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研究園區在經歷了一系列事故後,逐漸恢復了秩序。園區內的各個實驗專案重新啟動,尤其是靈息共振專案的研究進度,是所有科研人員的焦點。

王海洋、徐靜、林啟及一眾科研人員圍坐在長桌旁,桌上的顯示器展示著事故發生前的資料記錄,以及歷次靈息共振實驗的詳細結果。

“共振頻率的控制上始終存在偏差,這種誤差,可能就是導致奈米機器人在神經元間無法穩定。”徐靜開口說道,

林啟這時開啟了一張複雜的模型圖,投影到牆上:“實驗中的頻率偏移值始終在0.002到0.005赫茲之間浮動,看似微小,奈米級的操作是不能接受的,這樣的波動足以導致失控。每當共振接近高頻狀態,整個系統便會出現不穩定的共振波動。以往的反饋模型是線性的,過於簡單。神經元本身的動態行為非常複雜,環境擾動導致了系統中微小誤差被逐步放大。”他將問題歸結為模型的侷限性。

王海洋陷入沉思,忽然靈感一閃,他想到可能是模型本身不夠靈活,缺乏動態適應的能力。

“我們可能過於依賴固定反饋了。實際上,神經系統是一個極其複雜且充滿非線性變化的環境。單靠現有的反饋系統根本無法實時應對這些變化。”

“你的意思是?”林啟問。

王海洋立即站起身,在白板上快速寫下一行公式:

f(t)=f0+δf?e?λtf(t) = f_0 + \\delta f \\cdot e^{-\\lambda t}f(t)=f0?+δf?e?λt

“我們的問題在於,之前的模型假設頻率漂移 δf\\delta fδf 是線性且固定的,但實際上,神經系統中的干擾是非線性的,這裡 λ\\lambdaλ 是一個衰減係數,描述了環境噪聲隨時間的減少。但在某些複雜的動態環境下,這個假設不成立。”

王海洋繼續寫下:

Φ(t)=Φ0e?at+∫0tγ(t′)sin?(wt′)dt′\\phi(t) = \\phi_0 e^{-\\alpha t} + \\int_0^t \\gamma(t') \\sin(\\omega t') dt'Φ(t)=Φ0?e?at+∫0t?γ(t′)sin(wt′)dt′

“這是我們需要的調控機制,”他解釋道,“Φ0\\phi_0Φ0? 是系統的初始狀態,a\\alphaa 是一個自適應的衰減因子。透過引入 γ(t)\\gamma(t)γ(t),我們可以將系統的響應與外部環境的擾動動態耦合。簡單來說,奈米機器人可以透過實時調整自己的行為,適應神經元的變化。”

徐靜稍微皺眉:“你是說自適應演算法?”

“沒錯。”王海洋點了點頭,轉向計算機,調出一個簡化的程式碼示例:

#def adaptive_control(frequency, feedback, alpha):

for t in range(0, t):

feedback_error = get_feedback(t)

correction = alpha * feedback_error

frequency = frequency + correction

apply_frequency(frequency)

“我在mIt的時候曾看過類似的研究課題,使用自適應控制演算法來處理複雜的動態系統。我們可以嘗試讓奈米機器人自己學習、適應它所處的環境,從而自動調整自己的工作頻率,保持與神經元的同步。”王海洋顯得有些激動。

林啟輕聲說道:“這樣我們就不再依賴預設的反饋引數,而是讓系統根據實際情況自動最佳化自身行為。”

“沒錯。透過這種自適應控制,奈米機器人可以不斷適應外部擾動,實現與神經元的同步。這比我們之前用的固定反饋模型要靈活得多。”王海洋回答道。

“具體是怎麼做?”另一位研究員問道。

“首先,我們需要引入一個自適應控制模組,透過感測器實時監測神經元的反饋資料。這個模組將不斷根據反饋資料調整奈米機器人的執行引數,確保它們與神經元保持同步。其次,我們可以引入機器學習演算法,對過去所有的實驗資料進行訓練和最佳化,提取其中的規律,應用到實時調控中。”王海洋的

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