سۈنئىي ئەقىلنىڭ ماتېرىيال تازىلاشتىكى ئالاھىدە رولى

I. خام ماتېرىيالنى تەكشۈرۈش ۋە ئالدىن بىر تەرەپ قىلىشنى ئەلالاشتۇرۇش

1. ‌يۇقىرى ئېنىقلىقتىكى رۇدا دەرىجىسىنى بېكىتىش‌: چوڭقۇر ئۆگىنىشكە ئاساسلانغان رەسىم تونۇش سىستېمىسى رۇدىلارنىڭ فىزىكىلىق ئالاھىدىلىكلىرىنى (مەسىلەن، زەررىچە چوڭلۇقى، رەڭگى، تېكىستۇرىسى) ھەقىقىي ۋاقىتتا تەھلىل قىلىپ، قولدا تۈرگە ئايرىشقا سېلىشتۇرغاندا خاتالىقنى %80 تىن ئارتۇق ئازايتىدۇ.
2. ‌يۇقىرى ئۈنۈملۈك ماتېرىيال تەكشۈرۈش‌: سۈنئىي ئەقىل ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىملىرىنى ئىشلىتىپ، مىليونلىغان ماتېرىيال بىرىكمىلىرى ئىچىدىن يۇقىرى ساپلىقتىكى كاندىداتلارنى تېز سۈرئەتتە پەرقلەندۈرىدۇ. مەسىلەن، لىتىي ئىئون باتارېيە ئېلېكترولىت تەرەققىياتىدا، تاللاش ئۈنۈمى ئەنئەنىۋى ئۇسۇللارغا سېلىشتۇرغاندا زور دەرىجىدە ئاشىدۇ.

II. جەريان پارامېتىرلىرىنى دىنامىك تەڭشەش

1. ‌ئاچقۇچلۇق پارامېتىرلارنى ئەلالاشتۇرۇش‌: يېرىم ئۆتكۈزگۈچ ۋافېر خىمىيىلىك پارغا چۆكۈش (CVD) دا، سۈنئىي ئەقىل مودېللىرى تېمپېراتۇرا ۋە گاز ئېقىمى قاتارلىق پارامېتىرلارنى ھەقىقىي ۋاقىت ئىچىدە نازارەت قىلىپ، ئارىلاشما قالدۇقلارنى %22 ئازايتىش ۋە مەھسۇلات مىقدارىنى %18 ئاشۇرۇش ئۈچۈن جەريان شارائىتىنى دىنامىك جەھەتتىن تەڭشەيدۇ.
2. ‌كۆپ جەريانلىق ھەمكارلىق كونترولى‌: يېپىق ئايلانما ئىنكاس سىستېمىسى تەجرىبە سانلىق مەلۇماتلىرىنى سۈنئىي ئەقىل مۆلچەرلىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈپ، سىنتېز يولى ۋە رېئاكسىيە شارائىتىنى ئەلالاشتۇرۇپ، تازىلاش ئېنېرگىيەسى سەرپىياتىنى %30 تىن ئارتۇق تۆۋەنلىتىدۇ.

III. ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئارىلاشمىلارنى بايقاش ۋە سۈپەت كونترولى

1. ‌مىكروسكوپ ئارقىلىق نۇقساننى ئېنىقلاش: كومپيۇتېر كۆرۈش ئىقتىدارى يۇقىرى ئېنىقلىقتىكى رەسىمگە تارتىش بىلەن بىرلەشتۈرۈلگەندە، ماتېرىياللار ئىچىدىكى نانو كۆلەمدىكى يېرىقلار ياكى ئارىلاشمىلارنىڭ تارقىلىشىنى بايقىيالايدۇ، بۇنىڭ بىلەن %99.5 توغرىلىققا ئېرىشىپ، تازىلاشتىن كېيىنكى ئىقتىدارنىڭ تۆۋەنلىشىنىڭ ئالدىنى ئالىدۇ ⁸ .
2. ‌سپېكترلىق سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلىش‌: سۈنئىي ئەقىل ئالگورىزىملىرى X نۇرى دىفراكسىيەسى (XRD) ياكى رامان سپېكتروسكوپىيە سانلىق مەلۇماتلىرىنى ئاپتوماتىك چۈشەندۈرۈپ، ئارىلاشما ماددىلارنىڭ تۈرى ۋە قويۇقلۇقىنى تېز سۈرئەتتە ئېنىقلايدۇ ۋە نىشانلىق تازىلاش ئىستراتېگىيىلىرىگە يېتەكچىلىك قىلىدۇ.

IV. جەرياننى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئۈنۈمنى ئاشۇرۇش

1. ‌روبوت ياردەملىك تەجرىبە‌: ئەقلىي ئىقتىدارلىق روبوت سىستېمىلىرى تەكرارلىنىدىغان ۋەزىپىلەرنى (مەسىلەن، ئېرىتمە تەييارلاش، مەركەزدىن قاچۇرۇش) ئاپتوماتلاشتۇرۇپ، قولدا ئارىلىشىشنى %60 ئازايتىدۇ ۋە مەشغۇلات خاتالىقىنى ئەڭ تۆۋەن چەككە چۈشۈرىدۇ.
2. ‌يۇقىرى ئۈنۈملۈك سىناق‌: سۈنئىي ئەقىل بىلەن باشقۇرۇلىدىغان ئاپتوماتىك سۇپىلار يۈزلىگەن تازىلاش تەجرىبىلىرىنى پاراللېل ھالدا بىر تەرەپ قىلىپ، ئەڭ ياخشى جەريان بىرىكمىلىرىنى ئېنىقلاشنى تېزلىتىدۇ ۋە تەتقىقات ۋە تەرەققىيات دەۋرىيلىكىنى بىر نەچچە ئايدىن بىر نەچچە ھەپتىگىچە قىسقارتىدۇ.

V. سانلىق مەلۇماتلارغا ئاساسلانغان قارار چىقىرىش ۋە كۆپ خىل ئەلالاشتۇرۇش

1. ‌كۆپ مەنبەلىك سانلىق مەلۇمات بىرلەشتۈرۈش‌: سۈنئىي ئەقىل ماتېرىيال تەركىبى، جەريان پارامېتىرلىرى ۋە ئىقتىدار سانلىق مەلۇماتلىرىنى بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق تازىلاش نەتىجىلىرىنىڭ ئالدىن پەرەز قىلىش مودېللىرىنى قۇرۇپ، تەتقىقات ۋە تەرەققىياتنىڭ مۇۋەپپەقىيەت نىسبىتىنى %40 تىن ئارتۇق ئاشۇرىدۇ.
2. ‌ئاتوم سەۋىيىسىدىكى قۇرۇلما سىمۇلياتسىيەسى‌: سۈنئىي ئەقىل زىچلىق فۇنكسىيە نەزەرىيىسى (DFT) ھېسابلاشلىرىنى بىرلەشتۈرۈپ، تازىلاش جەريانىدا ئاتوم كۆچۈش يوللىرىنى مۆلچەرلەيدۇ ۋە تور نۇقسانلىرىنى رېمونت قىلىش ئىستراتېگىيىسىگە يېتەكچىلىك قىلىدۇ.

ئەھۋال تەتقىقاتىنى سېلىشتۇرۇش

بۇ ئۇسۇللار ئارقىلىق، سۈنئىي ئەقىل پەقەت ماتېرىيال تازىلاشنىڭ تەتقىقات ۋە تەرەققىيات پارادىگمىسىنى قايتا شەكىللەندۈرۈپلا قالماي، يەنە سانائەتنى ... غا قاراپ ئىلگىرى سۈرىدۇ.ئەقلىي ۋە ئىمكانىيەتلىك تەرەققىيات‌