Web Analytics Made Easy - Statcounter
به نقل از «فرارو»
2024-04-29@10:41:14 GMT

هوش مصنوعی چطور کار می‌کند؟ یک راهنمای ساده

تاریخ انتشار: ۱۱ مرداد ۱۴۰۲ | کد خبر: ۳۸۳۷۳۶۶۰

آیا تا الان توانسته‌اید از هوش مصنوعی سر در بیاورید؟ در شش ماه گذشته چت‌بات‌ها، مانند چت جی‌بی‌تی (ChatGPT) و سازنده‌های تصویر، مثل میدجورنی (Midjourney,) به سرعت به پدیده‌هایی فرهنگی تبدیل شده‌اند. اما هوش مصنوعی (AI) یا مدل‌های «یادگیری ماشینی» مدت‌هاست که در دسترس هستند.

به گزارش بی‌بی‌سی، در این راهنمای ساده کمی فراتر از چت‌بات‌ها نگاه می‌کنیم تا با انواع مختلف هوش مصنوعی و تاثیر آن در زندگی روزمره‌مان آشنا شویم.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

مهم‌ترین بخش در تمام مدل‌های یادگیری ماشینی، مرحله‌ای است که به آن آموزش می‌گویند، جایی که یک برنامه کامپیوتری حجم عظیمی از داده‌ها - گاهی با برچسب‌هایی که نوع داده را توضیح می‌دهد - و همین طور مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را دریافت می‌کند.

دستورالعمل‌ها ممکن است چیزی شبیه این باشد: «تصاویری را پیدا کن که حاوی چهره باشد» یا «این صدا‌ها را دسته‌بندی کن».

در این مرحله برنامه به دنبال الگو‌هایی در داده‌های دریافتی می‌گردد که با اهدافی که برایش تعریف شده، سازگار باشد.

ممکن است در طول مسیر نیاز به تذکر و یادآوری داشته باشد، مثل این که «این یک چهره نیست» یا «این صدا‌ها متفاوتند». در نهایت آنچه که برنامه کامپیوتری از داده‌ها و دستورات و سرنخ‌های دریافتی یاد می‌گیرد، به یک مدل هوش مصنوعی تبدیل می‌شود و اطلاعاتی که برای آموزش در اختیارش گذاشته شده، سطح توانایی آن را تعیین می‌کند.

یک راه برای درک این که چگونه این روند‌های آموزش منجر به خلق انواع متفاوت هوش مصنوعی می‌شود، این است که به گونه‌های مختلف حیوانات نگاه کنیم.

طی میلیون‌ها سال محیط زیست و طبیعت، حیوانات را به یادگیری توانایی‌های مشخصی هدایت کرده است. در روندی مشابه، میلیون‌ها چرخه‌ای که هوش مصنوعی در طول مرحله آموزش داده و اطلاعات طی می‌کند، نحوه شکل‌گیری آن را مشخص می‌کند و به ساخت مدل‌های تخصصی هوش مصنوعی منجر می‌شود.

چه مثال‌هایی می‌تواند نحوه آموزش مدل‌های مختلف هوش مصنوعی برای کسب مهارت‌های متفاوت را نشان دهد؟

چت‌بات چیست؟

چت‌بات‌ها مثل طوطی هستند: تقلید می‌کند و می‌تواند کلماتی را که شنیده با درکی نسبی از فضای مناسب استفاده از آن تکرار کند، اما درک کاملی از معنای آن ندارد.

چت‌بات‌ها هم همین طور کار می‌کنند، اما در سطحی بسیار پیشرفته‌تر و در آستانه مرحله‌ای قرار دارند که می‌توانند رابطه ما با کلمات مکتوب را تغییر دهند.

چت‌بات‌ها نوشتن را از کجا یاد می‌گیرند؟

آن‌ها در واقع نوعی از هوش مصنوعی هستند که با عنوان مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) شناخته می‌شند و با حجم عظیمی از متن آموزش می‌بینند.

یک مدل زبانی بزرگ قادر است نه فقط کلمات را به صورت جداگانه بلکه کل جمله را بررسی کند و شیوه به‌کارگیری کلمات و عبارات در جملات را با مثال‌های دیگری که از طریق داده‌های آموزشی دریافت کرده، مقایسه کند.

با استفاده از میلیارد‌ها مقایسه بین کلمات و عبارات، می‌تواند یک سوال را بخواند و برای آن پاسخی تولید کند؛ مانند سیستم پیش‌بینی کلمات هنگام تایپ پیامک‌ها در تلفن، اما در مقیاسی بسیار وسیع‌تر.

نکته شگفت‌انگیز در مورد مدل‌های زبانی بزرگ این است که می‌توانند قواعد دستور زبان را بیاموزند و معنای کلمات را بدون کمک انسانی کشف کنند.
می‌توان با هوش مصنوعی صحبت کرد؟

اگر از الکسا، سیری یا هر نوع سیستم شناسایی صدایی استفاده کرده باشید، در واقع از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اید.

خرگوشی را با گوش‌های درازش تصور کنید که می‌تواند هر گونه لرزش کوچک در صدا را بفهمد.

هوش مصنوعی در حین صحبت صدای شما را ثبت می‌کند، صدا‌های اطراف را حذف می‌کند، کلمات و جملات شما را به واحد‌های آوایی تبدیل می‌کند -آوا‌های جداگانه‌ای که یک کلمه با آن بیان می‌شود- و سپس آن‌ها را با مجموعه‌ای از آوا‌های زبانی که در اختیارش قرار گرفته تطبیق می‌دهد.

بعد از آن صحبت‌های شما به متن تبدیل می‌شود تا قبل از پاسخ دادن، اشتباه‌های شنیداری سیستم تصحیح شود.

این نوع هوش مصنوعی با عنوان پردازش زبان‌های طبیعی شناخته می‌شود.

این فناوری در واقع همه چیز را در این زمینه پوشش می‌دهد: چه وقتی که در پاسخ سوالی از سیستم تلفن-بانک می‌گویید «بله» و چه وقتی که از موبایلتان می‌خواهید وضعیت هوای چند روز آینده را در شهری که به آن سفر می‌کنید برایتان بگوید.

آیا هوش مصنوعی درکی از تصویر دارد؟

آیا تلفن شما تا حالا عکس‌هایتان را در فولدر‌های جداگانه با نام‌هایی مانند «در ساحل» یا «گردش شبانه» ذخیره کرده است؟

در این صورت شما بدون آن که متوجه باشید از هوش مصنوعی بهره برده‌اید. یک الگوریتم هوش مصنوعی الگو‌هایی را در عکس‌های شما پیدا می‌کند و بر اساس آن آن‌ها را دسته‌بندی می‌کند.

این نوع برنامه‌ها از طریق نگاه کردن به حجم بسیار بزرگی از تصاویر دسته‌بندی شده‌اند که همگی آن‌ها همراه با توضیحی ساده در اختیار ماشین قرار گرفته‌اند.

اگر به یک سیستم هوش مصنوعیِ شناسایی تصویر برچسب «دوچرخه» را بدهید، او شروع به کشف این موضوع می‌کند که یک دوچرخه چه شکلی است و چه تفاوتی با یک قایق یا خودرو دارد.

گاهی هوش مصنوعی آموزش داده می‌شود تا اختلافات جز‌ئی را در تصاویر مشابه پیدا کند.

سیستم تشخیص چهره به همین صورت کار می‌کند. دقیق و موشکافانه ویژگی‌های منحصر به فردی را در چهره شما و در تناسب میان اعضای مختلف صورت پیدا می‌کند که هنگام مقایسه با هر چهره دیگری در جهان می‌تواند آن را تشخیص دهد.

الگوریتم‌های مشابهی هم با تصاویر اسکن‌های پزشکی آموزش داده می‌شوند تا بتوانند تومور‌های خطرناک را پیدا کنند و توانایی این را دارند که در مدت زمانی که یک پزشک متخصص می‌تواند درباره تصویر یک اسکن تصمیم بگیرد، هزاران اسکن را بررسی کنند.

چگونه هوش مصنوعی تصاویر جدید می‌سازد؟

سیستم شناسایی تصویر به تازگی با مدل‌هایی از هوش مصنوعی تلفیق شده که می‌توانند یاد بگیرند چگونه مانند یک آفتاب‌پرست قدرت تغییر و دستکاری طرح و رنگ را داشته باشند.

این مدل‌های هوش مصنوعیِ سازنده تصویر می‌توانند با شناسایی الگو‌های پیچیده بصری از میان میلیون‌ها عکس و طرحی که در اختیار دارند، یک تصویر کاملا جدید خلق کنند.

می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید تصویری از یک عکس بسازد که هرگز گرفته نشده است - مثلا عکس یک انسان که روی سطح مریخ قدم می‌زند.

یا این که می‌تواند با ایده‌ای از خودتان دستور خلق یک تصویر را بدهید: «پرتره‌ای از مربی فوتبال انگلیس بساز که به سبک پیکاسو نقاشی شده باشد.»

جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی روند خلق تصویر جدید را با کمک جمع‌آوری مجموعه‌ای تصادفی از پیکسل‌های رنگی شروع می‌کنند.

سیستم به نقطه‌هایی تصادفی نگاه می‌کند تا به سرنخی از الگویی برسد که در مرحله آموزش یاد گرفته است؛ الگو‌هایی برای ساخت اشیا مختلف.

این الگو‌ها رفته رفته با افزودن لایه‌های بیشتری از نقطه‌های تصادفی، بهبود می‌یابند و با حفظ نقاطی که به ساخت الگو کمک می‌کند، بقیه را دور می‌ریزند تا این که در نهایت شباهت آشکار می‌شود.

تمام الگو‌های لازم مانند «سطح مریخ»، «فضانورد» و «قدم زدن» ساخته می‌شود تا با هم تصویر جدیدی را ایجاد کند.

از آن جا که تصویر تازه با لایه‌هایی از پیکسل‌های تصادفی ساخته شده، نتیجه کار چیزی می‌شد و که قبلا هرگز وجود نداشته، اما در واقع با الهام از میلیارد‌ها الگویی ایجاد شده که سیستم از تصاویر اصلی مرحله آموزش یاد گرفته است.

مسئله‌ای که در این شرایط به وجود آمده است که چنین پدیده‌هایی چه معنایی برای حقوق معنوی و اخلاقی خلق آثار هنری دارد که بر اساس آموزش سیستم با آثار واقعی هنرمندان، طراحان و عکاسان پدید آمده است.

ماجرای ماشین‌های خودران چیست؟

ماشین‌های خودران دهه‌هاست که بخشی از بحث‌های مربوط به هوش مصنوعی بوده‌اند و آثار علمی تخیلی تصویری آن‌ها در تصورات عمومی ثبت کرده است.

هوش مصنوعی مربوط به خودرانی به عنوان رانندگی خودگردان شناخته می‌شود و در این سیستم خودرو‌ها به دوربین، رادار و لیزر‌های حسگر فاصله مجهز می‌شوند.

سنجاقک را در نظر بگیرید، زاویه دید ۳۶۰ درجه دارد و روی بال‌هایش حسگر‌هایی که به مانور دادن و تنظیم مدام جهت پرواز حشره کمک می‌کند.

به شیوه‌ای مشابه، هوش مصنوعی برای شناسایی اشیا و تشخیص ساکن یا متحرک بودن آن‌ها از داده‌های حسگر‌ها استفاده می‌کند و در صورت حرکت بررسی می‌کند که آیا با یک خودرو طرف است یا یک دوچرخه و یا یک عابر پیاده.

به نظر می‌آید که هزاران هزار ساعت آموزش برای فهم و درک رانندگی درست، هوش مصنوعی را قادر کرده است که در دنیای واقعی برای رانندگی خودرو و اجتناب از تصادف، تصمیم بگیرد و به آن عمل کند.

الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده سال‌ها تقلا کرده‌اند تا از ماهیت غالبا پیش‌بینی‌ناپذیر رانندگی انسان سر در بیاورند، اما اکنون خودرو‌های بدون راننده از میلیون‌ها کیلومتر جاده واقعی اطلاعات جمع می‌کنند. در سان فرانسیسکو این خودرو‌ها در حال مسافرکشی هستند.

رانندگی خودکار یا بدون دخالت یک راننده، مثالی بسیار روشن از این واقعیت است که چطور فناوری‌های جدید باید بر موانعی غلبه کنند که تنها فنی و تکنیکی نیست.

قوانین دولتی و مقررات ایمنی در کنار حس شدید نگرانی از این که اگر کنترل را به ماشین‌ها بدهیم، چه اتفاقی ممکن است بیفتد، همگی موانع بالقوه‌ای هستند که بر سر راه آینده‌ای کاملا خودران در خیابان‌ها و جاده‌ها قرار دارند.

هوش مصنوعی درباره من چه می‌داند؟

بعضی مدل‌های هوش مصنوعی با اعداد و ارقام کار می‌کنند و با جمع‌آوری و ترکیب آن‌ها انبوهی از اطلاعات را پدید می‌آورند که محصولات آن می‌تواند بسیار ارزشمند باشد.

همین الان هم احتمالا چندین شرح حال از فعالیت‌های مالی و اجتماعی شما، به ویژه فعالیت‌های آنلاین، در دسترس است، که می‌تواند برای پیش‌بینی رفتار شما استفاده شود.

کارت‌های سوپرمارکت‌ها با عنوان کارت‌های وفاداری مشتریان شناخته می‌شود، الگوی خرید و ذائقه شما را دنبال می‌کند. شرکت‌های اعتباری میزان موجودی و همین طور تراز کارت اعتباری شما را زیر نظر دارند.

نتفلیکس و آمازون می‌دانند که دیشب چند ساعت فیلم و سریال دیده‌اید و شبکه‌های اجتماعی حساب تعداد پیام‌های شما زیر ویدیو‌ها را دارند.

شما تنها نیستید، آمار و الگو‌های رفتاری همه موجود است و به هوش مصنوعی این قدرت را می‌دهد که با واکاوی آن، جریان‌های غالب اجتماعی را کشف کنند.

این مدل‌های هوش مصنوعی همین الان هم در حال شکل دادن به زندگی شما هستند: از کمک به تشخیص صلاحیت شما برای گرفتن وام از بانک، تا تاثیرگذاری روی خرید با دستچین کردن آگهی‌هایی که به صورت آنلاین به شما نشان می‌دهد.

آیا هوش مصنوعی قدرت انجام تمام کار‌ها را پیدا خواهد کرد؟

آیا امکان دارد که با ترکیب مهارت‌های مختلف، یک مدل هوش مصنوعی واحد و ترکیبی به وجود بیاید؟ این دقیقا موضوعی است که تازه‌ترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی بر آن متمرکز است.

به آن هوش مصنوعی چندوجهی می‌گویند که اجازه می‌دهد یک مدل با رصد گونه‌های متفاوتی از داده‌ها - مانند تصویر، متن، صدا و ویدیو- الگو‌های تازه‌ای را در میان آن‌ها کشف کند.

این رویکرد چند وجهی یکی از دلایل اصلی جهشی بزرگ بود که در زمینه توانایی هوش مصنوعی از ChatGPT۳ به ChatGBT۴ رخ داد. اولی تنها با متن آموزش دیده بود در حالی که نسخه جدیدتر قدرت پردازش تصویر را هم دارد.

ایده یک مدل واحد هوش مصنوعی که قادر به پردازش هر گونه داده‌ای باشد و بتواند از پس هر وظیفه‌ای که به آن محول می‌شود برآید - از ترجمه بین زبان‌های مختلف گرفته تا ساخت دارو‌های جدید - با عنوان هوش جامع مصنوعی (AGI) شناخته می‌شود.

برای بعضی رسیدن به چنین سیستمی هدف نهایی تمام تحقیقات مربوط به هوش مصنوعی است، در حالی که برای عده‌ای دیگر مسیری منتهی به ویران‌شهر‌هایی است که در فیلم‌ها و کتاب‌های علمی تخیلی تصویر شده است و در آن یک سیستم هوشمند ورای فهم انسان به وجود می‌آید که از کنترل او خارج می‌شود.

چگونه هوش مصنوعی را آموزش داده می‌شود؟

تا مدتی پیش روند اصلی آموزش بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی روش «یادگیری نظارت‌شده» بود.

در این روش حجم انبوهی از اطلاعات دسته‌بندی شده با برچسبی که انسان برای آن تعیین می‌کند، در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌گیرد تا الگو‌های این داده‌ها را پیدا کند.

سپس از هوش مصنوعی خواسته می‌شود که این الگو‌ها را روی داده‌های جدید پیاده کند و درباره دقت آن بازخورد بدهد.

برای مثال در نظر بگیرید که ۱۲ عکس به هوش مصنوعی داده می‌شود که شش تای آن برچسب «خودرو» دارد و شش تای دیگر برچسب «ون».

بعد از هوش مصنوعی بخواهید که الگویی بصری پیدا کند که بتوان بر اساس آن خودرو‌ها و ون‌ها را به دو گروه تقسیم کرد.

حالا اگر از آن بخواهید که عکس‌ها را دسته‌بندی کند چه اتفاقی می‌افتد؟

متاسفانه به نظر می‌آید که هوش مصنوعی فکر می‌کند که این یک ون است که چندان هوشمندانه نیست.

حالا یک ون قرمز را نشانش دهید.

هوش مصنوعی به شما می‌گوید که این یک خودرو معمولی است.

تقریبا مشخص است که کجای کار ایراد دارد.

هوش مصنوعی با تعداد محدود تصاویری که دیده به این نتیجه رسیده است که رنگ، مهم‌ترین وجه تمایز خودرو‌های معمولی و ون‌ها است و آن‌ها را بر همین اساس دسته‌بندی کرده است.

اما نکته شگفت‌انگیز درباره برنامه‌های هوش مصنوعی این است که خودش قدرت تصمیم‌گیری دارد و ما می‌توانیم کمک کنیم تا روند تصمیم‌گیری آن بهبود یابد.

می‌توانیم به هوش مصنوعی بگوییم که دو شیء را اشتباه تشخیص داده و این سرنخ آن را وادار می‌کند که الگوی جدیدی در تصاویر پیدا کند.

اما از همه مهم‌تر ما می‌توانیم وجه گمراه‌کننده روند آموزش را با فراهم کردن تصاویر بیشتر تصحیح کنیم.

این دو اقدام ساده همراه یکدیگر - والبته در مقیاسی وسیع- شیوه‌ای است که بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس آن آموزش دیده‌اند تا بتوانند در موقعیت‌های بسیار پیچیده تصمیم بگیرند.

هوش مصنوعی چطور بدون کمک یاد می‌گیرد؟

بیشتر پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی از طریق یادگیری عمیق میسر شده است.

به ساده‌ترین عبارت، به این معناست که الگریتم‌های پیچیده و پایگاه داده‌های بسیار عظیم، هوش مصنوعی را قادر می‌کند که بدون راهنمایی انسانی آموزش ببیند.

ChatGPT مشهورترین نمونه آن است.

حجم متن‌ها در اینترنت و کتاب‌هایی که به صورت دیجیتال در آمده آن قدر وسیع است که در عرض چندین ماه ChatGPT توانست یاد بگیرد که چگونه خود کلمات را برای ساختن جمله‌ای معنادار ترکیب کند.

تصور کنید مجموعه‌ای از کتاب‌هایی به یک زبان خارجی دارید که بعضی از آن‌ها ممکن است تصاویری هم داشته باشند.

ممکن است با نگاه به صفحات مختلف دریابید که یک کلمه ثابت در صفحاتی که طرح یا عکسی از درخت دارد تکرار شده و کلمه‌ای دیگر در صفحاتی که تصویری از یک خانه وجود دارد.

بعد احتمالا خواهید دید که معمولا کنار این لغات، یک کلمه مشخصی هست که ممکن است معنای «یک» یا نوعی حرف تعریف را بدهد؛ و این روند به همین ترتیب ادامه پیدا می‌کند.

این مدل یادگیری عمیق است که با عنوان یادگیری بدون نظارت هم شناخته می‌شود.

این روش به قدرت کامپیوتری بسیار بالا نیاز دارد که به هوش مصنوعی اجازه دهد حجم عظیمی از کلمات را - چه به صورت جداگانه، چه به صورت گروهی در یک جمله و در صفحات مختلف- به خاطر بسپارد و سپس با بررسی آن‌ها در کسری از ثانیه بتواند موقعیت‌های مختلف استفاده از آن‌ها را بار‌ها و بار‌ها و بار‌ها مرور و مقایسه کند.

پیشرفت‌های سریعی که با مدل‌های یادگیری عمیق در یک سال اخیر به دست آمده، موج تازه‌ای از اشتیاق و نگرانی هم‌زمان را بر سر توانایی‌های بالقوه هوش مصنوعی به راه انداخته و به نظر نمی‌آید که بحث به این زودی‌ها فروکش کند.

به نظر می‌آید که رویا‌ها و هشدار‌های آثار علمی تخیلی ناگهان در مقابل‌مان ظاهر شده و دریافته‌ایم که همین الان هم در دنیایی زندگی می‌کنیم که هوش مصنوعی در حال آشکار کردن توانایی‌های عجیب و فرابشری است.

منبع: فرارو

کلیدواژه: هوش مصنوعی کارکرد هوش مصنوعی قیمت طلا و ارز قیمت موبایل مدل های هوش مصنوعی هوش مصنوعی شناخته می شود هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی آموزش داده داده ها میلیون ها دسته بندی مجموعه ای چت بات ها خودرو ها پیش بینی بر اساس الگو ها یک مدل

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت fararu.com دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «فرارو» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۸۳۷۳۶۶۰ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

راهنمای خرید انواع بوته گرافیتی و شمش روی

برند پارس بوته از مجموعه های بزرگ واردات و فروش انواع لوازم ریخته گری و ذوب، یک محور کلیدی در تامین نیازهای صنایع ایران مطرح شده و نقشی مهمی در توسعه اقتصاد و رشد صنعتی کشور اجرا می کند. این برند به عنوان یکی از بزرگترین تولیدکنندگان و واردکنندگان بوته گرافیتی و شمش روی در ایران، با موفقیت به تقاضای حیاتی صنایع بزرگ در داخل ایران پرداخته است.

به همین دلیل پارس بوته در این مطلب به بررسی سهم قابل توجهش در تامین نیازهای صنایع ریخته گری و ذوب پرداخته که نقش آن در رونق اقتصاد، ایجاد فرصت‌های شغلی و پیشرفت‌ فناوری در این صنعت می‌پردازد. این برند مطرح، از طریق تعهد خود به نوآوری، کارایی و کیفیت، خود را به عنوان سنگ بنای بخش صنایع ذوب ایران تثبیت کرده است و نقشی پررنگ در سفر این کشور به سمت پیشرفت صنعتی و شکوفایی اقتصادی دارد.

در ادامه این مطلب به بررسی انواع محصولاتی که توسط این برند به فروش می رسد خواهیم پرداخت.

بوته گرافیتی ریخته گری ذوب

بوته گرافیتی ذوب محصولی خاص و حیاتی برای فعالیت‌های ذوب و ریخته ‌گری فلزات است. این محصول از مواد خاصی ساخته شده‌اند که امکان ذوب انواع فلزات با دمای ذوب متفاوت را فراهم می‌کند. از نظر ساختار، آن‌ها می‌توانند اشکال مختلفی از جمله بشکه‌ای، استوانه‌ای یا مخروطی داشته باشند که جایگزین مناسبی برای بوته‌ های فلزی، کوارتزی یا سرامیکی هستند؛ زیرا از نظر هزینه صرفه‌جویی ایجاد می‌کنند.

بوته‌ گرافیتی ریخته گری از نظر شیمیایی بی‌اثر و مقاوم در برابر دماهای بالا هستند، به همین دلیل به‌خوبی در کوره‌ها عمل می‌کنند. محصول در اشکال و اندازه‌های مختلف برای کوره‌های گازی، برقی، القایی و سایر کوره‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرند.

ساخت بوته‌ گرافیتی ریخته گری به‌گونه‌ای است که این محصول دارای رسانایی حرارتی خوب، مقاومت در برابر مواد شیمیایی و دماهای بالا باشد. این ویژگی‌ها باعث تضمین کیفیت محصولات تولید شده در آن‌ها می‌شود. همچنین زمان کوتاه ذوب به دلیل خاصیت گرمایی بالای گرافیت، موجب صرفه‌جویی در مصرف انرژی می‌گردد. بوته‌ گرافیتی ذوب در صنایع متعددی از جمله ریخته‌گری، جواهرسازی و سایر صنایع مرتبط با ذوب و ریخته‌گری فلزات کاربرد دارند.

این بوته ها را در بازار به دو نوع بزرگ و کوچک می شناسند که نوع بزرگتر عموما برای ذوب فلزات و آلیاژها در حجم های بالا بوده و نوع کوچکتر آن بیشتر برای ذوب فلزات گران بها و آزمایشگاه ها که حجم های کمتری دارند به فروش می رسند.

شمش روی

از دیگر محصولات عرضه شده توسط این برند به شمش روی صنعتی و دست ساز می رسیم. شمش روی یکی از فرآورده‌های بسیار مهم و ارزشمند است. این محصول از قابلیت‌های منحصربه‌ فردی برخوردار است که مهم‌ ترین آن دوام و مقاومت بالای آن در برابر خوردگی است. این ویژگی باعث شده تا این محصول در صنایع مختلفی به‌خصوص در عملیات گالوانیزاسیون آهن و فولاد محصولات مورداستفاده قرار گیرد. کاربردهای این شمش در صنایع متنوعی همچون صنعت پزشکی، تولید قطعات الکتریکی، صنایع ریخته‌ گری و غیره به ‌وضوح نمایان است.

هزینه ذوب آلیاژ و عملیات ذوب در تولید شمش روی صنعتی و دست ساز بسیار پایین است و میزان اتلاف فلز نیز کم است. شمش روی می‌تواند به‌عنوان روکش محافظ در برابر سایش و خوردگی برای فلزات صنعتی استفاده شود. این آلیاژ بدون جرقه است و در نتیجه برای کاربرد در محیط‌های خطرناک مناسب است.

اما امروزه به جهت اهمیت در تولید و استفاده این محصولات برندهای گوناگون در داخل و خارج از ایران به تولید و فروش انواع مختلفی از این کالاها پرداخته اند. در ادامه به بررسی دو برند خارجی مطرح در این زمینه می پردازیم.

بوته گرافیتی ذوب زیرکار

شرکت هندی زیرکار با بهره‌گیری از جدیدترین فناوری‌های روز دنیا و همچنین تولید محصولات باکیفیت بی‌نظیر و قابلیت هدایت حرارتی بالا، مجموعه کاملی از بوته‌های سیلیکون کاربایدی و گرافیتی را به کارخانه‌های صنعت ریخته‌گری ارائه می‌دهد.

این بوته‌های ریخته‌گری، مناسب برای ذوب طیف وسیعی از فلزات و آلیاژهای مختلف از جمله برنز، برنج، آلومینیوم، مس، نقره، طلا و دیگر فلزات رنگی در دماهای متفاوت هستند. این ویژگی‌ها، به کمک پیشرفت در فناوری روز، امکان تولید محصولات باکیفیت بالا و بازدهی مناسب را برای مشتریان این شرکت فراهم می‌آورد.

شمش روی زاماک

شمش زاماک یک آلیاژ چندمنظوره است که بر اساس درصد ترکیبات عناصر آن، انواع مختلفی از آن تولید می‌شود. هر کدام از این انواع، ویژگی‌ها و کاربردهای متفاوتی دارند:

شمش زاماک ۳

این نوع، متشکل از روی، منیزیوم، آلومینیوم و سرب است و فاقد عنصر مس است. مقادیر ناچیزی از عناصر نیکل، قلع، کروم، منگنز و آهن نیز در آن وجود دارد. اگرچه روی بیشترین درصد را در این عیار تشکیل می‌دهد، اما زاماک ۳ نسبت به سایر عیارها براق‌تر و درخشان‌تر است. به دلیل نرمی این نوع زاماک، برای آبکاری مناسب نیست.

شمش زاماک ۵

این نوع زاماک، بیشترین میزان مس را در ترکیب خود دارد و به همین دلیل کاربردهای گسترده‌تری در صنعت، به‌ویژه در تولید قطعات، دارد. عدد ۵ در نام این نوع، نشانگر کیفیت بالا و گذراندن فرایند آمایش عیارسنجی در آزمایشگاه است که باعث اطمینان از کارکرد مفید آن می‌شود.

بنابراین، هر کدام از این دو نوع زاماک، بر اساس درصد ترکیبات عناصر، خواص و کاربردهای متفاوتی دارند و بسته به نیاز صنعتی مورداستفاده قرار می‌گیرند.

خرید بوته گرافیتی و شمش روی از پارس بوته

در صنعت متالورژی و ریخته‌ گری، رقابت بسیار شدیدی وجود دارد و تولیدکنندگان همواره به دنبال مواد اولیه باکیفیت بالا و تنوع محصول هستند. این امر می‌تواند نقش مهمی در موفقیت برند آنها در بازار ایفا کند.

پارس بوته به‌ عنوان یکی از فروشندگان معتبر در زمینه خرید بوته گرافیتی ریخته گری و شمش روی، گزینه مناسبی برای تأمین این نیاز است. محصولات تولیدی این شرکت از کیفیت بالایی برخوردار بوده و در انواع مختلفی که پیش تر هم ذکر شد در دسترس مشتریان قرار می‌گیرد.

با توجه ‌به اهمیت کیفیت و تنوع محصول در موفقیت صنایع متالورژی و ریخته‌ گری، خرید بوته گرافیتی و شمش روی از پارس بوته می‌تواند به‌عنوان یک گزینه مطمئن و کارآمد برای تولیدکنندگان این حوزه محسوب شود. این شرکت باتجربه و دانش متخصصان خود، قادر است نیازهای متنوع مشتریان را به بهترین نحو ممکن برطرف کند.

منبع: https://parsbote.com

دیگر خبرها

  • تعریف حباب قیمت به زبان ساده + فیلم
  • (ویدئو) یک ترفند ساده و سریع: آسانترین راه پیچیدن دلمه برگ مو
  • تصاویری دیده نشده از حال و هوای شهر مکه در ۷۰ سال قبل
  • فتحیه کجاست؟ راهنمای سفر به فتحیه
  • آموزش: ۸ ترفند ساده برای شارژ سریع‌تر گوشی
  • راهنمای استفاده از اکشن باتن در آیفون ۱۵ پرو
  • (تصاویر) تصاویری دیده‌نشده از مراسم حج ۷۰ سال پیش
  • راهنمای خرید انواع بوته گرافیتی و شمش روی
  • ترک مصرف کافئین با ۲ روش ساده
  • یک روش ساده برای تکثیر درخت کاج در خانه (فیلم)