1. 광물 처리의 지능형 감지 및 최적화
광석 정제 분야에서 광물 가공 공장이 딥러닝 기반 이미지 인식 시스템실시간으로 광석을 분석합니다. AI 알고리즘은 광석의 물리적 특성(예: 크기, 모양, 색상)을 정확하게 파악하여 고품질 광석을 신속하게 분류하고 선별합니다. 이 시스템은 기존 수동 분류의 오류율을 15%에서 3%로 줄이는 동시에 처리 효율을 50% 향상시킵니다.
분석: AI는 인간의 전문 지식을 시각적 인식 기술로 대체함으로써 인건비를 낮출 뿐만 아니라 원자재 순도를 높여 후속 정제 단계를 위한 견고한 기반을 마련합니다.
2. 반도체 재료 제조에서의 파라미터 제어
인텔은 AI 기반 제어 시스템반도체 웨이퍼 생산에서 화학 기상 증착(CVD)과 같은 공정에서 중요한 매개변수(예: 온도, 가스 흐름)를 모니터링하는 데 사용됩니다. 머신 러닝 모델은 매개변수 조합을 동적으로 조정하여 웨이퍼 불순물 수준을 22% 줄이고 수율을 18% 향상시킵니다.
분석: AI는 데이터 모델링을 통해 복잡한 프로세스의 비선형 관계를 포착하고, 정제 조건을 최적화하여 불순물 잔류물을 최소화하고 최종 재료 순도를 개선합니다.
3. 리튬 배터리 전해액의 스크리닝 및 검증
Microsoft는 Pacific Northwest National Laboratory(PNNL)와 협력하여 AI 모델3,200만 개의 후보 물질을 스크리닝하여 고체 전해질 N2116을 식별했습니다. 이 물질은 리튬 금속 사용량을 70% 줄여 정제 과정에서 리튬 반응성으로 인한 안전 위험을 완화합니다. AI는 기존에는 20년이 걸렸던 스크리닝을 몇 주 만에 완료했습니다.
분석: AI 기반 고처리량 계산 스크리닝은 구성 최적화를 통해 정제 요구 사항을 단순화하는 동시에 고순도 물질의 발견을 가속화하고 효율성과 안전성의 균형을 맞춥니다.
일반적인 기술 통찰력
- 데이터 기반 의사 결정: AI는 실험 및 시뮬레이션 데이터를 통합하여 재료 특성과 정제 결과 간의 관계를 매핑하여 시행착오 주기를 대폭 단축합니다.
- 다중 스케일 최적화: 원자 수준의 배열(예: N2116 스크리닝 6 )부터 거시 수준의 프로세스 매개변수(예: 반도체 제조 5 )까지 AI는 규모 간 시너지를 가능하게 합니다.
- 경제적 영향: 이러한 사례는 효율성 향상이나 낭비 감소를 통해 20~40%의 비용 절감을 보여줍니다.
이러한 예는 AI가 원자재 전처리, 공정 제어, 구성 요소 설계 등 여러 단계에 걸쳐 재료 정제 기술을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.
게시 시간: 2025년 3월 28일