I. ការត្រួតពិនិត្យវត្ថុធាតុដើម និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការព្យាបាល
- បការចាត់ថ្នាក់រ៉ែដែលមានភាពជាក់លាក់ខ្ពស់។៖ ប្រព័ន្ធទទួលស្គាល់រូបភាពផ្អែកលើការសិក្សាជ្រៅ វិភាគលក្ខណៈរូបវន្តនៃរ៉ែ (ឧទាហរណ៍ ទំហំភាគល្អិត ពណ៌ វាយនភាព) ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដោយសម្រេចបាននូវការកាត់បន្ថយកំហុសជាង 80% បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការតម្រៀបដោយដៃ។
- បការពិនិត្យសម្ភារៈដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។: AI ប្រើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណបេក្ខជនដែលមានភាពបរិសុទ្ធខ្ពស់យ៉ាងឆាប់រហ័សពីបន្សំសម្ភារៈរាប់លាន។ ជាឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍អេឡិចត្រូលីតរបស់ថ្មលីចូម-អ៊ីយ៉ុង ប្រសិទ្ធភាពនៃការបញ្ចាំងកើនឡើងដោយលំដាប់នៃរ៉ិចទ័រ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្រប្រពៃណី។
II. ការកែតម្រូវថាមវន្តនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ
- បការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំខាន់: នៅក្នុង semiconductor wafer chemical vapor deposition (CVD) ម៉ូដែល AI ត្រួតពិនិត្យប៉ារ៉ាម៉ែត្រដូចជាសីតុណ្ហភាព និងលំហូរឧស្ម័នក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង កែតម្រូវលក្ខខណ្ឌដំណើរការយ៉ាងស្វាហាប់ដើម្បីកាត់បន្ថយសំណល់មិនបរិសុទ្ធ 22% និងបង្កើនទិន្នផល 18% ។
- បការត្រួតពិនិត្យកិច្ចសហប្រតិបត្តិការពហុដំណើរការ៖ ប្រព័ន្ធមតិត្រឡប់ដែលបិទជិតរួមបញ្ចូលទិន្នន័យពិសោធន៍ជាមួយនឹងការព្យាករណ៍របស់ AI ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវសំយោគ និងលក្ខខណ្ឌប្រតិកម្ម ដោយកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលបន្សុតលើសពី 30%។
III. ការរកឃើញភាពមិនបរិសុទ្ធឆ្លាតវៃ និងការត្រួតពិនិត្យគុណភាព
- បការកំណត់អត្តសញ្ញាណពិការភាពមីក្រូទស្សន៍: ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័ររួមជាមួយនឹងការថតរូបភាពដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់រកឃើញស្នាមប្រេះ nanoscale ឬការចែកចាយមិនបរិសុទ្ធនៅក្នុងសម្ភារៈ សម្រេចបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ 99.5% និងការពារការរិចរិលនៃការអនុវត្តក្រោយការបន្សុត 8 .
- បការវិភាគទិន្នន័យ Spectral៖ AI algorithms ធ្វើការបកស្រាយដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវ X-ray diffraction (XRD) ឬ Raman spectroscopy data ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភេទ និងកំហាប់មិនបរិសុទ្ធបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដឹកនាំយុទ្ធសាស្ត្របន្សុតគោលដៅ។
IV. ដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព
- បការពិសោធន៍ជំនួយដោយមនុស្សយន្ត៖ ប្រព័ន្ធមនុស្សយន្តឆ្លាតវៃធ្វើកិច្ចការដដែលៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ឧ. ការរៀបចំដំណោះស្រាយ ការដាក់កណ្តាល) កាត់បន្ថយការអន្តរាគមន៍ដោយដៃចំនួន 60% និងកាត់បន្ថយកំហុសប្រតិបត្តិការ។
- បការពិសោធន៍ឆ្លងកាត់កម្រិតខ្ពស់៖ វេទិកាស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលជំរុញដោយ AI ដំណើរការការពិសោធបន្សុតរាប់រយដងស្របគ្នា ដោយបង្កើនល្បឿននៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃដំណើរការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏ល្អប្រសើរ និងកាត់បន្ថយវដ្ត R&D ពីមួយខែទៅមួយសប្តាហ៍។
V. ការធ្វើសេចក្តីសម្រេចដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពហុមាត្រដ្ឋាន
- បការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យច្រើនប្រភព: ដោយការរួមបញ្ចូលសមាសភាពសម្ភារៈ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ និងទិន្នន័យដំណើរការ AI បង្កើតគំរូព្យាករណ៍សម្រាប់លទ្ធផលបន្សុត បង្កើនអត្រាជោគជ័យ R&D ជាង 40% ។
- បការក្លែងធ្វើរចនាសម្ព័ន្ធកម្រិតអាតូមិច: AI រួមបញ្ចូលការគណនាទ្រឹស្តីមុខងារដង់ស៊ីតេ (DFT) ដើម្បីទស្សន៍ទាយផ្លូវនៃការផ្លាស់ប្តូរអាតូមិកកំឡុងពេលបន្សុត ណែនាំយុទ្ធសាស្រ្តជួសជុលពិការភាពបន្ទះឈើ។
ករណីសិក្សាប្រៀបធៀប
| សេណារីយ៉ូ | ដែនកំណត់វិធីសាស្រ្តប្រពៃណី | ដំណោះស្រាយ AI | ការកែលម្អការអនុវត្ត |
| ការចម្រាញ់លោហៈ | ការពឹងផ្អែកលើការវាយតម្លៃភាពបរិសុទ្ធដោយដៃ | Spectral + AI ការត្រួតពិនិត្យភាពមិនបរិសុទ្ធតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង | អត្រាអនុលោមភាពបរិសុទ្ធ៖ ៨២% → ៩៨% |
| ការបន្សុត Semiconductor | ការកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រពន្យារពេល | ប្រព័ន្ធបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រថាមវន្ត | ពេលវេលាដំណើរការជាក្រុមកាត់បន្ថយ 25% |
| ការសំយោគ nanomaterial | ការចែកចាយទំហំភាគល្អិតមិនស្មើគ្នា | លក្ខខណ្ឌសំយោគដែលគ្រប់គ្រងដោយ ML | ឯកសណ្ឋានភាគល្អិតត្រូវបានកែលម្អ 50% |
តាមរយៈវិធីសាស្រ្តទាំងនេះ AI មិនត្រឹមតែកែប្រែគំរូ R&D នៃការបន្សុតសម្ភារៈប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជំរុញឧស្សាហកម្មឆ្ពោះទៅរកការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព និងឆ្លាតវៃប
ពេលវេលាផ្សាយ៖ ថ្ងៃទី ២៨ ខែមីនា ឆ្នាំ២០២៥