01 Rhagymadrodd
Mae deallusrwydd artiffisial (AI), yn enwedig dysgu â pheiriant (ML), yn darparu galluoedd deallus sylweddol ar gyfer gwneuthuriad nano micro laser, gan ddangos perfformiad rhagorol mewn meysydd fel modelu prosesau gweithgynhyrchu, optimeiddio paramedr prosesau a chanfod anomaleddau amser real. Mae'r potensial trawsnewidiol hwn yn gyrru datblygiad y genhedlaeth nesaf o dechnolegau gwneuthuriad micro-nano laser. Mae'r prif heriau a wynebir gan weithgynhyrchu laser traddodiadol yn deillio o gymhlethdod rhyngweithiadau laser-deunydd, sy'n arwain at ganlyniadau prosesu na ellir eu rheoli a chroniad o ddiffygion micro-nano yn ystod prosesau aml-gam, gan arwain yn y pen draw at fethiannau trychinebus yn y broses. Gall cyfuno AI â thechnolegau gweithgynhyrchu laser, trwy integreiddio modelu a yrrir gan ddata a modelu a yrrir gan ffiseg, yn ogystal â thechnolegau monitro in situ a rheoli addasol deallus, fynd i'r afael â'r heriau hyn yn effeithiol. Pa newidiadau chwyldroadol fydd yn digwydd pan fydd AI yn "cwrdd â" gweithgynhyrchu laser?
02Machine Learning-Dealluswr â Chymorth
Prosesu LaserMewn prosesu laser confensiynol, mae prosesau ffisegol rhyngweithiadau deunydd laser yn cynnwys effeithiau thermodynamig aflinol cymhleth, ymddygiadau dynameg hylif a thrawsnewidiadau cyfnod, gan wneud y mecanweithiau cynhenid yn gymhleth iawn ac yn cael eu dylanwadu gan baramedrau proses niferus megis pŵer laser a chyflymder sganio. Er bod gan fodelau dadansoddol sy'n seiliedig ar ffiseg neu efelychiadau rhifiadol arwyddocâd clir, maent yn wynebu heriau sylweddol o ran nodweddu ffenomenau dros dro, aml-raddfa, ac aml{-ffiseg yn gywir yn ystod prosesu ymarferol. Mantais graidd modelu â chymorth dysgu peiriant yw ei allu i ddysgu perthnasoedd aflinol cymhleth o ddata, gan ddal yn effeithiol y cydberthnasau mapio rhwng paramedrau proses, cyflyrau prosesau, a dangosyddion ansawdd terfynol, a thrwy hynny "osgoi" dadansoddiad model corfforol cymhleth i gyflawni rhagfynegiad, optimeiddio a rheoli canlyniadau prosesu. Mae modelu prosesu laser â chymorth dysgu wedi'i rannu'n ddau fath yn bennaf: modelu a yrrir gan ddata a modelu a yrrir gan ffiseg -. O'i gymharu â modelu a yrrir gan ddata, sy'n archwilio "modelau blwch du" rhwng mewnbynnau ac allbynnau trwy ddata arbrofol, mae modelu a yrrir gan ffiseg yn ymgorffori deddfau ffisegol fel cyfyngiadau meddal (termau swyddogaeth colled) neu gyfyngiadau caled (pensaernïaeth rhwydwaith). Mae modelu a yrrir gan ffiseg nid yn unig yn defnyddio data arsylwadol ond hefyd yn integreiddio gwybodaeth flaenorol yn llawn sy'n disgrifio prosesau ffisegol sylfaenol.Data-Modelu a Yrrir:Ymennydd-Rhyngwynebau Cyfrifiadurol (BCI) yn sefydlu llwybrau cyfathrebu rhwng yr ymennydd dynol a dyfeisiau allanol drwy osgoi llwybrau niwrodrosglwyddo biolegol drwy systemau caffael a dadgodio signal niwral. Ar hyn o bryd, mae techneg ymyrraeth niwral gymharol ddatblygedig yn defnyddio systemau electrod lleiaf ymledol a ddefnyddir yn y fasgwleiddiad ymennydd. Mae stentiau nitinol yn gweithredu fel cludwyr electrod mewnfasgwlaidd ar gyfer casglu signalau electroenseffalograffig neu ddarparu ysgogiad trydanol. Mae dulliau cydosod traddodiadol yn bennaf yn defnyddio gludyddion uwchfioled y gellir eu gwella i lynu electrodau platinwm i wyneb y stent ynghyd â chysylltiadau weldio micro. Mae mecanwaith "prosesu oer" laserau tra chyflym yn cynnal uniondeb y rhyngwyneb niwrofasgwlaidd heb achosi difrod thermol. Gan ddefnyddio XGBoost (Hwb Graddiant eXtreme) a SVM (Peiriant Fector Cymorth), gellir rhagfynegi lled toriad ac amlder ailadrodd. Dangosodd dilysu arbrofol fod egni pwls sengl- wedi'i leihau o 20 μJ heb ei optimeiddio i 7.64 μJ, cynyddodd amlder ailadrodd o 40 kHz i 52.28 kHz, a gostyngodd cyflymder sganio o 20 mm/s i 8.33 mm/s. Dangosir y canlyniadau prosesu yn Ffigur 1. Mae Ffigur 1e yn dangos morffoleg microstrwythur heb ei optimeiddio, tra bod Ffigur 1f yn dangos y morffoleg prosesu wedi'i optimeiddio, sy'n nodi'n glir bod gan y strwythur optimized barth yr effeithir arno â gwres llai a chywirdeb prosesu uwch.
Modelu Mecanwaith Corfforol:
O'i gymharu â chost uchel a chylch hir modelu a yrrir gan ddata, mae modelu mecanwaith ffisegol yn osgoi'r angen am setiau data sydd wedi'u cyfrifo ymlaen llaw trwy fewnosod hafaliadau gwahaniaethol rhannol i swyddogaeth colli rhwydwaith niwral. Mae peiriannu micro-plasma a achosir gan laser (LIPMM) wedi'i gyfyngu gan esboniadau damcaniaethol ffisegol anghyflawn a chostau amser sylweddol. Er bod ymdrechion wedi'u gwneud i ddefnyddio dysgu peiriannau ar gyfer prosesu deunydd laser, mae diffyg data digonol yn dal i fod yn rhwystr mawr. Mewn ffiseg-modelau-fframweithiau dysgu peirianyddol dan arweiniad, mae paramedrau mecanwaith canolraddol a gynhyrchir gan fodelau ffisegol, megis dwysedd plasma brig a hyd plasma, yn cael eu hychwanegu fel dimensiynau ychwanegol i fectorau'r set ddata wreiddiol, ynghyd ag algorithmau genetig i wneud y gorau o baramedrau prosesau aml-ddimensiwn. Mae cynnwys gwybodaeth mecanwaith ffisegol yn cynyddu dimensiynau data, yn cyfoethogi'r set ddata hyfforddi, ac yn lleihau faint o ddata sydd ei angen. Mae'r dull hwn yn gwella cywirdeb model gyda meintiau sampl bach, gan alluogi rhagfynegiad cywir o ddyfnder LIPMM. Mae cyflwyno gwybodaeth gorfforol yn arwain y broses optimeiddio gyda goblygiadau corfforol mwy rhesymol, sef dwysedd plasma brig uwch, hyd plasma hirach, mwy o egni pwls sengl, a gorgyffwrdd sbot cymharol lai, a thrwy hynny optimeiddio perfformiad LIPMM.
03 Crynodeb
Mae integreiddio deallusrwydd artiffisial a phrosesu micro-nano laser yn mynd trwy chwyldro dwfn, gyda'i rôl yn esblygu o optimeiddio prosesau un pwynt i adeiladu systemau 'gweithgynhyrchu gwybyddol' o'r diwedd i'r{3}}diwedd. Ar hyn o bryd, mae blaen y maes hwn yn canolbwyntio ar fodelau sy'n wybodus yn gorfforol, yn enwedig cymhwysiad dwfn rhwydweithiau niwral gwybodus ffiseg. Nid dim ond 'efelychydd' sy'n cael ei yrru gan ddata yn unig yw'r patrwm dysgu peirianyddol datblygedig hwn bellach ond 'dealldwriaeth' o gyfreithiau ffisegol. Trwy wreiddio hafaliadau corfforol craidd fel dargludiad gwres a dynameg hylif fel cyfyngiadau ym mhroses hyfforddi rhwydweithiau niwral, gall y modelau barhau i wneud rhagfynegiadau cywir yn unol ag egwyddorion ffisegol er gwaethaf data arbrofol prin. Mae hyn nid yn unig yn datrys dibyniaeth modelau dysgu peirianyddol traddodiadol ar setiau data enfawr wedi'u labelu ond mae hefyd yn rhoi gallu cyffredinoli o 'gasgliad o un i lawer', gan wneud eu rhagfynegiadau yn ddehongladwy yn gorfforol. Ar hyn o bryd, mae ymchwilwyr yn adeiladu amgylcheddau hyfforddi 'hybrid'. Yn yr amgylchedd hwn, mae'r gosodiad dysgu atgyfnerthu wedi'i adeiladu ar efelychiadau corfforol hynod realistig i ddysgu strategaethau prosesu sylfaenol, sydd wedyn yn cael eu mireinio'n gyflym a'u dilysu gan ddefnyddio data gwirioneddol wrth brosesu.
Mae dysgu peirianyddol yn trawsnewid y rhyngweithiadau cymhleth rhwng golau a mater yn ddeddfau corfforol rhaglenadwy, optimaidd, gan yrru'r diwydiant gweithgynhyrchu i gyflawni newid patrwm o "brofiad-dibyniaeth" i "ymreolaeth wybyddol". Mae'r integreiddio dwfn hwn yn ein harwain y tu hwnt i ddulliau treialu a gwallau traddodiadol i gyfnod newydd o weithgynhyrchu manwl gywir a yrrir gan ddata a gwybodaeth gorfforol.
