سبائك فولاذ اصطناعية: العشوائية الساذجة أعطت 6.3% فقط من السبكات المطابقة، وأحد المعايير لم يعمل إطلاقًا

أراد مؤلف المقال العمل رئيسًا للذكاء الاصطناعي (Head of AI) في شركة معادن، لكن غياب الشهادة المتخصصة أوقفه. فبنى خلال أسبوعين نموذجًا أوليًا (MVP) لم يصل إلى الإدارة قط. غير أن المحاكي بقي، وتحليل أخطائه مفيد لكل من يصنع بيانات اصطناعية لتعلّم الآلة.

لماذا نحتاج البيانات الاصطناعية وماذا نحاكي فيها

لا يجوز نشر بيانات شركات المعادن علنًا، فهي سر تجاري. لذلك لا يجد من يريد اختبار فكرة بيانات يدرّب عليها النماذج ويقارن بينها. المجموعة الاصطناعية لا تحل محل البيانات الحقيقية، لكنها تتيح تصحيح خط المعالجة كاملًا، من التوليد إلى الواجهة. وبعد ذلك يمكن إدخال سبكات حقيقية فيه.

المهمة كالتالي: عند تفريغ الفولاذ في المغرفة يضيف الصاهر سبائك حديدية (فيروسبائك) لإعادة السيليكون والمنغنيز المحترقين إلى المجال المسموح. ولا يُعرف مسبقًا كم من السبيكة سيحترق، لذا تؤخذ الجرعة بهامش أمان، وهذا الهامش يكلّف مالًا. المطلوب هو تقدير الجرعة الدنيا الكافية اعتمادًا على بيانات ما قبل الإضافة.

يصف المحاكي صهر الفولاذ 35L وفق GOST 977–88 في فرن القوس DSP-3. الشحنة دائمًا 3300 كغ (خردة 2A وقوالب 6A وحديد زهر)، والناتج نحو 3000 كغ من الفولاذ السائل. تكون السبيكة مطابقة فقط إذا كان الكربون والسيليكون والمنغنيز ومجموع الكبريت والفوسفور والسخونة الزائدة فوق خط السيولة (liquidus) ضمن المجال المسموح في آن واحد.

لماذا لا تنجح العشوائية المستقلة

الفكرة الأولى بديهية: أخذ كل معامل بتوزيع منتظم من مجاله وحساب النتيجة بالصيغ. في 100 سبيكة خرجت سبيكة مطابقة واحدة. وفي 2000 سبيكة بعد التعديلات صارت 127، أي 6.3%.

السبب في الحساب لا في الفيزياء. يجب أن تتحقق خمسة شروط معًا، ومع معاملات مستقلة يمر كل شرط باحتمال يتراوح بين عشرات النسب المئوية وكسور منها. نافذة السخونة الزائدة بعرض 25 °C كانت تصيب بصعوبة درجة حرارة عشوائية من مجال 130 °C، فسقطت 82% من السبكات بسبب السخونة. تلاها الكربون (54%) ثم السيليكون (42%).

وأسوأ النتائج كانت للكبريت والفوسفور: في النسخة الأولى لم يُخرقا أبدًا. فالحد الأقصى بالصيغة كان 0.030% مقابل عتبة 0.040%. صار المعيار ميتًا، ومجموعة بيانات بفئة واحدة وفق هذا المعيار تعلّم النموذج القليل جدًا.

المشغّل يستهدف ويخطئ

يقوم الإصلاح على مبدأ واحد. كل معامل يتحكم فيه الإنسان يُحسب على أنه هدف مأخوذ من القياس السابق مضافًا إليه ضجيج الجهاز أو العامل البشري، ثم تُقيَّد النتيجة بالحدود الفيزيائية. فمثلًا تُحدَّد درجة حرارة التفريغ بأنها خط السيولة زائد السخونة المستهدفة، مع خطأ المزدوج الحراري ±5 °C. ويُجرعّ الحديد الزهر بحيث يكون الكربون بعد الانصهار نحو 0.42–0.50%. وضجيج الموازين ±4 كغ، ومقياس تدفق الأكسجين ±2 م³.

وتكتسب السبائك الحديدية أهمية خاصة. يحسب الأسطى الجرعة عند امتصاص اسمي (80% للمنغنيز و90% للسيليكون). أما الامتصاص الفعلي فلا يعرفه إلا بعد التفريغ. السخونة الزائدة والنفخ الزائد بالأكسجين والخبث الحمضي تُضعف الامتصاص، والفرق بين الخطة والواقع يولّد العيوب والهامش الذي يتعلم النموذج لاحقًا توفيره. وفي مجموعة البيانات وُسمت هذه الأعمدة بأنها غير قابلة للرصد قبل التفريغ. وإذا قُدمت للنموذج كمتغيرات فسيحدث تسرّب للبيانات.

تفصيل آخر: عقوبة الظروف السيئة مصممة بدالة سيغمويد لا بخطوة حادة. فيتراجع الامتصاص تدريجيًا حول العتبة كما في الواقع، دون انقطاعات مصطنعة في البيانات. ويضاف إلى ذلك باقٍ غير مفسَّر من سبيكة إلى أخرى، كي لا يتمكن النموذج من تعلّم الصيغة بشكل مثالي.

القيود وما يجب فعله عمليًا

كل الأرقام في المقال مأخوذة من بيانات المولّد نفسه، وتصف المحاكي لا فرنًا حقيقيًا. ويذكر المؤلف تبسيطات: فالمعيار GOST ينظّم الكبريت والفوسفور كلًا على حدة، ونافذة السخونة الزائدة مُختلقة لقوالب الخليط ذاتي التصلب (KhTS). ويُحسب خط السيولة بتقريب خطي، وللفرن الحقيقي تلزم معاملات من مرجع أو من حساب ترموديناميكي. والمقطع الذي بين أيدينا من المقال ينتهي عند تحليل الشحنة. أما تدريب CatBoost والخدمة المصغّرة المستشارة فوُعد بهما في الجزء الثاني.

الخلاصة العملية أوسع من علم المعادن. قبل التدريب على بيانات اصطناعية ينبغي حساب نسبة الفئات الموجبة ونسبة تحقق كل معيار. فإذا لم يتحقق أحدها أبدًا فالواجب إصلاح المحاكي لا النموذج. والمعاملات التي يتحكم فيها الإنسان يُفضَّل نمذجتها كهدف مع ضجيج لا كمتغيرات عشوائية مستقلة. وأخيرًا، يجب استبعاد كل ما لا يمكن رصده لحظة اتخاذ القرار من المتغيرات. المجموعة المولَّدة تختبر خط المعالجة، لكنها لا تثبت أن النموذج سيعمل على سبكات حقيقية.