人工智能AI和深度学习：洁净室的未来

洁净室实质上​​是专用于特定过程的区域或房间，并且其中此类过程需要在超净环境中进行。传统上，这些“房间”通过高科技空气过滤系统，定制的HVAC系统，恒定的空气变化来保持清洁，然后使用昂贵的颗粒计数器全天候监控颗粒计数，同时监测温度，相对湿度和室内气压差。微粒是洁净室糟糕的噩梦。颗粒物可能包括灰尘，污垢，病毒，细菌，霉菌，过敏原和许多其他污染物-如果控制和/或监控系统的任何一部分发生故障，所有这些污染物都可能增加。

保持洁净室的清洁是徒劳无益的，毕竟，地球是一个肮脏的地方，保持其中的微观世界清洁是非常非常困难的工作。另一方面，人工智能（AI）的集成很快将迎来这项任务，并以便捷性和可靠性来完成这项任务–为开发生物技术领域的新突破打开新的可能之门，纳米技术和计算机处理器。
 

人工智能，或者俗称“ AI”，不能与《终结者》相提并论，它也不是像钢铁侠电影中托尼·史塔克的AI伴侣JARVIS一样创造的。实际上，在大多数情况下，AI甚至不是物理实体。当然，基于AI的算法可以嵌入硬件，机器人甚至冰箱中，但是常见的是，AI是专门为解决特定任务而编写的算法（计算机代码）。在某些情况下（例如深度学习），它被编程为从自身的错误中学习，并开发自主方式以更高的效率完成任务。

保持洁净室的清洁是这样一种可能的任务。

为了将理论转化为实践并创建我们的“无尘室机器人”，我们须首先“学习” AI如何“学习”-一个向算法提供已知变量的过程，然后负责以更高的精度和速度识别这些变量。 。在这种情况下，我们将在理论上创建代码（有可能使用Python和R编程语言），然后添加外围“感觉”，例如超高分辨率相机和用于检测颗粒的尘埃粒子计数器；以及按大小和类型识别微粒的系统。我们还将集成值得信赖的温度，RH和压差传感器系统，甚至可能集成用于生物微粒检测的生物检测传感器系统。

然后，我们将做一些非常新颖的事情-我们将为受控环境之外的现有条件添加传感器和学习变量。我们将监控大气压力，相对湿度，容纳设施中的压差，地理分析，人体生物特征，生物反馈，体臭，信息素分析等。本质上，我们基于AI的洁净室机器人将不断从所有可能的来源中提取数据在洁净室之内和之外。

然后，理想情况下，我们将开始训练我们的“洁净室机器人”，以识别和理解颗粒物的深不可测的变化,从事洁净室检测的基本工资。这并不像看起来那样困难。实际上，我们周围的世界每天都在使用摄像头和算法来识别人脸，车牌，甚至是早期检测遗传病的易感性。基本上，我们的无尘室机器人将需要两个不同的比较模型来启动–具有基准ISO-9洁净室的超净ISO-1洁净室，然后添加间隔洁净室类型。事实上，在简单的形式，我们可以很容易地做到这一点使用TensorFlow平台，在加入一些自定义调整到TensorFlow图像训练/再训练代码，添加房间内外区域的分析差异，制定基线清洁和肮脏的分类，瞧！我们有一个正在运行的（婴儿级别的）洁净室机器人。
 

到目前为止，我们一直专注于创建洁净室机器人的原因和过程，或者为了更好地描述，基于AI的算法来识别特定受控环境是干净还是肮脏–以及是否是–到底有多干净或多脏。仅此一项就很好，尤其是因为它可以将验证此类数据所需的当前时间减少数千倍！但是，这是我们真正需要的预测分析。

知道只是成功的一半。推测条件具有准确性和准确性要比在特定的时刻知道什么可以归类为受控环境要好得多。为了进一步解释，请想象一个场景，我们的洁净室机器人可以以接近100％的精度预测在该洁净室中执行特定过程的理想时间和条件。进一步想象一下，由我们的洁净室机器人收集的渲染数据将使我们不仅知道洁净室何时会“变脏”，而且还知道到底是什么使它变得肮脏以及为什么。进一步的步骤–我们的无尘室机器人将能够为建立ISO -9级及无尘室提出建议。

这不再是科幻小说。基于AI的深度学习的广泛功能渗透并增强我们日常生活的几乎所有方面，这是现实，而且只是时间问题。更洁净的洁净室和可控的环境意味着更好的疫苗，更好的药物，生物技术的更多进步，芯片组中处理能力的能力，发现疾病（和治愈原因）的潜力等等。如果没有在洁净室和受控环境中集成基于AI的算法，这些事情将无法实现。