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很新穎，繼續說下去，林總。”
林宇接著說：“決策層是控制系統的核心部分。在這裡，我們需要引入先進的演算法來處理感知層傳來的大量資料。我建議採用人工智慧演算法中的神經網路演算法，它具有很強的自學習和自適應能力。透過對大量光刻資料的學習，能夠快速準確地做出決策，調整各個引數。”
聽到人工智慧演算法，大家都露出了驚訝的表情。在1991年，人工智慧還是一個相對新興的概念。
“林總，人工智慧演算法在這個領域的應用還很少見，我們是否有足夠的技術支援呢？”另一位研究員擔憂地問道。
林宇解釋道：“雖然目前應用較少，但我們可以從基礎開始構建。我可以提供一些演算法的基本框架和思路，然後我們的技術團隊再根據光刻機的實際情況進行最佳化。而且，我相信隨著我們的探索和研究，這個演算法會在控制系統中發揮巨大的作用。”
“那執行層呢？林總。”姜老問道。
林宇在架構圖上指著執行層部分說：“執行層負責將決策層做出的指令準確地轉化為實際的操作。我們要提高執行層的響應速度和準確性，可以採用高速的訊號傳輸技術和精密的執行元件。比如，最佳化電路設計，減少訊號傳輸的延遲，同時選用高精度的電機和驅動器來控制工作臺的移動。”
姜老沉思片刻後說：“林總，你的這個架構設計看起來很有潛力。但是要實現這個架構，我們還面臨很多技術難題。比如，神經網路演算法的訓練需要大量的資料和計算資源，我們目前的裝置可能無法滿足。”
林宇早有準備：“姜老，這確實是個問題。我們可以分階段進行。首先，利用現有的資料建立一個簡化版的神經網路模型，進行初步的測試和最佳化。同時，我們可以申請購置一些更先進的計算裝置，用於後續的大規模資料訓練。另外，我們也可以和一些高校或者研究機構合作，共享計算資源。”
在討論完架構設計後，林宇又提出了關於提高系統可靠性的想法。
“為了提高系統的可靠性，我們可以引入冗餘設計。在關鍵的部件和線路上，增加備份裝置和線路。這樣，當某個部件出現故障時，備份能夠及時接替工作，不會影響整個光刻過程。”
姜老對這個想法非常認可：“林總，冗餘設計在這種高精度的裝置中非常重要。這可以大大減少因故障導致的生產中斷時間。”
接下來的一整天，林宇和姜老的團隊成員們一起深入討論每個細節。從感測器的選型
