大手ファウンドリは、物理学に基づいたニューラル ネットワークを次の目的で使用しています。
✅ 現地の研磨材に耐性のある現場固有の破砕ハンマーを設計する
✅ クロム/炭素比率を最適化してコスト効率を最大化
✅ 従来の試行錯誤方式に比べて研究開発コストを62%削減
ステップ1: ローカル材料特性を入力します。
研磨硬度（SiO₂含有量％）
衝撃エネルギー（ジュール）
動作温度範囲
ステップ 2: AI が 10,000 以上の微細構造シミュレーションを実行します。
出力：
Cr: 27.3% | C: 3.1% |モリブデン：1.8％
熱処理：980℃→450℃焼戻し
予測寿命：4,200時間
ステップ3：ロボットテストによるプロトタイプの検証（ASTM G65準拠）
| メトリック | 伝統的な合金 | AI最適化合金 |
|---|---|---|
| 耐用年数 | 1,900時間 | 4,500時間 |
| コスト/トン | 38ドル | 41ドル（初期費用+8%、生涯コスト-52%） |
| ダウンタイム | 月12時間 | 月3時間 |
実装時間: データ提出から本番稼働まで6日間
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