01परिचय
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), विशेष रूप से मशीन लर्निंग (एमएल), लेजर माइक्रो नैनो फैब्रिकेशन के लिए महत्वपूर्ण बुद्धिमान क्षमताएं प्रदान कर रही है, जो विनिर्माण प्रक्रिया मॉडलिंग, प्रक्रिया पैरामीटर अनुकूलन और वास्तविक समय विसंगति का पता लगाने जैसे क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन का प्रदर्शन कर रही है। यह परिवर्तनकारी क्षमता अगली पीढ़ी की लेज़र माइक्रो{3}}नैनो निर्माण प्रौद्योगिकियों के विकास को चला रही है। पारंपरिक लेज़र निर्माण के सामने आने वाली मुख्य चुनौतियाँ लेज़र-मटेरियल इंटरैक्शन की जटिलता से उत्पन्न होती हैं, जिसके कारण अनियंत्रित प्रसंस्करण परिणाम होते हैं और बहु-चरणीय प्रक्रियाओं के दौरान सूक्ष्म-नैनो दोषों का संचय होता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः विनाशकारी प्रक्रिया विफलताएँ होती हैं। डेटा संचालित मॉडलिंग और भौतिकी संचालित मॉडलिंग के साथ-साथ बुद्धिमान इन-सीटू मॉनिटरिंग और अनुकूली नियंत्रण प्रौद्योगिकियों के एकीकरण के माध्यम से एआई को लेजर विनिर्माण प्रौद्योगिकियों के साथ जोड़कर, इन चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान किया जा सकता है। जब AI लेजर निर्माण से "मिलेगा" तो कौन से क्रांतिकारी परिवर्तन घटित होंगे?
02मशीन लर्निंग-असिस्टेड इंटेलिजेंट
लेज़र प्रसंस्करण पारंपरिक लेज़र प्रसंस्करण में, लेज़र सामग्री इंटरैक्शन की भौतिक प्रक्रियाओं में जटिल गैर-रेखीय थर्मोडायनामिक प्रभाव, द्रव गतिशीलता व्यवहार और चरण संक्रमण शामिल होते हैं, जो अंतर्निहित तंत्र को अत्यधिक जटिल बनाते हैं और लेज़र पावर और स्कैनिंग गति जैसे कई प्रक्रिया मापदंडों से प्रभावित होते हैं। यद्यपि भौतिक विज्ञान आधारित विश्लेषणात्मक मॉडल या संख्यात्मक सिमुलेशन का स्पष्ट महत्व है, व्यावहारिक प्रसंस्करण के दौरान उन्हें क्षणिक, बहु {3} पैमाने और बहु {4} भौतिक घटनाओं को सटीक रूप से चित्रित करने में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। मशीन लर्निंग सहायक मॉडलिंग का मुख्य लाभ डेटा से जटिल गैर-रेखीय संबंधों को सीखने की क्षमता में निहित है, जो प्रक्रिया मापदंडों, प्रक्रिया स्थितियों और अंतिम गुणवत्ता संकेतकों के बीच मैपिंग सहसंबंधों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है, जिससे प्रसंस्करण परिणामों की भविष्यवाणी, अनुकूलन और नियंत्रण प्राप्त करने के लिए जटिल भौतिक मॉडल विश्लेषण को "बायपास" किया जाता है। मशीन लर्निंग सहायता प्राप्त लेजर प्रोसेसिंग मॉडलिंग को मुख्य रूप से दो प्रकारों में विभाजित किया गया है: डेटा संचालित मॉडलिंग और भौतिकी संचालित मॉडलिंग। डेटा संचालित मॉडलिंग की तुलना में, जो प्रयोगात्मक डेटा के माध्यम से इनपुट और आउटपुट के बीच "ब्लैक बॉक्स मॉडल" की खोज करता है, भौतिकी संचालित मॉडलिंग भौतिक कानूनों को नरम बाधाओं (हानि फ़ंक्शन शर्तों) या हार्ड बाधाओं (नेटवर्क आर्किटेक्चर) के रूप में शामिल करती है। भौतिकी संचालित मॉडलिंग न केवल अवलोकन संबंधी डेटा का उपयोग करती है, बल्कि मौलिक भौतिक प्रक्रियाओं का वर्णन करने वाले पूर्व ज्ञान को भी पूरी तरह से एकीकृत करती है। डेटा संचालित मॉडलिंग: मस्तिष्क - कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) तंत्रिका संकेत अधिग्रहण और डिकोडिंग प्रणालियों के माध्यम से जैविक न्यूरोट्रांसमिशन पथों को बायपास करके मानव मस्तिष्क और बाहरी उपकरणों के बीच संचार मार्ग स्थापित करता है। वर्तमान में, एक अपेक्षाकृत उन्नत तंत्रिका हस्तक्षेप तकनीक मस्तिष्क वाहिका के भीतर तैनात न्यूनतम आक्रामक इलेक्ट्रोड सिस्टम को नियोजित करती है। नितिनोल स्टेंट इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफिक सिग्नल एकत्र करने या विद्युत उत्तेजना प्रदान करने के लिए इंट्रावास्कुलर इलेक्ट्रोड वाहक के रूप में काम करते हैं। पारंपरिक असेंबली विधियां मुख्य रूप से सूक्ष्म वेल्डिंग कनेक्शन के साथ स्टेंट की सतह पर प्लैटिनम इलेक्ट्रोड को जोड़ने के लिए पराबैंगनी उपचार योग्य चिपकने वाले पदार्थों का उपयोग करती हैं। अल्ट्राफास्ट लेज़रों का "कोल्ड प्रोसेसिंग" तंत्र थर्मल क्षति के बिना न्यूरोवस्कुलर इंटरफ़ेस की अखंडता को बनाए रखता है। XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) और SVM (सपोर्ट वेक्टर मशीन) का उपयोग करके, चीरे की चौड़ाई और पुनरावृत्ति आवृत्ति के लिए पूर्वानुमान लगाया जा सकता है। प्रायोगिक सत्यापन से पता चला कि एकल पल्स ऊर्जा को अअनुकूलित 20 μJ से घटाकर 7.64 μJ कर दिया गया, पुनरावृत्ति आवृत्ति 40 kHz से बढ़कर 52.28 kHz हो गई, और स्कैनिंग गति 20 mm/s से घटकर 8.33 mm/s हो गई। प्रसंस्करण परिणाम चित्र 1 में दिखाए गए हैं। चित्र 1e अअनुकूलित माइक्रोस्ट्रक्चर आकृति विज्ञान को दर्शाता है, जबकि चित्र 1f अनुकूलित प्रसंस्करण आकृति विज्ञान को दर्शाता है, जो स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि अनुकूलित संरचना में कम गर्मी - प्रभावित क्षेत्र और उच्च प्रसंस्करण सटीकता है।
भौतिक तंत्र मॉडलिंग:
उच्च लागत और डेटा संचालित मॉडलिंग के लंबे चक्र की तुलना में, भौतिक तंत्र मॉडलिंग एक तंत्रिका नेटवर्क के हानि फ़ंक्शन में आंशिक अंतर समीकरणों को एम्बेड करके पूर्व-गणना किए गए डेटासेट की आवश्यकता को दरकिनार कर देता है। लेज़र {{3} प्रेरित प्लाज़्मा माइक्रो - मशीनिंग (एलआईपीएमएम) अपूर्ण भौतिक सैद्धांतिक स्पष्टीकरण और महत्वपूर्ण समय लागत द्वारा प्रतिबंधित है। हालाँकि लेजर सामग्री प्रसंस्करण के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का प्रयास किया गया है, लेकिन पर्याप्त डेटा की कमी एक बड़ी बाधा बनी हुई है। भौतिकी में {{7}मॉडल {{8}निर्देशित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, भौतिक मॉडल द्वारा उत्पन्न मध्यवर्ती तंत्र पैरामीटर, जैसे कि चरम प्लाज्मा घनत्व और प्लाज्मा अवधि, को मूल डेटासेट वैक्टर में अतिरिक्त आयाम के रूप में जोड़ा जाता है, जो कि बहु-आयामी प्रक्रिया मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम के साथ संयुक्त होता है। भौतिक तंत्र जानकारी को शामिल करने से डेटा आयाम बढ़ता है, प्रशिक्षण डेटासेट समृद्ध होता है, और आवश्यक डेटा की मात्रा कम हो जाती है। यह दृष्टिकोण छोटे नमूना आकारों के साथ मॉडल सटीकता में सुधार करता है, इस प्रकार एलआईपीएमएम गहराई की सटीक भविष्यवाणी को सक्षम बनाता है। भौतिक जानकारी का परिचय अधिक उचित भौतिक निहितार्थों के साथ अनुकूलन प्रक्रिया का मार्गदर्शन करता है, अर्थात् उच्च शिखर प्लाज्मा घनत्व, लंबी प्लाज्मा अवधि, अधिक एकल पल्स ऊर्जा, और अपेक्षाकृत छोटा स्पॉट ओवरलैप, जिससे एलआईपीएमएम प्रदर्शन का अनुकूलन होता है।
03 सारांश
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और लेज़र माइक्रो{0}नैनो प्रसंस्करण का एकीकरण एक गहन क्रांति के दौर से गुजर रहा है, इसकी भूमिका एकल{1}बिंदु प्रक्रिया अनुकूलन से अंत तक के निर्माण तक विकसित हो रही है। वर्तमान में, इस क्षेत्र का अग्रभाग भौतिक रूप से सूचित मॉडलों पर केंद्रित है, विशेष रूप से भौतिक विज्ञान के गहन अनुप्रयोग से संबंधित तंत्रिका नेटवर्क पर। यह उन्नत मशीन लर्निंग प्रतिमान अब केवल एक डेटा संचालित 'अनुकरणकर्ता' नहीं है, बल्कि भौतिक कानूनों का 'समझने वाला' है। तंत्रिका नेटवर्क की प्रशिक्षण प्रक्रिया में बाधाओं के रूप में गर्मी चालन और द्रव गतिशीलता जैसे मुख्य भौतिक समीकरणों को एम्बेड करके, मॉडल अभी भी विरल प्रयोगात्मक डेटा के बावजूद भौतिक सिद्धांतों के अनुसार सटीक भविष्यवाणियां कर सकते हैं। यह न केवल बड़े पैमाने पर लेबल किए गए डेटासेट पर पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल की निर्भरता को हल करता है, बल्कि 'एक से कई तक अनुमान' की सामान्यीकरण क्षमता भी प्रदान करता है, जिससे उनकी भविष्यवाणियां भौतिक रूप से व्याख्या योग्य हो जाती हैं। वर्तमान में, शोधकर्ता 'हाइब्रिड' प्रशिक्षण वातावरण का निर्माण कर रहे हैं। इस माहौल में, मौलिक प्रसंस्करण रणनीतियों को सीखने के लिए सुदृढीकरण सीखने की सेटिंग अत्यधिक यथार्थवादी भौतिक सिमुलेशन पर बनाई गई है, जिसे प्रसंस्करण के दौरान वास्तविक डेटा का उपयोग करके तेजी से ठीक किया जाता है और मान्य किया जाता है।
मशीन लर्निंग प्रकाश और पदार्थ के बीच की जटिल अंतःक्रियाओं को प्रोग्राम करने योग्य, अनुकूलन योग्य भौतिक कानूनों में बदल देती है, जिससे विनिर्माण उद्योग को "अनुभव निर्भरता" से "संज्ञानात्मक स्वायत्तता" में एक आदर्श बदलाव प्राप्त होता है। यह गहरा एकीकरण हमें पारंपरिक परीक्षण और त्रुटि दृष्टिकोण से परे डेटा और भौतिक ज्ञान दोनों द्वारा संचालित सटीक विनिर्माण के एक नए युग में ले जा रहा है।
