01 Sissejuhatus
Tehisintellekt (AI), eriti masinõpe (ML), pakub olulisi intelligentseid võimalusi lasermikro{0}}nanotootmiseks, demonstreerides silmapaistvat jõudlust sellistes valdkondades nagu tootmisprotsessi modelleerimine, protsessiparameetrite optimeerimine ja anomaaliate reaalajas tuvastamine{1}}. See transformatiivne potentsiaal juhib järgmise põlvkonna laser-mikro-nanotootmistehnoloogiate arendamist. Traditsioonilise lasertootmise peamised väljakutsed tulenevad laseri ja materjali interaktsioonide keerukusest, mis põhjustab kontrollimatuid töötlemistulemusi ja mikro-nanodefektide kuhjumist mitmeetapiliste protsesside käigus, mis lõppkokkuvõttes põhjustavad protsessi katastroofilisi tõrkeid. Tehisintellekti kombineerimine lasertootmistehnoloogiatega, integreerides andmepõhise modelleerimise ja füüsikapõhise-modelleerimise, samuti intelligentsete kohapealse jälgimise ja adaptiivse juhtimistehnoloogia, saab neid probleeme tõhusalt lahendada. Millised revolutsioonilised muutused toimuvad siis, kui AI "kohtub" lasertootmisega?
02Masinõpe-Assisted Intelligent
Lasertöötlemine Tavalises lasertöötluses hõlmavad laser{0}}materjalide interaktsioonide füüsikalised protsessid keerulisi mittelineaarseid termodünaamilisi efekte, vedeliku dünaamika käitumist ja faasisiirdeid, muutes omased mehhanismid väga keeruliseks ja neid mõjutavad mitmed protsessiparameetrid, nagu laseri võimsus ja skaneerimiskiirus. Kuigi füüsikal- põhinevatel analüütilistel mudelitel või numbrilistel simulatsioonidel on selge tähtsus, seisavad nad silmitsi tõsiste väljakutsetega mööduvate, mitme{3}}skaala ja mitme{4} füüsikaliste nähtuste täpsel iseloomustamisel praktilise töötlemise käigus. Masinõppega-toega modelleerimise põhieelis seisneb selle võimes õppida andmetest keerulisi mittelineaarseid seoseid, jäädvustades tõhusalt protsessiparameetrite, protsessi olekute ja lõplike kvaliteedinäitajate vahelised kaardistamiskorrelatsioonid, jättes seeläbi "mööda" keerukast füüsilise mudeli analüüsist, et saavutada töötlemistulemuste prognoosimine, optimeerimine ja juhtimine. Masinõppega-toega lasertöötluse modelleerimine jaguneb peamiselt kahte tüüpi: andmepõhine-modelleerimine ja füüsika{10}}põhine modelleerimine. Võrreldes andmepõhise{12}modelleerimisega, mis uurib eksperimentaalsete andmete abil sisendite ja väljundite vahelisi "musta kasti mudeleid", hõlmab füüsika{13}}põhine modelleerimine füüsikalisi seadusi pehmete piirangutena (kaofunktsiooni terminid) või kõvade piirangutena (võrguarhitektuur). Füüsika{15}}põhine modelleerimine ei kasuta mitte ainult vaatlusandmeid, vaid integreerib täielikult ka eelteadmisi, mis kirjeldavad põhilisi füüsilisi protsesse.Andme{17}}juhitud modelleerimine: aju{18}}arvutiliidesed (BCI) loovad suhtlusteed inimaju ja välisseadmete vahel, jättes mööda bioloogilistest neurotransmissiooniteedest ja dekodeerivate süsteemide kaudu. Praegu kasutab suhteliselt arenenud neuraalse sekkumise tehnika minimaalselt invasiivseid elektroodisüsteeme, mis on paigutatud ajuveresoontesse. Nitinoolstentid toimivad intravaskulaarsete elektroodide kandjatena elektroentsefalograafiliste signaalide kogumiseks või elektrilise stimulatsiooni edastamiseks. Traditsioonilised montaažimeetodid kasutavad plaatinaelektroodide kinnitamiseks stendi pinnale peamiselt ultraviolett{22}}kõvastuvaid liime ja mikrokeevitusühendusi. Ülikiirete laserite "külmtöötluse" mehhanism säilitab neurovaskulaarse liidese terviklikkuse ilma termilisi kahjustusi põhjustamata. Kasutades XGBoosti (eXtreme Gradient Boosting) ja SVM-i (Support Vector Machine), saab prognoosida sisselõike laiust ja korduste sagedust. Eksperimentaalne kontrollimine näitas, et ühe -impulsi energia vähenes optimeerimata 20 μJ-lt 7,64 μJ-le, kordussagedus suurenes 40 kHz-lt 52,28 kHz-ni ja skaneerimiskiirus vähenes 20 mm/s-lt 8,33 mm/s-ni. Töötlemistulemused on näidatud joonisel 1. Joonisel 1e on näidatud optimeerimata mikrostruktuuri morfoloogia, samal ajal kui joonisel 1f on näidatud optimeeritud töötlemise morfoloogia, mis näitab selgelt, et optimeeritud struktuuril on väiksem soojus{38}}mõjutatud tsoon ja suurem töötlemistäpsus.
Füüsikalise mehhanismi modelleerimine:
Võrreldes andmepõhise{0}}modelleerimise kõrge hinna ja pika tsükliga, jätab füüsilise mehhanismi modelleerimine mööda eel-arvutatud andmekogumite vajadusest, manustades osalised diferentsiaalvõrrandid närvivõrgu kadufunktsiooni. Laser-plasma mikro-töötlust (LIPMM) piiravad mittetäielikud füüsikateoreetilised selgitused ja märkimisväärsed ajakulud. Kuigi lasermaterjalide töötlemiseks on püütud kasutada masinõpet, on piisavate andmete puudumine endiselt suur takistus. Füüsika{7}}mudel-juhitud masinõppe raamistikes lisatakse algsetele andmekogumivektoritele täiendavate mõõtmetena füüsikaliste mudelite loodud vahepealsed mehhanismi parameetrid, nagu plasma tipptihedus ja plasma kestus, kombineerituna geneetiliste algoritmidega, et optimeerida mitmemõõtmelisi protsessiparameetreid. Füüsilise mehhanismi teabe kaasamine suurendab andmete mõõtmeid, rikastab koolitusandmestikku ja vähendab nõutavate andmete hulka. See lähenemisviis parandab mudeli täpsust väikese valimi suurusega, võimaldades seega LIPMM-i sügavuse täpset prognoosimist. Füüsilise teabe kasutuselevõtt juhib optimeerimisprotsessi mõistlikumate füüsiliste tagajärgedega, nimelt suurema plasma tipptihedusega, pikema plasma kestusega, suurema ühe{{13}impulsi energiaga ja suhteliselt väiksema täpi kattumisega, optimeerides seeläbi LIPMM-i jõudlust.
03 Kokkuvõte
Tehisintellekti ja laser-mikro-nanotöötluse integreerimine on läbimas põhjalikku revolutsiooni ning selle roll areneb ühest-punktist protsessi optimeerimisest kuni kognitiivse tootmise süsteemide loomiseni. Praegu keskendub selle valdkonna esirinnas füüsiliselt{5}}informeeritud mudelitele, eriti füüsika{6}}teadlike närvivõrkude sügavale rakendamisele. See täiustatud masinõppe paradigma ei ole enam pelgalt andmete{8}}imiteerija, vaid ka füüsikaseaduste mõistja. Manustades põhilisi füüsikalisi võrrandeid, nagu soojusjuhtivus ja vedeliku dünaamika piirangutena närvivõrkude koolitusprotsessi, saavad mudelid siiski teha täpseid ennustusi vastavalt füüsikalistele põhimõtetele, hoolimata hõredatest katseandmetest. See mitte ainult ei lahenda traditsiooniliste masinõppemudelite sõltuvust massiivsetest märgistatud andmekogumitest, vaid annab ka üldistusvõime „järelduste tegemiseks ühest mitmeni”, muutes nende ennustused füüsiliselt tõlgendatavaks. Praegu loovad teadlased "hübriidseid" koolituskeskkondi. Selles keskkonnas on tugevdamise õppeseade üles ehitatud väga realistlikele füüsilistele simulatsioonidele, et õppida põhilisi töötlemisstrateegiaid, mida seejärel kiiresti{13}}täpsendada ja kinnitada, kasutades töötlemise ajal tegelikke andmeid.
Masinõpe muudab valguse ja aine vahelise keerulise interaktsiooni programmeeritavateks, optimeeritavateks füüsikalisteks seadusteks, ajendades töötlevat tööstust saavutama paradigma muutust „kogemuse{0}}sõltuvusest“ „kognitiivsele autonoomiale“. See sügav integratsioon viib meid traditsioonilistest katse-{2}}ja-vigameetoditest kaugemale uude täpse tootmise ajastusse, mida juhivad nii andmed kui ka füüsilised teadmised.
