01Pendahuluan
Kecerdasan buatan (AI), khususnya pembelajaran mesin (ML), memberikan kemampuan cerdas yang signifikan untuk fabrikasi mikro-nano laser, menunjukkan kinerja luar biasa di berbagai bidang seperti pemodelan proses manufaktur, pengoptimalan parameter proses, dan deteksi anomali-waktu nyata. Potensi transformatif ini mendorong pengembangan teknologi fabrikasi mikro-nano laser generasi berikutnya. Tantangan utama yang dihadapi oleh manufaktur laser tradisional muncul dari kompleksitas interaksi laser-bahan, yang menyebabkan hasil pemrosesan tidak terkendali dan akumulasi cacat mikro-nano selama proses multi-langkah, yang pada akhirnya mengakibatkan kegagalan proses yang sangat besar. Menggabungkan AI dengan teknologi manufaktur laser, melalui integrasi-pemodelan berbasis data dan pemodelan berbasis fisika-, serta teknologi pemantauan in-situ yang cerdas dan kontrol adaptif, dapat mengatasi tantangan ini secara efektif. Perubahan revolusioner apa yang akan terjadi ketika AI “bertemu” dengan manufaktur laser?
02Machine Learning-Kecerdasan Berbantuan
Pemrosesan LaserDalam pemrosesan laser konvensional, proses fisik interaksi material{0}}laser melibatkan efek termodinamika nonlinier yang kompleks, perilaku dinamika fluida, dan transisi fase, sehingga membuat mekanisme yang melekat menjadi sangat rumit dan dipengaruhi oleh berbagai parameter proses seperti daya laser dan kecepatan pemindaian. Meskipun model analisis-berbasis fisika atau simulasi numerik memiliki signifikansi yang jelas, model tersebut menghadapi tantangan yang signifikan dalam mengkarakterisasi fenomena fisika transien, multi-skala, dan multi-secara akurat selama pemrosesan praktis. Keuntungan inti pemodelan berbantuan pembelajaran mesin terletak pada kemampuannya untuk mempelajari hubungan nonlinier yang kompleks dari data, secara efektif menangkap korelasi pemetaan antara parameter proses, status proses, dan indikator kualitas akhir, sehingga "melewati" analisis model fisik yang kompleks untuk mencapai prediksi, pengoptimalan, dan kontrol hasil pemrosesan. Pemodelan pemrosesan laser berbantuan pembelajaran mesin pada dasarnya dibagi menjadi dua jenis: pemodelan berbasis data dan pemodelan berbasis fisika. Dibandingkan dengan pemodelan berbasis data, yang mengeksplorasi "model kotak hitam" antara input dan output melalui data eksperimen, pemodelan berbasis fisika menggabungkan hukum fisika sebagai batasan lunak (istilah fungsi kerugian) atau batasan keras (arsitektur jaringan). Pemodelan berbasis fisika-tidak hanya memanfaatkan data pengamatan tetapi juga sepenuhnya mengintegrasikan pengetahuan sebelumnya yang menjelaskan proses fisik dasar. Pemodelan Berbasis Data:Antarmuka Komputer (BCI) Otak (BCI) membangun jalur komunikasi antara otak manusia dan perangkat eksternal dengan melewati jalur transmisi saraf biologis melalui akuisisi sinyal saraf dan sistem decoding. Saat ini, teknik intervensi saraf yang relatif canggih menggunakan sistem elektroda invasif minimal yang ditempatkan di dalam pembuluh darah otak. Stent nitinol berfungsi sebagai pembawa elektroda intravaskular untuk mengumpulkan sinyal elektroensefalografi atau memberikan rangsangan listrik. Metode perakitan tradisional umumnya menggunakan perekat ultraviolet-yang dapat diawetkan untuk menempelkan elektroda platinum ke permukaan stent yang dikombinasikan dengan sambungan las mikro. Mekanisme "pemrosesan dingin" pada laser ultracepat menjaga integritas antarmuka neurovaskular tanpa menyebabkan kerusakan termal. Dengan menggunakan XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) dan SVM (Support Vector Machine), prediksi dapat dibuat untuk lebar sayatan dan frekuensi pengulangan. Verifikasi eksperimental menunjukkan bahwa energi pulsa tunggal berkurang dari 20 μJ yang tidak dioptimalkan menjadi 7,64 μJ, frekuensi pengulangan meningkat dari 40 kHz menjadi 52,28 kHz, dan kecepatan pemindaian menurun dari 20 mm/s menjadi 8,33 mm/s. Hasil pemrosesan ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 1e menunjukkan morfologi struktur mikro yang belum dioptimalkan, sedangkan Gambar 1f menunjukkan morfologi pemrosesan yang dioptimalkan, yang secara jelas menunjukkan bahwa struktur yang dioptimalkan memiliki zona yang terkena dampak panas lebih kecil dan akurasi pemrosesan yang lebih tinggi.
Pemodelan Mekanisme Fisik:
Dibandingkan dengan pemodelan berbasis data-yang berbiaya tinggi dan bersiklus panjang, pemodelan mekanisme fisik mengabaikan kebutuhan set data-yang telah dihitung sebelumnya dengan menyematkan persamaan diferensial parsial ke dalam fungsi kerugian jaringan saraf. Pemesinan-mikro plasma yang diinduksi laser-(LIPMM) dibatasi oleh penjelasan teoritis fisik yang tidak lengkap dan biaya waktu yang signifikan. Meskipun upaya telah dilakukan untuk menggunakan pembelajaran mesin untuk pemrosesan material laser, kurangnya data yang memadai masih menjadi kendala utama. Dalam kerangka pembelajaran mesin yang dipandu-model-fisika, parameter mekanisme perantara yang dihasilkan oleh model fisik, seperti kepadatan plasma puncak dan durasi plasma, ditambahkan sebagai dimensi ekstra ke vektor kumpulan data asli, dikombinasikan dengan algoritme genetika untuk mengoptimalkan parameter proses multi-dimensi. Dimasukkannya informasi mekanisme fisik meningkatkan dimensi data, memperkaya kumpulan data pelatihan, dan mengurangi jumlah data yang diperlukan. Pendekatan ini meningkatkan akurasi model dengan ukuran sampel yang kecil, sehingga memungkinkan prediksi kedalaman LIPMM secara akurat. Pengenalan informasi fisik memandu proses pengoptimalan dengan implikasi fisik yang lebih masuk akal, yaitu kepadatan puncak plasma yang lebih tinggi, durasi plasma yang lebih lama, energi pulsa tunggal yang lebih besar, dan titik tumpang tindih yang relatif lebih kecil, sehingga mengoptimalkan kinerja LIPMM.
03 Ringkasan
Integrasi kecerdasan buatan dan pemrosesan mikro-nano laser sedang mengalami revolusi besar, dengan perannya yang berkembang dari pengoptimalan proses-titik tunggal hingga konstruksi sistem 'manufaktur kognitif' ujung-ke-end. Saat ini, bidang terdepan dalam bidang ini berpusat pada-model yang diinformasikan secara fisik, khususnya penerapan jaringan saraf yang diinformasikan secara mendalam-fisika. Paradigma pembelajaran mesin tingkat lanjut ini bukan lagi sekadar-'peniru' berbasis data, namun juga 'pemahaman' hukum fisika. Dengan menyematkan persamaan fisik inti seperti konduksi panas dan dinamika fluida sebagai batasan ke dalam proses pelatihan jaringan saraf, model tetap dapat membuat prediksi yang akurat sesuai dengan prinsip fisika meskipun data eksperimennya sedikit. Hal ini tidak hanya mengatasi ketergantungan model pembelajaran mesin tradisional pada kumpulan data berlabel besar, namun juga memberikan kemampuan generalisasi 'inferensi dari satu ke banyak', sehingga prediksi mereka dapat diinterpretasikan secara fisik. Saat ini, para peneliti sedang membangun lingkungan pelatihan 'hibrida'. Dalam lingkungan ini, setelan pembelajaran penguatan dibangun berdasarkan simulasi fisik yang sangat realistis untuk mempelajari strategi pemrosesan dasar, yang kemudian dengan cepat disempurnakan dan divalidasi menggunakan data aktual selama pemrosesan.
Pembelajaran mesin mengubah interaksi kompleks antara cahaya dan materi menjadi hukum fisika yang dapat diprogram dan dioptimalkan, sehingga mendorong industri manufaktur mencapai perubahan paradigma dari "ketergantungan{0}}pengalaman" menjadi "otonomi kognitif". Integrasi mendalam ini membawa kita melampaui pendekatan-dan-kesalahan tradisional menuju era baru manufaktur presisi yang didorong oleh data dan pengetahuan fisik.
