01Inleiding
Kunstmatige intelligentie (AI), met name machinaal leren (ML), biedt aanzienlijke intelligente mogelijkheden voor de vervaardiging van lasermicro-nano, en demonstreert uitstekende prestaties op gebieden als modellering van productieproces, optimalisatie van procesparameters en realtime- detectie van afwijkingen. Dit transformatieve potentieel stimuleert de ontwikkeling van de volgende generatie laser-micro-nano-fabricagetechnologieën. De belangrijkste uitdagingen waarmee traditionele laserproductie wordt geconfronteerd, komen voort uit de complexiteit van laser-materiaalinteracties, die leiden tot oncontroleerbare verwerkingsresultaten en de opeenstapeling van micro-nano-defecten tijdens processen die uit meerdere- stappen bestaan, wat uiteindelijk resulteert in catastrofale procesfouten. Door AI te combineren met laserproductietechnologieën, door de integratie van data-gestuurde modellering en fysica-gestuurde modellering, evenals intelligente in-situ monitoring en adaptieve controletechnologieën, kunnen deze uitdagingen effectief worden aangepakt. Welke revolutionaire veranderingen zullen plaatsvinden wanneer AI laserproductie ‘ontmoet’?
02Machine Learning-Ondersteund intelligent
Laserverwerking Bij conventionele laserverwerking brengen de fysieke processen van laser{0}}materiaalinteracties complexe niet-lineaire thermodynamische effecten, vloeistofdynamica-gedrag en faseovergangen met zich mee, waardoor de inherente mechanismen zeer gecompliceerd zijn en worden beïnvloed door talrijke procesparameters zoals laservermogen en scansnelheid. Hoewel op fysica-gebaseerde analytische modellen of numerieke simulaties een duidelijke betekenis hebben, worden ze geconfronteerd met aanzienlijke uitdagingen bij het nauwkeurig karakteriseren van voorbijgaande, multi-schaal- en multi-natuurkundige verschijnselen tijdens praktische verwerking. Het belangrijkste voordeel van machine learning-ondersteunde modellering ligt in het vermogen om complexe niet-lineaire relaties uit gegevens te leren, waardoor de correlaties tussen procesparameters, processtatussen en uiteindelijke kwaliteitsindicatoren effectief worden vastgelegd, waardoor complexe fysieke modelanalyse wordt 'omzeild' om voorspelling, optimalisatie en controle van verwerkingsresultaten te bereiken. Machine learning-ondersteunde laserverwerkingsmodellering is hoofdzakelijk onderverdeeld in twee typen: data-gestuurde modellering en natuurkunde-gestuurde modellering. Vergeleken met data-gestuurde modellering, waarbij 'black box-modellen' tussen invoer en uitvoer worden onderzocht aan de hand van experimentele gegevens, bevat natuurkunde-gestuurde modellering natuurkundige wetten als zachte beperkingen (verliesfunctietermen) of harde beperkingen (netwerkarchitectuur). Bij natuurkunde-aangedreven modellering wordt niet alleen gebruik gemaakt van observatiegegevens, maar wordt ook de voorkennis die fundamentele fysieke processen beschrijft volledig geïntegreerd. Gegevens-aangedreven modellering: brein-computerinterfaces (BCI) brengen communicatiepaden tot stand tussen het menselijk brein en externe apparaten door biologische neurotransmissiepaden te omzeilen via systemen voor het verwerven en decoderen van neurale signalen. Momenteel maakt een relatief geavanceerde neurale interventietechniek gebruik van minimaal invasieve elektrodesystemen die in het cerebrale vaatstelsel worden ingezet. Nitinol-stents dienen als intravasculaire elektrodedragers voor het verzamelen van elektro-encefalografische signalen of het leveren van elektrische stimulatie. Bij traditionele montagemethoden wordt hoofdzakelijk gebruik gemaakt van ultraviolet-uithardbare lijmen om platina-elektroden aan het stentoppervlak te bevestigen, gecombineerd met micro-lasverbindingen. Het "koude verwerkings"-mechanisme van ultrasnelle lasers handhaaft de integriteit van het neurovasculaire grensvlak zonder thermische schade te veroorzaken. Met behulp van XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) en SVM (Support Vector Machine) kunnen voorspellingen worden gedaan voor de incisiebreedte en herhalingsfrequentie. Uit experimentele verificatie bleek dat de energie van een enkele{27}}puls werd verlaagd van een niet-geoptimaliseerde 20 μJ naar 7,64 μJ, de herhalingsfrequentie steeg van 40 kHz naar 52,28 kHz en de scansnelheid daalde van 20 mm/s naar 8,33 mm/s. De verwerkingsresultaten worden weergegeven in figuur 1. Figuur 1e toont de niet-geoptimaliseerde microstructuurmorfologie, terwijl figuur 1f de geoptimaliseerde verwerkingsmorfologie toont, wat duidelijk aangeeft dat de geoptimaliseerde structuur een kleinere, door warmte beïnvloede zone en een hogere verwerkingsnauwkeurigheid heeft.
Modellering van fysieke mechanismen:
Vergeleken met de hoge kosten en de lange cyclus van data{0}}gestuurde modellering, omzeilt modellering van fysieke mechanismen de behoefte aan vooraf-berekende datasets door partiële differentiaalvergelijkingen in te bedden in de verliesfunctie van een neuraal netwerk. Laser-geïnduceerde plasma-micro-bewerking (LIPMM) wordt beperkt door onvolledige fysisch-theoretische verklaringen en aanzienlijke tijdskosten. Hoewel er pogingen zijn ondernomen om machinaal leren te gebruiken voor de verwerking van lasermateriaal, blijft het gebrek aan voldoende gegevens een groot obstakel. In fysica-model-gestuurde machine learning-frameworks worden tussenliggende mechanismeparameters gegenereerd door fysieke modellen, zoals piekplasmadichtheid en plasmaduur, toegevoegd als extra dimensies aan de oorspronkelijke datasetvectoren, gecombineerd met genetische algoritmen om multi-dimensionale procesparameters te optimaliseren. De opname van informatie over fysieke mechanismen vergroot de datadimensies, verrijkt de trainingsdataset en vermindert de benodigde hoeveelheid gegevens. Deze aanpak verbetert de modelnauwkeurigheid bij kleine steekproeven, waardoor een nauwkeurige voorspelling van de LIPMM-diepte mogelijk wordt. De introductie van fysieke informatie begeleidt het optimalisatieproces met redelijker fysieke implicaties, namelijk een hogere piekplasmadichtheid, langere plasmaduur, grotere single-pulsenergie en relatief kleinere spotoverlapping, waardoor de LIPMM-prestaties worden geoptimaliseerd.
03 Samenvatting
De integratie van kunstmatige intelligentie en laser-micro-nanoverwerking ondergaat een diepgaande revolutie, waarbij de rol ervan evolueert van procesoptimalisatie op één- punt naar de constructie van eind-tot- 'cognitieve productiesystemen'. Momenteel concentreert de voorhoede van dit veld zich op fysiek-geïnformeerde modellen, met name de diepgaande toepassing van fysica-geïnformeerde neurale netwerken. Dit geavanceerde machine learning-paradigma is niet langer louter een data-gedreven 'imitator', maar een 'begrijper' van natuurkundige wetten. Door kernfysische vergelijkingen zoals warmtegeleiding en vloeistofdynamica als beperkingen in het trainingsproces van neurale netwerken in te bedden, kunnen de modellen ondanks de schaarse experimentele gegevens nog steeds nauwkeurige voorspellingen doen in overeenstemming met fysische principes. Dit lost niet alleen de afhankelijkheid van traditionele machine learning-modellen op van enorme gelabelde datasets op, maar biedt ook een generalisatievermogen van 'gevolgtrekking van één naar velen', waardoor hun voorspellingen fysiek interpreteerbaar worden. Momenteel bouwen onderzoekers 'hybride' trainingsomgevingen. In deze omgeving is de leeromgeving voor versterking gebaseerd op zeer realistische fysieke simulaties om fundamentele verwerkingsstrategieën te leren, die vervolgens snel worden verfijnd-en gevalideerd met behulp van feitelijke gegevens tijdens de verwerking.
Machine learning transformeert de complexe interacties tussen licht en materie in programmeerbare, optimaliseerbare fysische wetten, waardoor de productie-industrie een paradigmaverschuiving bereikt van 'ervaringsafhankelijkheid' naar 'cognitieve autonomie'. Deze diepgaande integratie leidt ons voorbij de traditionele benadering van vallen en opstaan naar een nieuw tijdperk van nauwkeurige productie, aangedreven door zowel data als fysieke kennis.
