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听到人工智能算法，大家都露出了惊讶的表情。在1991年，人工智能还是一个相对新兴的概念。
“林总，人工智能算法在这个领域的应用还很少见，我们是否有足够的技术支持呢？”另一位研究员担忧地问道。
林宇解释道：“虽然目前应用较少，但我们可以从基础开始构建。我可以提供一些算法的基本框架和思路，然后我们的技术团队再根据光刻机的实际情况进行优化。而且，我相信随着我们的探索和研究，这个算法会在控制系统中发挥巨大的作用。”
“那执行层呢？林总。”姜老问道。
林宇在架构图上指着执行层部分说：“执行层负责将决策层做出的指令准确地转化为实际的操作。我们要提高执行层的响应速度和准确性，可以采用高速的信号传输技术和精密的执行元件。比如，优化电路设计，减少信号传输的延迟，同时选用高精度的电机和驱动器来控制工作台的移动。”
姜老沉思片刻后说：“林总，你的这个架构设计看起来很有潜力。但是要实现这个架构，我们还面临很多技术难题。比如，神经网络算法的训练需要大量的数据和计算资源，我们目前的设备可能无法满足。”
林宇早有准备：“姜老，这确实是个问题。我们可以分阶段进行。首先，利用现有的数据建立一个简化版的神经网络模型，进行初步的测试和优化。同时，我们可以申请购置一些更先进的计算设备，用于后续的大规模数据训练。另外，我们也可以和一些高校或者研究机构合作，共享计算资源。”
在讨论完架构设计后，林宇又提出了关于提高系统可靠性的想法。
