01 Ievads
Mākslīgais intelekts (AI), jo īpaši mašīnmācīšanās (ML), nodrošina ievērojamas viedas iespējas lāzera mikro{0}}nano ražošanai, demonstrējot izcilu veiktspēju tādās jomās kā ražošanas procesa modelēšana, procesa parametru optimizācija un reāllaika anomāliju noteikšana{1}}. Šis pārveidojošais potenciāls veicina nākamās paaudzes lāzera mikro-nano ražošanas tehnoloģiju attīstību. Galvenās problēmas, ar kurām saskaras tradicionālā lāzera ražošana, rodas lāzera un materiālu mijiedarbības sarežģītības dēļ, kas izraisa nekontrolējamus apstrādes rezultātus un mikro-nano defektu uzkrāšanos daudzpakāpju procesos, kas galu galā izraisa katastrofālas procesa kļūmes. Apvienojot mākslīgo intelektu ar lāzera ražošanas tehnoloģijām, integrējot ar datiem-vadītu modelēšanu un fizikas-vadītu modelēšanu, kā arī inteliģentas in situ uzraudzības un adaptīvās vadības tehnoloģijas, šīs problēmas var efektīvi risināt. Kādas revolucionāras izmaiņas notiks, kad AI "satiekas" ar lāzeru ražošanu?
02Mašīnmācība-Inteliģents ar palīdzību
Lāzera apstrāde Parastajā lāzerapstrādē lāzera{0}}materiālu mijiedarbības fizikālie procesi ietver sarežģītus nelineārus termodinamiskos efektus, šķidruma dinamikas uzvedību un fāzu pārejas, padarot raksturīgos mehānismus ļoti sarežģītus, un tos ietekmē daudzi procesa parametri, piemēram, lāzera jauda un skenēšanas ātrums. Lai gan uz fiziku-balstītiem analītiskajiem modeļiem vai skaitliskām simulācijām ir nepārprotama nozīme, tie saskaras ar ievērojamām problēmām, lai praktiskās apstrādes laikā precīzi raksturotu pārejošas, daudz{3}}mēroga un daudz{4}}fizikas parādības. Mašīnmācības{6}}modelēšanas galvenā priekšrocība ir tās spēja apgūt sarežģītas nelineāras attiecības no datiem, efektīvi tverot kartēšanas korelācijas starp procesa parametriem, procesa stāvokļiem un galīgajiem kvalitātes rādītājiem, tādējādi "apejot" sarežģītu fizisko modeļu analīzi, lai panāktu apstrādes rezultātu prognozēšanu, optimizāciju un kontroli. Mašīnmācības-lāzerapstrādes modelēšana galvenokārt ir sadalīta divos veidos: ar datiem-vadītā modelēšana un fizikas{10}}vadītā modelēšana. Salīdzinājumā ar datiem balstītu modelēšanu, kas pēta "melnās kastes modeļus" starp ievadi un izvadi, izmantojot eksperimentālos datus, fizikas vadītajā modelēšanā ir iekļauti fiziskie likumi kā mīkstie ierobežojumi (zaudējumu funkcijas termini) vai stingri ierobežojumi (tīkla arhitektūra). Fiziski{15}}vadītā modelēšanā tiek izmantoti ne tikai novērojumu dati, bet arī pilnībā integrētas iepriekšējās zināšanas, kas apraksta fundamentālus fiziskos procesus.Datu-vadītā modelēšana: smadzeņu{18}}datoru saskarnes (BCI) izveido saziņas ceļus starp cilvēka smadzenēm un ārējām ierīcēm, apejot bioloģisko neirotransmisijas ceļus, izmantojot neironu signālu iegūšanas un dekodēšanas sistēmas. Pašlaik salīdzinoši progresīvā neironu iejaukšanās tehnika izmanto minimāli invazīvas elektrodu sistēmas, kas izvietotas smadzeņu asinsvados. Nitinola stenti kalpo kā intravaskulāri elektrodu nesēji elektroencefalogrāfisko signālu savākšanai vai elektriskās stimulācijas nodrošināšanai. Tradicionālajās montāžas metodēs galvenokārt tiek izmantotas ultravioletās{22}}cietējas līmvielas, lai piestiprinātu platīna elektrodus pie stenta virsmas, apvienojumā ar mikro-metināšanas savienojumiem. Ultraātro lāzeru "aukstās apstrādes" mehānisms saglabā neirovaskulārās saskarnes integritāti, neradot termiskus bojājumus. Izmantojot XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) un SVM (Support Vector Machine), var prognozēt griezuma platumu un atkārtošanās biežumu. Eksperimentālā pārbaude parādīja, ka viena -impulsa enerģija tika samazināta no neoptimizētiem 20 μJ līdz 7,64 μJ, atkārtošanās frekvence palielinājās no 40 kHz līdz 52,28 kHz, un skenēšanas ātrums samazinājās no 20 mm/s līdz 8,33 mm/s. Apstrādes rezultāti ir parādīti 1. attēlā. 1.e attēlā parādīta neoptimizētā mikrostruktūras morfoloģija, savukārt 1.f attēlā parādīta optimizētā apstrādes morfoloģija, skaidri norādot, ka optimizētajai struktūrai ir mazāka siltuma -ietekmētā zona un augstāka apstrādes precizitāte.
Fiziskā mehānisma modelēšana:
Salīdzinot ar augstajām izmaksām un ilgo datu vadītās modelēšanas ciklu, fizikālo mehānismu modelēšana apiet vajadzību pēc iepriekš-aprēķinātām datu kopām, neironu tīkla zudumu funkcijā iestrādājot daļējus diferenciālvienādojumus. Lāzer-inducēto plazmas mikro-apstrādi (LIPMM) ierobežo nepilnīgi fiziski teorētiskie skaidrojumi un ievērojamas laika izmaksas. Lai gan lāzera materiālu apstrādei ir mēģināts izmantot mašīnmācīšanos, pietiekamu datu trūkums joprojām ir galvenais šķērslis. Fizikas -modeļa-vadītās mašīnmācīšanās sistēmās fizisku modeļu ģenerētie starpposma mehānisma parametri, piemēram, maksimālais plazmas blīvums un plazmas ilgums, tiek pievienoti kā papildu dimensijas oriģinālajiem datu kopas vektoriem, apvienojumā ar ģenētiskiem algoritmiem, lai optimizētu daudzdimensiju procesa parametrus. Fiziskā mehānisma informācijas iekļaušana palielina datu dimensijas, bagātina apmācības datu kopu un samazina nepieciešamo datu apjomu. Šī pieeja uzlabo modeļa precizitāti ar maziem paraugu izmēriem, tādējādi ļaujot precīzi prognozēt LIPMM dziļumu. Fiziskās informācijas ieviešana virza optimizācijas procesu ar saprātīgākām fiziskām sekām, proti, lielāku maksimālo plazmas blīvumu, ilgāku plazmas ilgumu, lielāku viena impulsa enerģiju un salīdzinoši mazāku punktu pārklāšanos, tādējādi optimizējot LIPMM veiktspēju.
03 Kopsavilkums
Mākslīgā intelekta un lāzera mikro-nano apstrādes integrācija piedzīvo pamatīgu revolūciju, un tās loma attīstās no viena-punkta procesa optimizācijas līdz gala-līdz-izziņas ražošanas sistēmu izveidei. Pašlaik šīs jomas priekšplānā ir fiziski{5}}informēti modeļi, jo īpaši fiziski{6}}informētu neironu tīklu dziļa pielietošana. Šī uzlabotā mašīnmācīšanās paradigma vairs nav tikai datu -vadīta “atdarinātāja”, bet gan fizisko likumu “izpratne”. Iekļaujot galvenos fiziskos vienādojumus, piemēram, siltuma vadītspēju un šķidruma dinamiku kā ierobežojumus neironu tīklu apmācības procesā, modeļi joprojām var sniegt precīzas prognozes saskaņā ar fiziskajiem principiem, neskatoties uz retiem eksperimentālajiem datiem. Tas ne tikai atrisina tradicionālo mašīnmācīšanās modeļu paļaušanos uz masveida marķētām datu kopām, bet arī nodrošina vispārināšanas spēju “secināt no viena līdz daudziem”, padarot to prognozes fiziski interpretējamas. Pašlaik pētnieki veido "hibrīdas" apmācības vides. Šajā vidē pastiprināšanas mācību iestatījums ir veidots uz ļoti reālistiskām fiziskām simulācijām, lai apgūtu pamata apstrādes stratēģijas, kuras pēc tam ātri{13}}noregulē un apstiprina, izmantojot faktiskos datus apstrādes laikā.
Mašīnmācība pārveido sarežģīto gaismas un matērijas mijiedarbību programmējamos, optimizējamos fizikālos likumos, mudinot ražošanas nozari panākt paradigmas maiņu no “pieredzes{0}}atkarības” uz “kognitīvo autonomiju”. Šī dziļā integrācija mūs ved ārpus tradicionālajām izmēģinājumu-un-kļūdām pieejām jaunā precīzas ražošanas laikmetā, ko virza gan dati, gan fiziskās zināšanas.
