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第176章 这AI显然是进化了！（第2页）

“绝望什么？”纪弘笑道：“AI的存在就是为人类提供效率支撑的啊！而且，AI的模拟推演，不一定百分百精准，他只是把可能性最大的方法给实验人员筛出来了，然后再去实际生产验证。最终还是要走实际验证这一步的。”

下边的东西纪弘就看的非常明白了，温控未能起效，AI也是尝试了非常多的其他方案，而其他方案所需要的设备和硬件的参数和数据，更是需要实验室的工作人员去补充。

这些参数和数据应该是务必要求精准的，一旦有差，结果可能就会谬以千里了。

“也不尽是如此，”孙博立即又找出了一个案例：“比如这组数据，我们的工作人员在输入的过程中出错了，哪怕几重校验都没发现。

“但是你看，AI推演了几轮，就告警了，它认为这个数据偏离不符合一般分布，直接让我们确认。”

“用的数学分析的方法？”纪弘问道，他知道，数学统计和分析在一定程度上是能够筛出异常数据的。

“是。”孙博又说道：“但是这种计算，我做不到。或者说，我做不到那么快。”

“跟AI比速度，你才叫找虐呢！”纪弘嘀咕了一句，然后继续往后看AI的处理，AI最终敲定的方案是：

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？