重生:我的脑机接口横扫科技圈

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第66章 不眠的攻坚

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林烨那番“算法硬抗硬件”的狂言,像一颗投入深水的炸弹,在星火科技内部掀起了巨大的波澜。最初的震惊和质疑过后,取而代之的是一种被逼到绝境后破釜沉舟的狂热。

公司内部迅速进入了一种“战时状态”。

最大的那间会议室被彻底清空,白板被推了进来,服务器被直接接入,大量的廉价传感器样品和开发板堆满了角落。这里成为了临时的“算法攻坚作战室”。林烨亲自坐镇,周伟担任副手,核心算法团队的十余名精英被全部抽调进来,与外界进行了物理隔离。

窗户被遮光帘严实实地挡住,分不清白天黑夜。空气中弥漫着浓烈的咖啡因、汗水以及电子设备散热混合的奇特气味。桌子上散落着能量棒包装纸和空掉的矿泉水瓶。

攻坚,从一开始就陷入了难以想象的泥潭。

硬件团队以最快速度采购回来的七八种廉价传感器,其输出信号质量比预想的还要糟糕。噪声大、基线漂移严重、容易受到环境电磁干扰、不同批次间还存在显着差异……原始的波形数据在示波器上看起来就像是一团乱麻,与之前mSA-1102那清晰稳定的信号相比,简直是天壤之别。

第一个星期,团队尝试了所有经典的信号处理手段——各种高阶的巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、自适应滤波算法……效果微乎其微。噪声和有效信号在频域上严重重叠,传统的滤波方式要么滤不干净,要么连同有效信号一起削弱,导致最终识别率惨不忍睹。

“不行!信噪比太低了!经典方法的前提是噪声和信号可分离,这根本就是一锅粥!”一个年轻的算法工程师崩溃地抓着自己的头发,将写满公式的草稿纸揉成一团。

沮丧的情绪开始蔓延。现实的残酷远超理论的乐观。

林烨沉默地看着屏幕上那糟糕的数据,没有责备任何人。他知道,常规路径已经走到尽头。

“全部推倒重来。”他的声音因为连续熬夜而沙哑,但眼神却亮得吓人,“我们陷入思维定式了。别再想着‘过滤’噪声,想着如何‘理解’噪声,然后‘重建’信号。”

他再次将自己沉浸入【超维记忆库】的深处,忍受着剧烈的精神刺痛,搜寻着更前沿、更颠覆性的工具。这一次,他指向了一个方向——深度学习与生成式模型在信号处理领域的极端应用。

这个想法在当时看来近乎天方夜谭。将主要用于图像和语音处理的深度学习,应用于高频率、低延迟要求的生物电信号实时处理?计算资源如何保障?模型如何做到轻量化?实时性如何满足?

质疑声更大了。

但林烨力排众议。“‘玄武-0.1’验证芯片给了我们底层的访问权限,我们可以实现极致的硬件协同优化。算力不够,就优化模型结构,压缩参数量,用精度换速度!我们要的不是一个通用的模型,而是一个专门为这几款廉价传感器‘量身定制’的、极度特化的‘信号清洗工’!”

方向确定,地狱般的试错开始了。

作战室的白板上写满了各种神经网络的架构图:cNN、RNN、自编码器、GAN……甚至还有一些看起来极其古怪的、融合了传统信号处理先验知识的混合模型。

海量的、由廉价传感器采集来的、标注好的噪声数据被输入模型进行训练。每一次训练都需要数小时甚至更久,而每一次满怀期待的验证,结果却往往是更诡异的失败。模型要么过度拟合,把噪声也当成了特征;要么过于平滑,丢失了所有细节;要么计算量爆炸,根本无法在“玄武-0.1”上实时运行。

失败。失败。还是失败。

作战室里的人肉眼可见地消瘦下去,眼窝深陷,胡子拉碴。有人因为连续调试一个bug超过四十个小时而差点晕倒。吴坤几次送饭进来,都被里面凝重的气氛和浓重的烟味(尽管公司禁烟,但压力之下有人偷偷破戒)呛得退出来。

“烨子,要不……咱们还是想办法去搞mSA-1102吧?我去找陈薇,让龙腾出面想想办法?”吴坤看着林烨布满血丝的眼睛,忍不住劝道。

林烨只是摇摇头,目光死死盯着屏幕上又一次训练失败的损失函数曲线,声音低沉却坚定:“回头路,只会更难走。必须啃下来。”

转机发生在一次几乎偶然的尝试中。

那天夜里,又一轮训练失败后,负责数据预处理的一个工程师近乎绝望地对着一段尤其糟糕的原始信号波形骂了一句:“这破信号,简直就是一堆垃圾!”

这句话仿佛一道闪电,击中了林烨。

“垃圾……”他喃喃自语,猛地抓住那个工程师,“把刚才那句话再说一遍!”

“啊?我说……这信号就是一坨垃……”

“对!垃圾!”林烨眼中爆发出骇人的光芒,“我们一直想把垃圾变成黄金!为什么不想办法直接从垃圾里把黄金‘捡’出来?”

他冲向白板,疯狂地画了起来:“换个思路!不要训练一个‘降噪’模型!训练一个‘特征提取’模型!让它无视噪声的形态,只专注于识别和放大那些极其微弱的、属于有效生物电信号的‘指纹’特征!就像……就像是一个极度敏锐的侦探,能从犯罪现场一片混乱的脚印中,精准识别出唯一属于凶手的那一个!”

这个比喻让所有昏昏欲睡的人精神一振!

新的模型架构被迅速提出——一个极其深度但通道数极窄的卷积神经网络,结合了注意力机制,它的任务不再是拟合一个干净的信号,而是直接输出对原始信号中“有效成分”的置信度估计和增强后的特征向量。

训练数据也被重新构建,不再追求“干净信号-噪声信号”的配对,而是改为“噪声信号-有效特征标签”。

又一次漫长的训练。

当最终的模型被量化、压缩,艰难地部署到“玄武-0.1”芯片上,接上那款噪声最大的廉价传感器进行实时测试时——

所有人都屏住了呼吸。

示波器的屏幕上,原本混乱不堪的波形,在经过模型实时处理后,竟然奇迹般地变得清晰、稳定起来!虽然还达不到mSA-1102原生的水平,但信噪比已经提升了整整20db!足以让后续的特征识别算法稳定工作!

“成……成功了?!”周伟的声音颤抖着,几乎不敢相信自己的眼睛。

整个作战室先是一片死寂,随即爆发出近乎疯狂的欢呼声!有人跳了起来,有人相互拥抱,有人激动得直接瘫坐在地上。

林烨长长地、长长地吁出了一口气,身体晃了一下,被周伟赶紧扶住。他的脸上看不到狂喜,只有一种极度疲惫后的释然和欣慰。

这套算法,粗暴、极端、计算密集,几乎榨干了“玄武-0.1”的所有潜力,但它成功了!它真的从未经优化的、垃圾般的原始信号中,“榨”出了可用的高质量信息!

“还没结束。”林烨稳住身形,声音虽然虚弱,却带着不容置疑的决断,“优化模型,进一步降低计算量和延迟。测试所有型号的传感器,为每一款都微调出对应的‘清洗’模型。”

“我们要给巨象,送上一份大大的‘惊喜’。”

不眠的攻坚,终于迎来了破晓的曙光。

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