រោយពេលបន្សុទ្ធ 8 ។
- ការវិភាគទិន្នន័យវិសាលគម៖ ក្បួនដោះស្រាយ AI បកស្រាយដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវទិន្នន័យឌីផ្រាក់ស្យុងកាំរស្មីអ៊ិច (XRD) ឬវិសាលគមរ៉ាម៉ាន ដើម្បីកំណត់ប្រភេទ និងកំហាប់មិនបរិសុទ្ធបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយណែនាំយុទ្ធសាស្ត្របន្សុទ្ធគោលដៅ។
IV. ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព
- ការពិសោធន៍ដោយមានជំនួយពីមនុស្សយន្ត៖ ប្រព័ន្ធមនុស្សយន្តឆ្លាតវៃធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការដដែលៗ (ឧទាហរណ៍ ការរៀបចំដំណោះស្រាយ ការបង្វិលក្នុងម៉ាស៊ីន) ដោយកាត់បន្ថយអន្តរាគមន៍ដោយដៃចំនួន 60% និងកាត់បន្ថយកំហុសប្រតិបត្តិការឱ្យនៅអប្បបរមា។
- ការពិសោធន៍ដែលមានអត្រាខ្ពស់៖ វេទិកាស្វ័យប្រវត្តិដែលជំរុញដោយ AI ដំណើរការការពិសោធន៍បន្សុទ្ធរាប់រយក្នុងពេលដំណាលគ្នា ដែលបង្កើនល្បឿននៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃដំណើរការល្អបំផុត និងកាត់បន្ថយវដ្ត R&D ពីខែមកត្រឹមសប្តាហ៍។
V. ការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពហុមាត្រដ្ឋាន
- ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យច្រើនប្រភព៖ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នានូវសមាសធាតុសម្ភារៈ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ និងទិន្នន័យដំណើរការ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើតគំរូព្យាករណ៍សម្រាប់លទ្ធផលនៃការបន្សុទ្ធ ដែលបង្កើនអត្រាជោគជ័យនៃការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ (R&D) ជាង ៤០%។
- ការក្លែងធ្វើរចនាសម្ព័ន្ធកម្រិតអាតូម: បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រួមបញ្ចូលការគណនាទ្រឹស្តីមុខងារដង់ស៊ីតេ (DFT) ដើម្បីទស្សន៍ទាយផ្លូវចំណាកស្រុកអាតូមក្នុងអំឡុងពេលបន្សុទ្ធ ដោយណែនាំយុទ្ធសាស្ត្រជួសជុលពិការភាពបន្ទះឈើ។
ការប្រៀបធៀបករណីសិក្សា
| សេណារីយ៉ូ | ដែនកំណត់វិធីសាស្រ្តប្រពៃណី | ដំណោះស្រាយ AI | ការកែលម្អប្រសិទ្ធភាព |
| ការចម្រាញ់លោហៈ | ការពឹងផ្អែកលើការវាយតម្លៃភាពបរិសុទ្ធដោយដៃ | ការត្រួតពិនិត្យភាពមិនបរិសុទ្ធតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង Spectral + AI | អត្រាអនុលោមភាពបរិសុទ្ធ៖ ៨២% → ៩៨% |
| ការបន្សុទ្ធឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិក | ការកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបានពន្យារពេល | ប្រព័ន្ធបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រថាមវន្ត | ពេលវេលាដំណើរការបាច់ត្រូវបានកាត់បន្ថយ 25% |
| ការសំយោគសម្ភារៈណាណូ | ការចែកចាយទំហំភាគល្អិតមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា | លក្ខខណ្ឌសំយោគដែលគ្រប់គ្រងដោយ ML | ឯកសណ្ឋានភាគល្អិតបានប្រសើរឡើង 50% |
តាមរយៈវិធីសាស្រ្តទាំងនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនត្រឹមតែផ្លាស់ប្តូរគំរូស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ (R&D) នៃការបន្សុទ្ធសម្ភារៈប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងជំរុញឧស្សាហកម្មឆ្ពោះទៅរក...ការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយភាពវៃឆ្លាត និងចីរភាព
ពេលវេលាបង្ហោះ៖ ថ្ងៃទី ២៨ ខែមីនា ឆ្នាំ ២០២៥