خدمت ما
​​​​​​​مدیریت هدررفت

طرح ملی ژنوم مواد معدنی، بستری را برای تحقیقات داده محور در صنایع مختلف از جمله صنایع معدنی و صنعت پتروشیمی کشور ایجاد می نماید. سرعت بخشیدن به فرآیند طراحی، توسعه، و پیاده سازی مواد جدید با هزینه بسیار کمتر، حداقل خروجی یان طرح خواهد بود. با آموزش مدل های یادگیری عمیق بر روی کلان داده قادر خواهیم بود تا ارتباط میان ویژگی های فیزیکی، شیمیایی و ساختاری محصولات را پیدا کنیم. مدل های هوش مصنوعی به ما کمک میکنند تا از روی خواص هدف و مدنظر خود به ساختارهای پایدار و جدید با خواص برتر دست پیدا کنیم. این ساختارهای جدید می توانند به زنجیره ارزش محصولات افزوده شوند. این فرایند هزینه های مربوط به تحقیق و توسعه محصول و زمان تولید را به طور چشم گیری کاهش خواهند داد.
کاربرد ویژه در پردازش مواد نادر خاکی
عناصر نادر خاکی ازجمله مواد حیاتی در صنایع پیشرفته، به‌ویژه تولید نیمه‌هادی‌ها، هستند، اما چالش اصلی، پردازش پیچیده آن‌هاست. چین با در اختیار داشتن بخش بزرگی از این منابع، نقش مسلطی در بازار جهانی دارد و در دهه‌های اخیر با اعمال محدودیت‌های صادراتی، از این مزیت به‌عنوان ابزاری استراتژیک استفاده کرده است. این امر باعث تلاش کشورهای غربی برای یافتن منابع جایگزین شده، اما همچنان بسیاری از مواد استخراج‌شده در خارج از چین، در همان کشور پالایش می‌شوند. آمریکا و متحدانش با اجرای سیاست‌های حمایتی، ازجمله قانون CHIPS، به‌دنبال افزایش تولید داخلی هستند، اما هزینه‌های بالا و قیمت‌گذاری رقابتی چین مانع بزرگی در مسیر توسعه معادن جدید محسوب می‌شود. درعین‌حال، روش‌های جایگزین مانند استخراج از پسماندهای صنعتی و بازیافت نیز به دلیل چالش‌های فنی، چندان موفق نبوده‌اند. با این وجود، سرمایه‌گذاری در معادن جدیدی در آمریکا، استرالیا، شیلی و برزیل و همچنین ایجاد پالایشگاه‌های مستقل در کشورهایی مانند فرانسه و مالزی، نشانه‌هایی از تغییر در زنجیره تأمین جهانی این عناصر است. در این میان، استفاده از هوش مصنوعی و ژنوم مواد می‌تواند راهکاری کلیدی برای بهینه‌سازی فرآیندهای استخراج و پالایش باشد. مدل‌های یادگیری ماشین قادرند ترکیبات بهینه برای جداسازی و تصفیه این عناصر را پیش‌بینی کرده و روش‌های کم‌هزینه و پایدارتر را پیشنهاد دهند. همچنین، شبیه‌سازی‌های پیشرفته مبتنی بر ژنوم مواد می‌توانند ساختارهای جدید و کارآمدی را برای توسعه کاتالیست‌ها و حلال‌های شیمیایی معرفی کنند که باعث کاهش ضایعات و افزایش بازدهی فرآیندهای صنعتی خواهد شد. در نهایت، رقابت بین چین و غرب در این حوزه، علاوه‌بر مسائل اقتصادی، به یک استراتژی کلان برای حفظ برتری فناوری تبدیل شده است و بهره‌گیری از فناوری‌های نوین می‌تواند نقش مهمی در کاهش وابستگی به منابع محدود و بهینه‌سازی زنجیره تأمین جهانی ایفا کند.
در یک اقدام جسورانه، دارپا می‌خواهد با استفاده از هوش مصنوعی مواد معدنی نادر جدیدی را کشف کند. با استفاده از تحلیل طیفی، می‌توان تفاوت بین کوکائینی که از مناطق تحت کنترل کارتل‌های مختلف در کلمبیا آمده است را تشخیص داد. دسترسی امن به عناصر نادر خاکی یک مسئله مهم امنیت ملی محسوب می‌شود، زیرا اقتصاد ایالات متحده وابستگی بالایی به این مواد دارد و بیشتر ذخایر شناخته‌شده آن‌ها در چین قرار دارند. آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) با شرکتی به نام HyperSpectral همکاری کرده که از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های طیف‌سنجی استفاده می‌کند. این فناوری می‌تواند نقش کلیدی در استفاده از ماهواره‌ها یا پهپادها برای شناسایی مواد معدنی ایفا کند که در شرایط عادی به سختی قابل تشخیص هستند.​​​​​​​