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姜老带着林宇回到白板前，指着白板上的一些电路图和控制系统图说道：“林总，你看，目前我们的光刻机控制系统还不够智能化。在光刻过程中，需要实时监测和调整的参数非常多，比如光刻胶的曝光剂量、工作台的移动速度、光源的功率等等。我们现有的控制系统在处理这些复杂的参数时，响应速度和精度还有待提高。”
“姜老，我仔细思考过您之前提到的光刻机控制系统的问题。我有一些想法，或许能够对其进行优化。”林宇自信地说道。
姜老眼睛一亮：“林总，那你快说说看。”
林宇走到白板前，拿起笔开始画图讲解。“目前控制系统在处理多个复杂参数时响应速度和精度不足，我们可以从架构上进行重新设计。首先，采用分层式的控制系统架构，将整个系统分为感知层、决策层和执行层。”
林宇在白板上画出简单的架构图，继续解释道：“感知层负责实时收集光刻过程中的各种参数，如光刻胶的曝光剂量、工作台的移动速度、光源的功率等。我们可以采用更先进的传感器技术，提高参数采集的精度和频率。”
一位年轻的研究员问道：“林总，那目前的传感器技术可能无法满足这么高的要求，我们需要重新研发吗？”
林宇微笑着回答：“我们不需要完全重新研发。可以对现有的传感器进行改进，通过优化传感器的材料和结构来提高性能。我知道有一些新型的半导体材料在传感器应用方面有很大的潜力，我们可以尝试将其引入。”
姜老点头表示赞同：“这个想法很新颖，继续说下去，林总。”
林宇接着说：“决策层是控制系统的核心部分。在这里，我们需要引入先进的算法来处理感知层传来的大量数据。我建议采用人工智能算法中的神经网络算法，它具有很强的自学习和自适应能力。通过对大量光刻数据的学习，能够快速准确地做出决策，调整各个参数。”
