A線:技術攻堅 | 蘇州 · 燧人總部
Phase 0專案的第一輪“模擬資料餵養”訓練完成。螢幕上,代表模型訓練損失值的曲線在初期劇烈震盪後,緩緩下降,最終趨於一個相對平穩的數值。沒有出現過擬合的尖峰,也沒有徹底塌陷為零——這至少說明,基於物理機理合成的“模擬訊號特徵”與“華真沙盒缺陷演化引數”之間,建立的初步關聯模型,在數學上是收斂的。
“模型‘學會’了。”周宇指著螢幕上最終生成的權重分佈熱圖,聲音裡帶著一絲疲憊的興奮,“看,對於‘介面微裂紋擴充套件速率’這個輸出項,模型給予‘中低頻段聲發射能量衰減斜率’和‘特定電磁散射模式強度變化’這兩個輸入特徵最高的注意力權重。這和我們理論推導的優先關注方向基本一致。”
陳敏湊近螢幕,仔細檢視模型對不同型別“模擬缺陷”的分類準確率:“對‘塗層內孔隙聚集’的識別率最高,達到89%。但對‘熱生長氧化物層區域性增厚’的區分度不夠,容易和‘正常塗層氧化’混淆。也難怪,這兩者在微觀尺度上的訊號特徵可能本來就很相似。”
林海沒有說話,他正在執行一個更關鍵的測試:泛化能力。
他將一組從未參與訓練的、由“華真沙盒”新生成的“模擬缺陷”資料(引數在訓練集範圍內略有擾動)輸入模型。模型需要根據“訊號特徵”,預測出對應的“缺陷型別”和“關鍵演化引數”。
進度條緩慢前進。攻關區裡安靜得能聽見伺服器風扇的嗡鳴。
結果彈出。
平均預測準確率:72.3%。對於“介面微裂紋擴充套件速率”的預測,與沙盒“真實”引數的平均誤差在±18%範圍內。
“72%……”周宇舔了舔有些乾裂的嘴唇,“用純模擬資料訓練,能在新模擬資料上達到這個水平……算是個不錯的起點。但距離應用到真實資料……”
“這就是關鍵。”林海終於開口,目光銳利,“這個72%,不是我們Phase 0演示的目標。它只是證明了我們搭建的這個‘翻譯框架’本身,具備從‘特徵’推測‘演化’的基本邏輯能力。它現在是個學會了用模擬器開車的‘學員’,但還沒上過真實道路。”
他調出了另一份資料——這是“諦聽”在TurboFix現場,對一批正常服役葉片和少數幾個因“微動磨損”報過警的葉片,長期採集到的訊號片段。這些真實訊號尚未與明確的、已知的缺陷型別精確配對(因為無法停機拆解驗證),但至少包含了“正常”和“疑似異常”兩種狀態。
“現在,我們要做第一次‘真實道路測試’。”林海將這批真實訊號資料輸入模型,“不要求它準確診斷是什麼缺陷,只要求它——把這些‘疑似異常’的訊號,從‘正常’訊號中區分出來。用它在模擬資料上學到的那套‘區分不同狀態’的邏輯。”
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