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重生08:我的黑科技工廠_第212章 數據的飢餓與饋贈(1)

A線:技術攻堅 | 蘇州 · 燧人總部

“翻譯層”攻關的第七天,林海團隊遇到了一個意料之外又情理之中的困境:資料飢餓。

周宇帶領的演算法組,基於渡邊綾論文思路最佳化的“特徵提取模組”初步成型,能夠從“諦聽”採集的原始混合訊號中,相對穩定地剝離出幾個關鍵頻段的能量衰減特徵。老吳的“華真材料缺陷演化沙盒”也初步搭建完畢,可以模擬在TurboFix葉片典型工況下,幾種預設缺陷(介面微裂紋、塗層內孔隙聚集、熱生長氧化物層區域性增厚)的生成和早期擴充套件過程。

但將“特徵”與“演化”關聯起來的“匹配引擎”,卻陷入了停滯。

“我們需要‘配對資料’。”周宇在白板上畫著示意圖,聲音帶著挫敗,“一組是‘諦聽’從真實缺陷部件上採集到的特徵訊號(X),另一組是該缺陷在‘華真’中對應的微觀演化路徑和關鍵引數(Y)。用足夠多的(X, Y)配對資料來訓練,我們的匹配模型才能學會‘翻譯’規則。”

陳敏雙手抱胸,眉頭緊鎖:“問題就在這裡。我們有多少‘真實缺陷部件’的資料?U試用點那邊,目標是預防缺陷,不是等待部件出問題。我們不可能讓客戶故意損壞昂貴的渦輪葉片來給我們做實驗。TurboFix那邊能提供的,多是正常服役或輕微異常的資料,明確對應某種已知缺陷的早期訊號……太少了。”

實驗室陷入沉默。巧婦難為無米之炊。再精妙的演算法和模型,沒有高質量的訓練資料,也只是空中樓閣。

林海盯著白板上的示意圖,手指無意識地敲擊著桌面。忽然,他停住了。

“如果我們……暫時沒有足夠的‘真實配對資料’呢?”他緩緩開口。

周宇和陳敏都看向他。

“我們能不能,先用‘模擬配對資料’來訓練模型的初級框架?”林海的眼神亮了起來,“老吳的‘華真沙盒’不是能模擬缺陷演化嗎?它既然能輸出微觀引數(Y),那我們能不能……反向‘合成’出理論上應該與之對應的‘諦聽’特徵訊號(X’)?”

“合成訊號?”周宇愣住了,“這……可行嗎?模擬的缺陷和真實的缺陷,其訊號特徵怎麼可能完全一致?”

“不需要完全一致。”林海走到白板前,迅速擦掉一部分,畫上新的箭頭,“我們需要的是建立一個‘機率對映’框架。用模擬資料訓練出一個基礎模型,讓它學會將‘某一類缺陷演化的關鍵引數集’,關聯到‘某一類特徵訊號的大致模式’。比如,介面微裂紋擴充套件速率加快,在聲發射訊號的哪個頻段、能量衰減斜率上,可能會呈現什麼樣的趨勢性變化。”

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特加圖斯 · 國德 | 機危場市:線B

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