次回の更新記事:LLM同士だけで伝わる効率的なコミュニケーションをさ…(公開予定日:2024年12月16日)

AIで現場も変わる!?製鉄の複雑プロセスを最適化(米)【AI論文】

   

アメリカ、南アラバマ大学のSandip Baruiら研究者は、鉄鉱石の品質低下に伴う転炉( 金属精錬専用の炉 )の効率低下に着目し、データ分析を用いることで脱リン処理のプロセス最適化を図った。

研究のポイントはこうだった。

✔️課題
製鉄過程において、材料である鉄鉱石のリン含有量増加に伴い、精製される鋼の脆性低下などの問題が発生している。

✔️解決手法
確率的データ駆動モデルを用い、脱リン過程の効率化を行う手法を提案した。

✔️結果
スラグ成分の割合を戦略的に操作することにより、より低いリン含有量の鋼精製が可能となった。

では研究の詳細を見てみよう。

低品質な鉄鉱石

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について

【告知】AIDB HRの人材側登録者全員に対し、業界研究の手間を削減できるように「AI事業を行う企業リスト」を配布します。無料登録後すぐに閲覧とダウンロードが可能です。▼






■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






PAGE TOP