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引入校准光路,标定以及引导光路搭建与调节。
而这个方案,实施起来非常之简单,只需要在驱动激光的同轴光路上,加入一个单模低功率绿光激光器就可以了。
不仅如此,这个方案还可以同时应用于稳定控制系统的标定。
最终形成了这么一套光束稳定控制系统,完成了相关的方案。
AI是怎么解决光源长期稳定运行这个问题的,纪弘虽然感兴趣,但他更感兴趣的,是这个分支的AI发生的这些个变化以及应用。
根据申再平的工作记录,以及张博按照AI的需求提供的各个零部件的参数以及整理出来的相关资料,依据这次EUV光刻机的研发进程,纪弘总结了如下的步骤:
第一步:将DUV光刻机的成熟方案当作素材输入到了训练库中。
第二步:类思维AI将这个成熟方案分解成了若干个模块。
第三步:单独升级其中的关键模块,甚至每一个模块。
第四步:将升级过后的模块替换掉步骤一当中的原始模块。
第五步:重复第一步。
……
“你们看似只提供了一套DUV的成熟方案,和供应商的能够应用于EUV的零部件,AI其实已经循环迭代无数次了。
“不仅EUV光刻机的整体是如此,很多零部件的解决方案也是类似于这样的过程。
“都是经过几万十几万甚至更多次数的推演,才最终给我们提供的最优选择。这个最优选择,几乎就是成功的选择。”
AI的过往历史训练数据十分庞大,仅仅整理出一部分,就耗费了一众人一个星期的时间。而纪弘也是得出了这样的结论。
而这样的结论几乎让所有人都瞠目结舌——这AI显然是进化了!
刘向东院士更是发出了无限的感慨:“科研领域,从此也要被改写了。”
以往科学研究,主要就是六大步骤:提出问题、猜想与假设、制定计划与设计实验、进行实验与搜集数据、分析与论证、评估。
而现在呢?
刘向东院士甚至认为,会直接栽在第一步:提出问题,好家伙,AI解决了!
“哈哈哈!”纪弘也是乐得不行,看着刘向东院士甚至有些幽怨的表情,他也是笑道:
“刘老师啊,你这是被镇住了,伱仔细想想,AI在解决问题的过程中,创造新的东西了吗?
“没有!它就是按照我们给它灌输的知识和理论,甚至是设备的数据和参数,来进行运算、组合、模拟、推演,从而得出一个结果给我们。
“它解决问题是有基础的。它既不能无中生有,也不能点石成金。
“而科研的目的呢,是为了更深入、更快速的探索这个世界尚未被发现的规律和性质。在这个过程中,AI这东西是一个加速我们研究效率的东西罢了。”
“你不用安慰我!”刘向东院士摇了摇头:
“我不信你想不到问题所在,现在的科研人员,最大的依仗是什么?是他们掌握的知识,是他们成年累月积累的经验。
“但如果这个AI再度进化下去,知识和经验可能就没有用了,尤其是知识,AI学的嗖嗖快。”
纪弘皱了皱眉,总觉得哪儿有点儿不对。
人不用去学高深的知识,让AI去学?然后人利用AI去实现自己的目标?扯犊子呢吗这不是?倒反天罡啊这是!
“刘老师!”纪弘缓缓摇了摇头:“任何时候,都是只有自己本身强大才是强大。您说的这个,我不认同。
“您带队,利用这个AI,研发出了EUV光刻机。难道您认为,随便找一个啥都不懂的外行人,也能搞定吗?这完全不可能!”
“那是因为现在的AI还不够强大。”刘向东教授反驳道。
“好,我们假设它现在够强大了,只需要说一句:给我制造一台EUV光刻机,它就可以完成相关的工作。”
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