01 Εισαγωγή
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI), ιδιαίτερα η μηχανική μάθηση (ML), παρέχει σημαντικές έξυπνες δυνατότητες για μικρο-νανοκατασκευή λέιζερ, επιδεικνύοντας εξαιρετική απόδοση σε τομείς όπως η μοντελοποίηση της διαδικασίας παραγωγής, η βελτιστοποίηση παραμέτρων διεργασίας και η ανίχνευση ανωμαλιών σε πραγματικό{1}χρόνο. Αυτό το δυναμικό μετασχηματισμού οδηγεί στην ανάπτυξη της επόμενης γενιάς τεχνολογιών μικρο-νανοκατασκευής λέιζερ. Οι κύριες προκλήσεις που αντιμετωπίζει η παραδοσιακή κατασκευή λέιζερ προκύπτουν από την πολυπλοκότητα των αλληλεπιδράσεων λέιζερ-υλικού, οι οποίες οδηγούν σε ανεξέλεγκτα αποτελέσματα επεξεργασίας και στη συσσώρευση μικρο{5}}νανοελαττωμάτων κατά τη διάρκεια διεργασιών πολλαπλών-βημάτων, με αποτέλεσμα καταστροφικές αποτυχίες διεργασιών. Ο συνδυασμός της τεχνητής νοημοσύνης με τεχνολογίες κατασκευής λέιζερ, μέσω της ενσωμάτωσης μοντελοποίησης βάσει δεδομένων και μοντελοποίησης βάσει φυσικής-, καθώς και έξυπνων τεχνολογιών επί τόπου παρακολούθησης και προσαρμοστικού ελέγχου, μπορεί να αντιμετωπίσει αποτελεσματικά αυτές τις προκλήσεις. Ποιες επαναστατικές αλλαγές θα συμβούν όταν η τεχνητή νοημοσύνη «συναντήσει» την κατασκευή λέιζερ;
02Μηχανική εκμάθηση-Υποβοηθούμενη ευφυής
Επεξεργασία λέιζερ Στη συμβατική επεξεργασία λέιζερ, οι φυσικές διεργασίες των αλληλεπιδράσεων υλικού λέιζερ- περιλαμβάνουν πολύπλοκα μη γραμμικά θερμοδυναμικά φαινόμενα, συμπεριφορές δυναμικής ρευστών και μεταβάσεις φάσης, καθιστώντας τους εγγενείς μηχανισμούς πολύ περίπλοκους και επηρεασμένους από πολυάριθμες παραμέτρους διεργασίας, όπως η ισχύς λέιζερ και η ταχύτητα σάρωσης. Παρόλο που τα αναλυτικά μοντέλα-βασισμένα στη φυσική ή οι αριθμητικές προσομοιώσεις έχουν σαφή σημασία, αντιμετωπίζουν σημαντικές προκλήσεις στον ακριβή χαρακτηρισμό παροδικών, πολλαπλών-και πολλαπλών-φυσικών φαινομένων κατά την πρακτική επεξεργασία. Το βασικό πλεονέκτημα της υποβοηθούμενης μοντελοποίησης{6}}μηχανικής μάθησης έγκειται στην ικανότητά της να μαθαίνει πολύπλοκες μη γραμμικές σχέσεις από δεδομένα, να συλλαμβάνει αποτελεσματικά τις συσχετίσεις χαρτογράφησης μεταξύ παραμέτρων διεργασίας, καταστάσεων διαδικασίας και τελικών δεικτών ποιότητας, «παρακάμπτοντας» έτσι πολύπλοκη ανάλυση φυσικού μοντέλου για την επίτευξη πρόβλεψης, βελτιστοποίησης και ελέγχου των αποτελεσμάτων επεξεργασίας. Η μοντελοποίηση επεξεργασίας με λέιζερ με τη βοήθεια μηχανικής εκμάθησης-διακρίνεται κυρίως σε δύο τύπους: μοντελοποίηση βάσει δεδομένων-και μοντελοποίηση βάσει φυσικής{10}}. Σε σύγκριση με τη μοντελοποίηση βάσει δεδομένων{12}, η οποία εξερευνά "μοντέλα μαύρου κουτιού" μεταξύ εισόδων και εξόδων μέσω πειραματικών δεδομένων, η μοντελοποίηση που βασίζεται στη φυσική{13}}ενσωματώνει φυσικούς νόμους ως ήπιους περιορισμούς (όροι συνάρτησης απώλειας) ή σκληρούς περιορισμούς (αρχιτεκτονική δικτύου). Η μοντελοποίηση που βασίζεται στη φυσική{15}}όχι μόνο χρησιμοποιεί δεδομένα παρατήρησης αλλά επίσης ενσωματώνει πλήρως προηγούμενες γνώσεις που περιγράφουν θεμελιώδεις φυσικές διεργασίες. Το Data-Driven Modelling:Brain{18}}Οι διεπαφές υπολογιστών (BCI) δημιουργούν μονοπάτια επικοινωνίας μεταξύ του ανθρώπινου εγκεφάλου και εξωτερικών συσκευών παρακάμπτοντας τα βιολογικά συστήματα αποσύνθεσης νευροδιαβιβάσεως. Επί του παρόντος, μια σχετικά προηγμένη τεχνική νευρικής παρέμβασης χρησιμοποιεί ελάχιστα επεμβατικά συστήματα ηλεκτροδίων που αναπτύσσονται εντός του εγκεφαλικού αγγείου. Τα στεντ νιτινόλης χρησιμεύουν ως φορείς ενδοαγγειακών ηλεκτροδίων για τη συλλογή ηλεκτροεγκεφαλογραφικών σημάτων ή την παροχή ηλεκτρικής διέγερσης. Οι παραδοσιακές μέθοδοι συναρμολόγησης χρησιμοποιούν κυρίως υπεριώδεις-σκληρυνόμενες κόλλες για την προσάρτηση ηλεκτροδίων πλατίνας στην επιφάνεια του stent σε συνδυασμό με μικρο-συνδέσεις συγκόλλησης. Ο μηχανισμός «ψυχρής επεξεργασίας» των υπερταχέων λέιζερ διατηρεί την ακεραιότητα της νευροαγγειακής διεπαφής χωρίς να προκαλεί θερμική βλάβη. Χρησιμοποιώντας το XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) και το SVM (Support Vector Machine), μπορούν να γίνουν προβλέψεις για το πλάτος της τομής και τη συχνότητα επανάληψης. Η πειραματική επαλήθευση έδειξε ότι η ενέργεια ενός{27}}παλμού μειώθηκε από μη βελτιστοποιημένα 20 μJ σε 7,64 μJ, η συχνότητα επανάληψης αυξήθηκε από 40 kHz σε 52,28 kHz και η ταχύτητα σάρωσης μειώθηκε από 20 mm/s σε 8,33 mm/s. Τα αποτελέσματα επεξεργασίας φαίνονται στο Σχήμα 1. Το Σχήμα 1ε δείχνει τη μη βελτιστοποιημένη μορφολογία μικροδομής, ενώ το Σχήμα 1στ δείχνει τη βελτιστοποιημένη μορφολογία επεξεργασίας, υποδεικνύοντας ξεκάθαρα ότι η βελτιστοποιημένη δομή έχει μικρότερη επηρεαζόμενη ζώνη θερμότητας- και μεγαλύτερη ακρίβεια επεξεργασίας.
Μοντελοποίηση Φυσικού Μηχανισμού:
Σε σύγκριση με το υψηλό κόστος και τον μακρύ κύκλο μοντελοποίησης βάσει δεδομένων-, η μοντελοποίηση φυσικών μηχανισμών παρακάμπτει την ανάγκη για προ{1}}υπολογιζόμενα σύνολα δεδομένων ενσωματώνοντας μερικές διαφορικές εξισώσεις στη συνάρτηση απώλειας ενός νευρωνικού δικτύου. Η κατεργασία μικρο-επαγόμενης με λέιζερ πλάσματος (LIPMM) περιορίζεται από ελλιπείς φυσικές θεωρητικές εξηγήσεις και σημαντικό κόστος χρόνου. Αν και έχουν γίνει προσπάθειες να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση για την επεξεργασία υλικού λέιζερ, η έλλειψη επαρκών δεδομένων παραμένει ένα σημαντικό εμπόδιο. Στα πλαίσια καθοδηγούμενης μηχανικής εκμάθησης -μοντέλων-φυσικής, οι παράμετροι ενδιάμεσων μηχανισμών που δημιουργούνται από φυσικά μοντέλα, όπως η μέγιστη πυκνότητα πλάσματος και η διάρκεια πλάσματος, προστίθενται ως πρόσθετες διαστάσεις στα αρχικά διανύσματα δεδομένων, σε συνδυασμό με γενετικούς αλγόριθμους για τη βελτιστοποίηση πολυ-παραμέτρων διεργασίας. Η συμπερίληψη πληροφοριών φυσικού μηχανισμού αυξάνει τις διαστάσεις των δεδομένων, εμπλουτίζει το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης και μειώνει την ποσότητα των απαιτούμενων δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση βελτιώνει την ακρίβεια του μοντέλου με μικρά μεγέθη δειγμάτων, επιτρέποντας έτσι την ακριβή πρόβλεψη του βάθους LIPMM. Η εισαγωγή φυσικών πληροφοριών καθοδηγεί τη διαδικασία βελτιστοποίησης με πιο εύλογες φυσικές συνέπειες, δηλαδή υψηλότερη πυκνότητα πλάσματος αιχμής, μεγαλύτερη διάρκεια πλάσματος, μεγαλύτερη ενέργεια μεμονωμένων-παλμών και σχετικά μικρότερη επικάλυψη κηλίδων, βελτιστοποιώντας έτσι την απόδοση LIPMM.
03 Περίληψη
Η ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μικρο-νανοεπεξεργασίας λέιζερ υφίσταται μια βαθιά επανάσταση, με τον ρόλο της να εξελίσσεται από τη βελτιστοποίηση διαδικασίας ενός σημείου στην κατασκευή συστημάτων από άκρο σε-«γνωστική κατασκευή». Επί του παρόντος, η πρώτη γραμμή αυτού του πεδίου επικεντρώνεται σε μοντέλα με φυσική-πληροφορία, ιδιαίτερα στη βαθιά εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων με πληροφόρηση από τη φυσική-. Αυτό το προηγμένο παράδειγμα μηχανικής μάθησης δεν είναι πλέον απλώς ένας «μιμητής» που βασίζεται σε δεδομένα-αλλά ένας «κατανοητής» φυσικών νόμων. Με την ενσωμάτωση βασικών φυσικών εξισώσεων όπως η αγωγιμότητα της θερμότητας και η δυναμική των ρευστών ως περιορισμοί στη διαδικασία εκπαίδευσης των νευρωνικών δικτύων, τα μοντέλα μπορούν ακόμα να κάνουν ακριβείς προβλέψεις σύμφωνα με τις φυσικές αρχές παρά τα αραιά πειραματικά δεδομένα. Αυτό όχι μόνο επιλύει την εξάρτηση των παραδοσιακών μοντέλων μηχανικής μάθησης σε ογκώδη σύνολα δεδομένων με ετικέτες, αλλά παρέχει επίσης μια ικανότητα γενίκευσης «συμπερασμάτων από ένα σε πολλά», καθιστώντας τις προβλέψεις τους φυσικά ερμηνεύσιμες. Επί του παρόντος, οι ερευνητές κατασκευάζουν «υβριδικά» εκπαιδευτικά περιβάλλοντα. Σε αυτό το περιβάλλον, η ρύθμιση ενισχυτικής μάθησης βασίζεται σε εξαιρετικά ρεαλιστικές φυσικές προσομοιώσεις για την εκμάθηση βασικών στρατηγικών επεξεργασίας, οι οποίες στη συνέχεια συντονίζονται και επικυρώνονται γρήγορα{13}}με τη χρήση πραγματικών δεδομένων κατά την επεξεργασία.
Η μηχανική μάθηση μετατρέπει τις σύνθετες αλληλεπιδράσεις μεταξύ φωτός και ύλης σε προγραμματιζόμενους, βελτιστοποιήσιμους φυσικούς νόμους, οδηγώντας τη μεταποιητική βιομηχανία να επιτύχει μια αλλαγή παραδείγματος από την «εξάρτηση της εμπειρίας» στη «γνωστική αυτονομία». Αυτή η βαθιά ολοκλήρωση μας οδηγεί πέρα από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις δοκιμών{-και-λάθους σε μια νέα εποχή ακριβούς κατασκευής που βασίζεται τόσο στα δεδομένα όσο και στη φυσική γνώση.
