一种新的深度强化学习方法,用于扫描探头显微镜中的动态比例整合控制
Ziwei Wei1, Shuming Wei1, Qibin Zeng2
1Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, 9 Engineering Drive 1, Singapore, 117576, Singapore.
本研究引入了一种使用深度强化学习 (DRL) 来稳定扫描探头显微镜 (SPM) 测量结果的新系统. DRL控制器显著减少了错误和工件,改善了具有挑战性的样本的图像质量.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 物理 物理学 物理
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 扫描探头显微镜 (SPM) 面临的挑战是非线性,时间变化的材料和突如其来的地形变化,导致不稳定性和文物.
- 传统的比例积分 (P-I) 控制器缺乏适应SPM中的动态条件的能力.
- 这些局限性阻碍了复杂样品的高分辨率成像.
研究的目的:
- 开发一个适应性控制系统,克服固定参数控制器的局限性.
- 为了提高稳定性和减少物件在SPM成像具有挑战性的材料.
- 利用深度强化学习 (DRL) 来实现实时控制战略优化.
主要方法:
- 引入并行集成控制和培训系统 (PICTS),利用深度强化学习 (DRL).
- 控制策略的实时动态调整,以稳定探头-样本相互作用.
- 现场可编程网关阵列 (FPGA) 的实施,以实现高效的关键任务处理.
主要成果:
- 与商业固定参数控制器相比,基于DRL的控制器减少了26%至90%的偏移误差.
- 实现了更稳定的SPM图像,具有明显更少的文物.
- 统计分析证实了改进的精度,错误值集中在接近零的位置.
结论:
- PICTS系统有效地提高了SPM成像质量和稳定性,特别是对于具有尖端的样品,软的多相材料或复杂的地形.
- DRL和FPGA的集成提供了一个高效的解决方案,而不需要高性能计算.
- 这种方法为在苛刻的研究环境中先进的SPM应用铺平了道路.
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