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重生08:我的黑科技工廠_第196章 深度驗證(1)

北京,“九天”研究院一間更為深入的協作會議室。

空氣裡漂浮著咖啡和雷射印表機墨粉的混合氣味。陸晨和林海已經在這裡連續工作了兩週。巨大的顯示屏牆上,不再是抽象的示意圖,而是瀑布般滾動的真實(儘管仍經過脫敏處理)多通道時序資料流。房間裡除了喬主任、劉大校和之前的兩位研究員,還多了兩位訊號處理領域的專家。

“過去兩週,我們基於貴方提供的三組模擬資料,嘗試了十七種不同的特徵提取與分類演算法組合。”林海的聲音有些沙啞,但眼神銳利,他操作著控制終端,調出一組對比圖表。“結論是:在如此極端的信噪比下,任何單一的、基於固定模板或傳統統計方法的演算法,穩定檢出率都低於5%,虛警率卻超過30%——完全沒有實用價值。”

喬主任微微蹙眉,劉大校的表情則看不出變化。

“所以,我們換了一個思路。”陸晨接過話頭,“既然從噪聲中‘尋找’特定損傷訊號如此困難,我們嘗試‘構建’它。”

他切換畫面,螢幕上出現了一個複雜的多物理場耦合模擬模型介面。“我們與喬主任團隊的模擬專家合作,利用貴方提供的材料引數和載荷邊界條件,逆向‘生長’損傷。在模擬環境中,模擬了從微裂紋萌生、擴充套件到微小脫粘的多個階段,並計算了每一個階段理論上可能引起的區域性電磁特性擾動及輻射特徵。”

“然後呢?”一位訊號處理專家追問。

“然後,我們利用這些模擬生成的、帶有精確物理標籤的‘理想特徵訊號’,去訓練一個深度神經網路。”林海調出演算法架構圖,“這個網路的任務不是直接從原始噪聲中分類,而是先學習‘損傷訊號可能長什麼樣’。同時,另一個並行的網路分支,學習當前環境噪聲的統計特徵。最後,用一個注意力機制模組,讓網路學會在特定頻段和時域‘聚焦’,嘗試從噪聲中匹配出與模擬特徵相似的‘片段’。”

“簡單說,就是用物理模型生成‘教科書答案’,教AI在噪聲考卷裡尋找‘疑似正確答案的筆跡’。”陸晨做了個比喻,“我們稱之為 ‘物理-資料雙驅動模型’ 。”

“結果。”劉大校言簡意賅。

林海點開了最後的結果頁面。“在第四組、也是最接近真實環境噪聲特徵的驗證資料集上,對三類預定義損傷的早期萌生階段,綜合檢出率提升至42%,虛警率降至12%。對於損傷擴充套件至較明顯階段,檢出率超過75%。”

會議室裡安靜了幾秒。42%的早期檢出率,對於這個地獄級難題而言,已經是一個從“完全不可用”到“看到了微弱曙光”的突破。更重要的是,這條技術路徑被證明是可行的。

“虛警率還是太高。”喬主任嚴謹地指出,“12%意味著十次預警可能有超過一次是假的,這會導致過度維護或誤判,消耗信任。”

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