01Einführung
Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen (ML), bietet bedeutende intelligente Fähigkeiten für die Laser-Mikro{0}}-Nanofertigung und zeigt herausragende Leistungen in Bereichen wie der Modellierung von Fertigungsprozessen, der Optimierung von Prozessparametern und der Erkennung von Anomalien in Echtzeit. Dieses transformative Potenzial treibt die Entwicklung der nächsten Generation von Laser-Mikro--Fertigungstechnologien voran. Die größten Herausforderungen für die herkömmliche Laserfertigung ergeben sich aus der Komplexität der Laser-Material-Wechselwirkungen, die zu unkontrollierbaren Verarbeitungsergebnissen und der Anhäufung von Mikro-Nanodefekten während mehrstufiger Prozesse führen, was letztendlich zu katastrophalen Prozessausfällen führt. Durch die Kombination von KI mit Laserfertigungstechnologien durch die Integration von daten-gesteuerter Modellierung und physik-gesteuerter Modellierung sowie intelligenter In-situ-Überwachung und adaptiver Steuerungstechnologien können diese Herausforderungen effektiv angegangen werden. Welche revolutionären Veränderungen werden eintreten, wenn KI auf Laserfertigung trifft?
02Maschinelles Lernen-Unterstützte Intelligenz
LaserbearbeitungBei der konventionellen Laserbearbeitung beinhalten die physikalischen Prozesse der Laser-Materialwechselwirkungen komplexe nichtlineare thermodynamische Effekte, Fluiddynamikverhalten und Phasenübergänge, wodurch die inhärenten Mechanismen äußerst kompliziert und von zahlreichen Prozessparametern wie Laserleistung und Scangeschwindigkeit beeinflusst werden. Obwohl physikalisch-basierte Analysemodelle oder numerische Simulationen eine klare Bedeutung haben, stehen sie bei der genauen Charakterisierung transienter, multi{3}skaliger und multi{4}physikalischer Phänomene während der praktischen Verarbeitung vor erheblichen Herausforderungen. Der Hauptvorteil der durch maschinelles Lernen-unterstützten Modellierung liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe nichtlineare Beziehungen aus Daten zu lernen und die Zuordnungskorrelationen zwischen Prozessparametern, Prozesszuständen und endgültigen Qualitätsindikatoren effektiv zu erfassen und so komplexe physikalische Modellanalysen zu „umgehen“, um Vorhersage, Optimierung und Kontrolle der Verarbeitungsergebnisse zu erreichen. Die durch maschinelles Lernen-unterstützte Laserbearbeitungsmodellierung wird hauptsächlich in zwei Typen unterteilt: daten-gesteuerte Modellierung und physik-gesteuerte Modellierung. Im Vergleich zur datengesteuerten Modellierung, bei der „Black-Box-Modelle“ zwischen Eingaben und Ausgaben anhand experimenteller Daten untersucht werden, berücksichtigt die physikgesteuerte Modellierung physikalische Gesetze als weiche Einschränkungen (Verlustfunktionsterme) oder harte Einschränkungen (Netzwerkarchitektur). Physik-gesteuerte Modellierung nutzt nicht nur Beobachtungsdaten, sondern integriert auch vollständig Vorwissen zur Beschreibung grundlegender physikalischer Prozesse. Daten-gesteuerte Modellierung: Gehirn-Computerschnittstellen (BCI) etablieren Kommunikationswege zwischen dem menschlichen Gehirn und externen Geräten, indem sie biologische Neurotransmissionspfade durch neuronale Signalerfassungs- und -dekodierungssysteme umgehen. Derzeit werden bei einer relativ fortschrittlichen neuronalen Interventionstechnik minimalinvasive Elektrodensysteme eingesetzt, die im Gehirngefäßsystem eingesetzt werden. Nitinol-Stents dienen als intravaskuläre Elektrodenträger zur Erfassung elektroenzephalographischer Signale oder zur Abgabe elektrischer Stimulation. Herkömmliche Montagemethoden verwenden hauptsächlich ultraviolett-härtbare Klebstoffe, um Platinelektroden an der Stentoberfläche zu befestigen, kombiniert mit Mikroschweißverbindungen. Der „Kaltverarbeitungs“-Mechanismus ultraschneller Laser erhält die Integrität der neurovaskulären Schnittstelle aufrecht, ohne thermische Schäden zu verursachen. Mithilfe von XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) und SVM (Support Vector Machine) können Vorhersagen zur Schnittbreite und Wiederholungsfrequenz getroffen werden. Die experimentelle Verifizierung zeigte, dass die Einzelimpulsenergie von nicht optimierten 20 μJ auf 7,64 μJ reduziert wurde, die Wiederholungsfrequenz von 40 kHz auf 52,28 kHz anstieg und die Scangeschwindigkeit von 20 mm/s auf 8,33 mm/s sank. Die Verarbeitungsergebnisse sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1e zeigt die nicht optimierte Mikrostrukturmorphologie, während Abbildung 1f die optimierte Verarbeitungsmorphologie zeigt, was deutlich zeigt, dass die optimierte Struktur eine kleinere Wärmeeinflusszone und eine höhere Verarbeitungsgenauigkeit aufweist.
Modellierung physikalischer Mechanismen:
Im Vergleich zu den hohen Kosten und langen Zyklen der datengesteuerten Modellierung umgeht die Modellierung physikalischer Mechanismen die Notwendigkeit vorberechneter Datensätze, indem partielle Differentialgleichungen in die Verlustfunktion eines neuronalen Netzwerks eingebettet werden. Die laser-induzierte Plasma-Mikro-bearbeitung (LIPMM) ist durch unvollständige physikalisch-theoretische Erklärungen und einen erheblichen Zeitaufwand eingeschränkt. Obwohl es Versuche gibt, maschinelles Lernen für die Lasermaterialbearbeitung zu nutzen, bleibt der Mangel an ausreichenden Daten ein großes Hindernis. In physik-modell-gesteuerten Frameworks für maschinelles Lernen werden von physikalischen Modellen generierte Zwischenmechanismusparameter, wie z. B. maximale Plasmadichte und Plasmadauer, als zusätzliche Dimensionen zu den Vektoren des ursprünglichen Datensatzes hinzugefügt und mit genetischen Algorithmen kombiniert, um mehrdimensionale Prozessparameter zu optimieren. Durch die Einbeziehung von Informationen zu physikalischen Mechanismen werden die Datendimensionen vergrößert, der Trainingsdatensatz bereichert und die erforderliche Datenmenge reduziert. Dieser Ansatz verbessert die Modellgenauigkeit bei kleinen Stichprobengrößen und ermöglicht so eine genaue Vorhersage der LIPMM-Tiefe. Die Einführung physikalischer Informationen steuert den Optimierungsprozess mit vernünftigeren physikalischen Auswirkungen, nämlich höherer Spitzenplasmadichte, längerer Plasmadauer, größerer Einzelimpulsenergie und relativ kleinerer Punktüberlappung, wodurch die LIPMM-Leistung optimiert wird.
03 Zusammenfassung
Die Integration von künstlicher Intelligenz und Laser-Mikro{0}}-Nanoverarbeitung durchläuft derzeit eine tiefgreifende Revolution, wobei sich ihre Rolle von der Optimierung einzelner{1}Punktprozesse hin zur Konstruktion von End-{2}}Systemen zur „kognitiven Fertigung“ weiterentwickelt. Derzeit liegt der Schwerpunkt dieses Fachgebiets auf physikalisch informierten Modellen, insbesondere auf der umfassenden Anwendung physikalisch informierter neuronaler Netze. Dieses fortschrittliche Paradigma des maschinellen Lernens ist nicht mehr nur ein datengesteuerter „Nachahmer“, sondern ein „Verständnis“ physikalischer Gesetze. Durch die Einbettung grundlegender physikalischer Gleichungen wie Wärmeleitung und Fluiddynamik als Einschränkungen in den Trainingsprozess neuronaler Netze können die Modelle trotz spärlicher experimenteller Daten immer noch genaue Vorhersagen gemäß physikalischen Prinzipien treffen. Dadurch entfällt nicht nur die Abhängigkeit traditioneller Modelle des maschinellen Lernens von riesigen, gekennzeichneten Datensätzen, sondern es wird auch eine Generalisierungsfähigkeit der „Inferenz von eins auf viele“ geschaffen, wodurch ihre Vorhersagen physikalisch interpretierbar werden. Derzeit bauen Forscher „hybride“ Trainingsumgebungen auf. In dieser Umgebung basiert die Einstellung des verstärkenden Lernens auf äußerst realistischen physikalischen Simulationen, um grundlegende Verarbeitungsstrategien zu erlernen, die dann während der Verarbeitung schnell verfeinert und anhand tatsächlicher Daten validiert werden.
Maschinelles Lernen wandelt die komplexen Wechselwirkungen zwischen Licht und Materie in programmierbare, optimierbare physikalische Gesetze um und treibt die Fertigungsindustrie zu einem Paradigmenwechsel von der „Erfahrungsabhängigkeit“ zur „kognitiven Autonomie“ an. Diese tiefe Integration führt uns über die traditionellen Versuchs--und--Ansätze hinaus in eine neue Ära der präzisen Fertigung, die sowohl auf Daten als auch auf physikalischem Wissen basiert.
