潔凈室實(shí)質(zhì)上??是專(zhuān)用于特定過(guò)程的區(qū)域或房間，并且其中此類(lèi)過(guò)程需要在超凈環(huán)境中進(jìn)行。傳統(tǒng)上，這些“房間”通過(guò)高科技空氣過(guò)濾系統(tǒng)，定制的HVAC系統(tǒng)，恒定的空氣變化來(lái)保持清潔，然后使用昂貴的顆粒計(jì)數(shù)器全天候監(jiān)控顆粒計(jì)數(shù)，同時(shí)監(jiān)測(cè)溫度，相對(duì)濕度和室內(nèi)氣壓差。微粒是潔凈室糟糕的噩夢(mèng)。顆粒物可能包括灰塵，污垢，病毒，細(xì)菌，霉菌，過(guò)敏原和許多其他污染物-如果控制和/或監(jiān)控系統(tǒng)的任何一部分發(fā)生故障，所有這些污染物都可能增加。

保持潔凈室的清潔是徒勞無(wú)益的，畢竟，地球是一個(gè)骯臟的地方，保持其中的微觀世界清潔是非常非常困難的工作。另一方面，人工智能（AI）的集成很快將迎來(lái)這項(xiàng)任務(wù)，并以便捷性和可靠性來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)–為開(kāi)發(fā)生物技術(shù)領(lǐng)域的新突破打開(kāi)新的可能之門(mén)，納米技術(shù)和計(jì)算機(jī)處理器。
 

人工智能，或者俗稱(chēng)“ AI”，不能與《終結(jié)者》相提并論，它也不是像鋼鐵俠電影中托尼·史塔克的AI伴侶JARVIS一樣創(chuàng)造的。實(shí)際上，在大多數(shù)情況下，AI甚至不是物理實(shí)體。當(dāng)然，基于AI的算法可以嵌入硬件，機(jī)器人甚至冰箱中，但是常見(jiàn)的是，AI是專(zhuān)門(mén)為解決特定任務(wù)而編寫(xiě)的算法（計(jì)算機(jī)代碼）。在某些情況下（例如深度學(xué)習(xí)），它被編程為從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，并開(kāi)發(fā)自主方式以更高的效率完成任務(wù)。

保持潔凈室的清潔是這樣一種可能的任務(wù)。

為了將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐并創(chuàng)建我們的“無(wú)塵室機(jī)器人”，我們須首先“學(xué)習(xí)” AI如何“學(xué)習(xí)”-一個(gè)向算法提供已知變量的過(guò)程，然后負(fù)責(zé)以更高的精度和速度識(shí)別這些變量。 。在這種情況下，我們將在理論上創(chuàng)建代碼（有可能使用Python和R編程語(yǔ)言），然后添加外圍“感覺(jué)”，例如超高分辨率相機(jī)和用于檢測(cè)顆粒的塵埃粒子計(jì)數(shù)器；以及按大小和類(lèi)型識(shí)別微粒的系統(tǒng)。我們還將集成值得信賴(lài)的溫度，RH和壓差傳感器系統(tǒng)，甚至可能集成用于生物微粒檢測(cè)的生物檢測(cè)傳感器系統(tǒng)。

然后，我們將做一些非常新穎的事情-我們將為受控環(huán)境之外的現(xiàn)有條件添加傳感器和學(xué)習(xí)變量。我們將監(jiān)控大氣壓力，相對(duì)濕度，容納設(shè)施中的壓差，地理分析，人體生物特征，生物反饋，體臭，信息素分析等。本質(zhì)上，我們基于AI的潔凈室機(jī)器人將不斷從所有可能的來(lái)源中提取數(shù)據(jù)在潔凈室之內(nèi)和之外。

然后，理想情況下，我們將開(kāi)始訓(xùn)練我們的“潔凈室機(jī)器人”，以識(shí)別和理解顆粒物的深不可測(cè)的變化,從事潔凈室檢測(cè)的基本工資。這并不像看起來(lái)那樣困難。實(shí)際上，我們周?chē)氖澜缑刻於荚谑褂脭z像頭和算法來(lái)識(shí)別人臉，車(chē)牌，甚至是早期檢測(cè)遺傳病的易感性?；旧希覀兊臒o(wú)塵室機(jī)器人將需要兩個(gè)不同的比較模型來(lái)啟動(dòng)–具有基準(zhǔn)ISO-9潔凈室的超凈ISO-1潔凈室，然后添加間隔潔凈室類(lèi)型。事實(shí)上，在簡(jiǎn)單的形式，我們可以很容易地做到這一點(diǎn)使用TensorFlow平臺(tái)，在加入一些自定義調(diào)整到TensorFlow圖像訓(xùn)練/再訓(xùn)練代碼，添加房間內(nèi)外區(qū)域的分析差異，制定基線清潔和骯臟的分類(lèi)，瞧！我們有一個(gè)正在運(yùn)行的（嬰兒級(jí)別的）潔凈室機(jī)器人。
 

到目前為止，我們一直專(zhuān)注于創(chuàng)建潔凈室機(jī)器人的原因和過(guò)程，或者為了更好地描述，基于AI的算法來(lái)識(shí)別特定受控環(huán)境是干凈還是骯臟–以及是否是–到底有多干凈或多臟。僅此一項(xiàng)就很好，尤其是因?yàn)樗梢詫Ⅱ?yàn)證此類(lèi)數(shù)據(jù)所需的當(dāng)前時(shí)間減少數(shù)千倍！但是，這是我們真正需要的預(yù)測(cè)分析。

知道只是成功的一半。推測(cè)條件具有準(zhǔn)確性和準(zhǔn)確性要比在特定的時(shí)刻知道什么可以歸類(lèi)為受控環(huán)境要好得多。為了進(jìn)一步解釋?zhuān)?qǐng)想象一個(gè)場(chǎng)景，我們的潔凈室機(jī)器人可以以接近100％的精度預(yù)測(cè)在該潔凈室中執(zhí)行特定過(guò)程的理想時(shí)間和條件。進(jìn)一步想象一下，由我們的潔凈室機(jī)器人收集的渲染數(shù)據(jù)將使我們不僅知道潔凈室何時(shí)會(huì)“變臟”，而且還知道到底是什么使它變得骯臟以及為什么。進(jìn)一步的步驟–我們的無(wú)塵室機(jī)器人將能夠?yàn)榻SO -9級(jí)及無(wú)塵室提出建議。

這不再是科幻小說(shuō)?；贏I的深度學(xué)習(xí)的廣泛功能滲透并增強(qiáng)我們?nèi)粘Ｉ畹膸缀跛蟹矫妫@是現(xiàn)實(shí)，而且只是時(shí)間問(wèn)題。更潔凈的潔凈室和可控的環(huán)境意味著更好的疫苗，更好的藥物，生物技術(shù)的更多進(jìn)步，芯片組中處理能力的能力，發(fā)現(xiàn)疾?。ê椭斡颍┑臐摿Φ鹊?。如果沒(méi)有在潔凈室和受控環(huán)境中集成基于AI的算法，這些事情將無(wú)法實(shí)現(xiàn)。