AI සක්‍රීය කරයිදෘෂ්ටි ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචකලේසර් සන්නිවේදනයට
දෘෂ්ටි ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචක නිෂ්පාදන ක්ෂේත්‍රයේ දී, කෘතිම බුද්ධිය ද බහුලව භාවිතා වේ, ඒවාට ඇතුළත් වන්නේ: දෘෂ්ටි ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචකවල ව්‍යුහාත්මක ප්‍රශස්තිකරණ නිර්මාණය වැනිලේසර්, කාර්ය සාධන පාලනය සහ අදාළ නිවැරදි චරිත නිරූපණය සහ පුරෝකථනය. උදාහරණයක් ලෙස, ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචක නිර්මාණය කිරීම සඳහා ප්‍රශස්ත සැලසුම් පරාමිතීන් සොයා ගැනීම සඳහා විශාල කාලයක් ගතවන සමාකරණ මෙහෙයුම් අවශ්‍ය වේ, සැලසුම් චක්‍රය දිගු වේ, සැලසුම් දුෂ්කරතාවය වැඩි වේ, සහ කෘතිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම භාවිතය උපාංග සැලසුම් ක්‍රියාවලියේදී සමාකරණ කාලය බෙහෙවින් කෙටි කළ හැකිය, සැලසුම් කාර්යක්ෂමතාව සහ උපාංග ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කළ හැකිය, 2023 දී, පු සහ වෙනත් අය පුනරාවර්තන ස්නායුක ජාල භාවිතා කරමින් ෆෙම්ටෝ තත්පර මාදිලියේ අගුළු දැමූ ෆයිබර් ලේසර් ආකෘතිකරණ යෝජනා ක්‍රමයක් යෝජනා කළහ. ඊට අමතරව, කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයට ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචකවල කාර්ය සාධන පරාමිති පාලනය නියාමනය කිරීමට, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම හරහා ප්‍රතිදාන බලය, තරංග ආයාමය, ස්පන්දන හැඩය, කදම්භ තීව්‍රතාවය, අදියර සහ ධ්‍රැවීකරණයේ ක්‍රියාකාරිත්වය ප්‍රශස්ත කිරීමට සහ දෘශ්‍ය ක්ෂුද්‍ර හැසිරවීම, ලේසර් ක්ෂුද්‍ර යන්ත්‍රකරණය සහ අභ්‍යවකාශ දෘශ්‍ය සන්නිවේදනය යන ක්ෂේත්‍රවල උසස් ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචක යෙදීම ප්‍රවර්ධනය කිරීමට ද උපකාරී වේ.
කෘත්‍රිම බුද්ධි තාක්ෂණය ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචකවල ක්‍රියාකාරිත්වය නිවැරදිව සංලක්ෂිත කිරීම සහ පුරෝකථනය කිරීම සඳහා ද යොදා ගැනේ. සංරචකවල ක්‍රියාකාරී ලක්ෂණ විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් සහ විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ඉගෙන ගැනීමෙන්, විවිධ තත්වයන් යටතේ ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචකවල කාර්ය සාධන වෙනස්කම් පුරෝකථනය කළ හැකිය. ඔප්ටෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික සංරචක සක්‍රීය කිරීමේ යෙදීම සඳහා මෙම තාක්ෂණය ඉතා වැදගත් වේ. මාදිලියේ අගුළු දැමූ තන්තු ලේසර්වල ද්වි-වර්තන ලක්ෂණ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ සංඛ්‍යාත්මක සමාකරණයේ විරල නිරූපණය මත පදනම්ව සංලක්ෂිත වේ. පරීක්ෂා කිරීම සඳහා විරල සෙවුම් ඇල්ගොරිතම යෙදීමෙන්, ද්වි-වර්තන ලක්ෂණෆයිබර් ලේසර්වර්ගීකරණය කර ඇති අතර පද්ධතිය සකස් කර ඇත.
ක්ෂේත්‍රයේලේසර් සන්නිවේදනය, කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයට ප්‍රධාන වශයෙන් බුද්ධිමත් නියාමන තාක්ෂණය, ජාල කළමනාකරණය සහ කදම්භ පාලනය ඇතුළත් වේ. බුද්ධිමත් පාලන තාක්ෂණය සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, බුද්ධිමත් ඇල්ගොරිතම හරහා ලේසර් ක්‍රියාකාරිත්වය ප්‍රශස්ත කළ හැකි අතර, ප්‍රතිදාන බලය, තරංග ආයාමය සහ ස්පන්දන හැඩය සකස් කිරීම වැනි ලේසර් සන්නිවේදන සබැඳිය ප්‍රශස්ත කළ හැකිය.ලේස්r සහ ප්‍රශස්ත සම්ප්‍රේෂණ මාර්ගය තෝරා ගැනීම, එය ලේසර් සන්නිවේදනයේ විශ්වසනීයත්වය සහ ස්ථාවරත්වය බෙහෙවින් වැඩි දියුණු කරයි. ජාල කළමනාකරණය සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, දත්ත සම්ප්‍රේෂණ කාර්යක්ෂමතාව සහ ජාල ස්ථායිතාව කෘතිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම හරහා වැඩිදියුණු කළ හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, ජාල තදබදය පිළිබඳ ගැටළු පුරෝකථනය කිරීමට සහ කළමනාකරණය කිරීමට ජාල ගමනාගමනය සහ භාවිත රටා විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්; ඊට අමතරව, වඩාත් විශ්වාසදායක සන්නිවේදන සේවා සැපයීම සඳහා කාර්යක්ෂම ජාල ක්‍රියාකාරිත්වය සහ කළමනාකරණය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා සම්පත් වෙන් කිරීම, මාර්ගගත කිරීම, දෝෂ හඳුනාගැනීම සහ ප්‍රතිසාධනය වැනි වැදගත් කාර්යයන් කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයට සිදු කළ හැකිය. කදම්භ බුද්ධිමත් පාලනය සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, සන්නිවේදනයේ ස්ථාවරත්වය සහ විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීම සඳහා, පෘථිවියේ වක්‍රතාවයේ සහ වායුගෝලීය කැළඹීම්වල වෙනස්කම්වල බලපෑමට අනුවර්තනය වීමට චන්ද්‍රිකා ලේසර් සන්නිවේදනයේ කදම්භයේ දිශාව සහ හැඩය සකස් කිරීමට සහාය වීම වැනි කදම්භයේ නිවැරදි පාලනයක් ද කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයට ලබා ගත හැකිය.
පළ කිරීමේ කාලය: 2024 ජූනි-18