01はじめに
人工知能（AI）、特に機械学習（ML）は、レーザー マイクロ ナノ製造に重要なインテリジェント機能を提供し、製造プロセス モデリング、プロセス パラメータの最適化、リアルタイムの異常検出などの分野で優れたパフォーマンスを実証しています。{0}{1}この変革の可能性が、次世代のレーザー マイクロ-ナノ製造技術の開発を推進しています。従来のレーザー製造が直面する主な課題は、レーザーと材料の相互作用の複雑さから生じており、これにより制御不能な加工結果が発生したり、複数のステップのプロセス中にマイクロ{6}}ナノ欠陥が蓄積され、最終的には致命的なプロセス障害が発生します。データ駆動型モデリングと物理駆動型モデリング、インテリジェントな現場モニタリングおよび適応制御技術の統合を通じて、AI とレーザー製造技術を組み合わせることで、これらの課題に効果的に対処できます。- AI とレーザー製造が「出会う」と、どのような革命的な変化が起こるでしょうか?
02機械学習-支援型インテリジェント
レーザー加工従来のレーザー加工では、レーザー材料の相互作用の物理的プロセスには複雑な非線形熱力学効果、流体力学挙動、相転移が含まれるため、固有のメカニズムが非常に複雑になり、レーザー出力やスキャン速度などの多数のプロセス パラメータの影響を受けます。{0}物理-ベースの解析モデルや数値シミュレーションには明確な重要性がありますが、実際の処理中に過渡的、マルチ{3}}、マルチ-物理現象を正確に特徴付けるには大きな課題に直面しています。機械学習-支援モデリングの主な利点は、データから複雑な非線形関係を学習し、プロセス パラメータ、プロセス状態、最終品質指標の間のマッピング相関を効果的に捕捉する機能にあり、それによって複雑な物理モデル分析を「バイパス」して、処理結果の予測、最適化、制御を実現できます。機械学習-を利用したレーザー加工モデリングは、主にデータ-駆動型モデリングと物理学-駆動型モデリングの 2 つのタイプに分類されます。実験データを通じて入力と出力の間の「ブラック ボックス モデル」を探索するデータ駆動型モデリングと比較して、物理学駆動型モデリングには、ソフト制約 (損失関数項) またはハード制約 (ネットワーク アーキテクチャ) として物理法則が組み込まれています。-物理学-駆動型モデリングは、観察データを利用するだけでなく、基本的な物理プロセスを説明する事前知識を完全に統合します。データ-駆動型モデリング:脳-コンピューター インターフェイス (BCI) は、神経信号取得およびデコード システムを介した生物学的神経伝達経路をバイパスすることにより、人間の脳と外部デバイス間の通信経路を確立します。現在、比較的高度な神経介入技術では、脳血管系内に配置された低侵襲性の電極システムが使用されています。ニチノール ステントは、脳波信号を収集したり電気刺激を送達したりするための血管内電極キャリアとして機能します。従来の組み立て方法では、主に紫外線硬化型接着剤を使用して白金電極をステント表面に取り付け、微細溶接接続と組み合わせています。-超高速レーザーの「冷間処理」メカニズムにより、熱損傷を引き起こすことなく神経血管界面の完全性が維持されます。 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) と SVM (Support Vector Machine) を使用して、切開幅と繰り返し頻度を予測できます。実験による検証では、シングル-パルスエネルギーが最適化されていない20μJから7.64μJに減少し、繰り返し周波数が40kHzから52.28kHzに増加し、スキャン速度が20mm/sから8.33mm/sに減少したことが示されました。加工結果を図 1 に示します。図 1e は最適化されていない微細構造形態を示し、図 1f は最適化された加工形態を示します。これは、最適化された構造の方が熱影響部が小さく、加工精度が高いことを明確に示しています。
物理メカニズムのモデリング:
高コストで長いサイクルのデータ駆動型モデリングと比較して、物理メカニズムのモデリングでは、ニューラル ネットワークの損失関数に偏微分方程式を埋め込むことで、事前に計算されたデータセットの必要性が回避されます。{0}{1}}レーザー誘起プラズマ微細加工 (LIPMM) は、不完全な物理理論的説明と多大な時間コストによって制限されています。-レーザー材料加工に機械学習を使用する試みがなされていますが、十分なデータの欠如が依然として大きな障害となっています。物理-モデル-誘導型機械学習フレームワークでは、ピーク プラズマ密度やプラズマ持続時間などの物理モデルによって生成された中間メカニズム パラメーターが追加次元として元のデータセット ベクトルに追加され、遺伝的アルゴリズムと組み合わせて多次元プロセス パラメーターを最適化します。-。物理メカニズムの情報を含めることで、データの次元が増加し、トレーニング データセットが強化され、必要なデータ量が削減されます。このアプローチにより、小さなサンプル サイズでモデルの精度が向上し、LIPMM 深度の正確な予測が可能になります。物理情報の導入により、より合理的な物理的影響、つまりより高いピーク プラズマ密度、より長いプラズマ継続時間、より大きな単一パルス エネルギー、比較的小さなスポット オーバーラップといった最適化プロセスがガイドされ、それによって LIPMM のパフォーマンスが最適化されます。-
03 まとめ
人工知能とレーザー マイクロ ナノ処理の統合は大きな変革を迎えており、その役割はシングルポイント プロセスの最適化からエンドツーエンドの「コグニティブ マニュファクチャリング」システムの構築へと進化しています。--現在、この分野の最前線は、物理情報に基づいたモデル、特に物理情報に基づいたニューラル ネットワークの深い応用に焦点を当てています。-この高度な機械学習パラダイムは、もはや単なるデータ駆動型の「模倣者」ではなく、物理法則の「理解者」です。-熱伝導や流体力学などの核となる物理方程式をニューラル ネットワークのトレーニング プロセスに制約として埋め込むことで、実験データがまばらであっても、モデルは物理原理に従って正確な予測を行うことができます。これにより、従来の機械学習モデルの大量のラベル付きデータセットへの依存が解決されるだけでなく、「1 から多への推論」という一般化機能も付与され、予測が物理的に解釈可能になります。現在、研究者らは「ハイブリッド」トレーニング環境を構築している。この環境では、強化学習設定は非常に現実的な物理シミュレーションに基づいて構築され、基本的な処理戦略を学習します。その後、処理中に実際のデータを使用して迅速に微調整および検証されます。-
機械学習は、光と物質の間の複雑な相互作用をプログラム可能で最適化可能な物理法則に変換し、製造業界を「経験依存」から「認知自律」へのパラダイム シフトを達成するよう促します。-この緊密な統合により、従来の試行錯誤のアプローチを超えて、データと物理的知識の両方に基づいた正確な製造の新時代に私たちは導かれています。--
