陈辉好整以暇，胸有成竹的问道。
他从来不怕问题太难，有问题，反而是好事。
蔻依深吸一口气，问题实在太多，一时间竟不知道该从哪里说起好，在脑海中组织了好半天语言，才开口说道，“传统LSW模型假设熔体为理想溶液，但氧化镓熔体含镓空位和氧间隙等缺陷，实际扩散速率比模型预测低30%。”
“有限元仿真中热导率参数取经验值，氧化镓热导率1.9 W/m·K，但实际晶圆因杂质掺杂了Si、Mg，热导率波动±20%，导致温度场预测误差达±15%……”
“我们也考虑过引入机器学习，用超算来训练预测模型，但氧化镓晶圆量产中，缺陷数据，如位错、裂纹具有低概率、高维度特征，这就导致良品数据占比95%，缺陷数据仅5%，模型易陷入‘过拟合良品’，漏检缺陷率高达10%！”
鄂维南院士是机器学习方面的专家，引入机器学习倒也是应有之理，没想到这都遇到了问题，看来氧化镓的工业化的确没预想中的那么简单。
“氧化镓晶圆生长涉及温度场、流场、应力场、电场的多物理场耦合，导模法生长中，熔体流动影响温度梯度，温度梯度又导致晶体应力，传统单场仿真无法准确预测工艺结果……”
“量产产线要求工艺参数，提拉速度、温度等要求毫秒级响应，但传统数学MPC模型需迭代求解优化问题，计算耗时达秒级，根本无法满足实时控制需求……”
蔻依显然是有备而来，这些问题她早已烂熟于心，竹筒倒豆子般的倒给了陈辉。
实际问题比蔻依提出的还要多得多，只是如果上面这些主要问题能够解决一两个，就基本上能满足氧化镓工业化问题了。
“我们去实验室看看吧。”
陈辉起身。
光是听这些问题，他也没有什么太好的办法，具体问题具体分析，实验中遇到的问题，还得去实验室看看才行。
“老师，您终于决定出手了？”
蔻依双眼绽放出明亮的光芒，不过很快又再次变得沮丧，“都怪我们太没用了。”
老师在完成样品制备后就放手让他们去研究，没想到他们拖了这么长时间都没能解决这些问题，的确是让人失望的。
“你还年轻，遇到问题解决不了很正常，也不是所有问题都能解决的，只要还能进步，就是好事。”
陈辉往物理学院实验大楼走去，顺便安慰了一下自己这位研究生。
蔻依却愣愣的看向陈辉，一时间不知道该说些什么好。
“年轻？”
“您是不是忘了您今年才十七，比我还小五岁？”
当然，这个话她终究还是没有说出口，坐在老师骑的电驴的后座在校园兜风的感觉，让她有些沉醉，她不想打破这份美好。
欢乐时光总是短暂的。
很快两人就来到了实验大楼。
上三楼，进入实验室，
实验室中多了许多陌生的面孔，陈辉知道，这应该是上面派来协助氧化镓工业化研究的人员。
正在忙碌的鄂维南院士和杨驰几人并没有注意到他的到来，直到陈辉来到控制台查看数据时。
“你在干什么？”
“别乱动！”
鄂维南院士暴躁的声音从旁边传来，蔻依下意识的往陈辉身后躲了躲，别看鄂老平时对陈辉很是客气，但在做实验时，他无疑是暴君般的存在。
尤其是在实验不顺的时候，普通人都会变得暴躁，更何况原本就是火山的鄂老了。
实验室其他人也都看了过来，他们早已经领教过鄂老的暴脾气了，刚才他们的最新一次尝试才刚失败，鄂老正在气头上，也不知道这个新人是谁的部将，这下子恐怕是要触霉头了。
“啊？”
陈辉转头看过去，有些诧异，他也是第一次见到这样的鄂老。
“陈辉？”
看清楚陈辉的正脸后，鄂老满脸暴躁瞬间化作春风暖阳，满脸惊喜的说道，“你终于舍得出山了！”
“最近在研究其他问题，这不，刚解决完就过来了嘛。”
陈辉笑着说道。
“解决完？”
鄂维南敏锐的抓住了陈辉话里的信息，惊讶的问道，“你解决那个问题了？”
“如果您说的是杨米尔斯理论。”
陈辉笑着点头，“那么，是的。”
“你真的解决了？！”
鄂维南惊呼一声，一时间不知道该如何形容自己此时的心情，看着眼前这个年轻人，让他有种在做梦的感觉。
过了好半晌，他才回过神来。
“恭喜！”
这下子，大家还在争论的，关于陈辉能不能拿到下届菲尔兹奖的问题，终于不会再有争议了。
“既然如此，那你现在也算是有时间了，快来帮我们看看这些问题吧。”
鄂维南拉着陈辉来到总控台，上面堆满了凌乱的草稿纸，足可见鄂老的确是被这些问题折磨得焦头烂额了。
“那个小家伙是谁啊？”
新来的研究员张星看向旁边的杨驰，好奇的问道。
他来实验室这么长时间，可从来没见过鄂维南院士对谁这么客气过，不要说笑脸相迎，和颜悦色，就是心平气和都很少。
“你不认识陈辉？”
“他就是陈辉？”
张星顿时肃然起敬，他的确不认识陈辉，但他怎么可能不知道陈辉，他会到这里来，也都是因为这位捣鼓出了新型半导体材料。
只是他没想到，陈辉竟然这么年轻！
“他来了，我们的实验就有救了！”
原本同样焦头烂额的杨驰也心头一松，神色肉眼可见的变得开心起来，跟陈辉合作了好几次，他现在对陈辉已经产生了一种盲目的自信。
“他真的有这么厉害？”
张星对杨驰的这种变化很是不理解，他知道陈辉在数学上的造诣很高，或许在国内都找不到几个比他更强的。
但他难道还对实验材料学也很有造诣？
“应该用不了多久你就会明白了。”
杨驰没有多说，事实胜于雄辩。
张星看向控制台上跟鄂维南院士讨论的陈辉，眼神中带着迟疑，他倒是希望陈辉真的能有杨驰说的那样厉害，作为国家特殊机构的研究员，他比任何人都希望氧化镓能够工业化量产，也比任何人都清楚，那将是何等的盛世！
……
实验流程陈辉早就有所了解，并不需要鄂老过多解释。
总控台上足有十多面屏幕，上面是实时监控的各种参数的实时监控数据，温度、压力、气体流量、坩埚转速、籽晶取向等，每个屏幕上展示的不仅是实时数据，还有模型预测出来的走向，以及历史数据，误差等各种维度的数据。
在看到这些数据时，陈辉也明白为什么这个问题会困扰大家这么长时间了，氧化镓晶圆生长涉及数十个工艺变量，传统数学优化方法全因子实验设计需进行指数级实验（2次），成本极高，难度极大。
当然，说到底还是因为每一个工艺背后作为支撑的基础工艺水平不到，达不到工业化需要的精度，才需要他们从数学上想办法，通过软件的性能来弥补硬件的缺陷。
想明白这些问题后，陈辉再看向屏幕上的各种数据，眼前已然是不同的世界。
溶液扩散模型与实际有偏差，只需要修正模型热力学参数即可，鄂老他们做不到，只不过是因为他们找不到一个准确的切入点，没理清模型与实际现象之间的联系罢了。
但陈辉，一眼就看出来了。
在短暂的思考后，他拿起笔，在草稿纸上写写画画起来。
一旁的鄂维南院士停止了喋喋不休，瞪大眼睛看向陈辉，虽然他知道陈辉来了肯定能解决问题，但这才来多久？
十几分钟而已！
他就找到问题所在了？
虽然他也想早点解决这些问题，但如果陈辉真的只用十几分钟就解决了这个问题，会显得他们很呆。
陈辉不知道鄂老在想些什么，他已然沉浸在了浩瀚如海的数据中。
通过DFT计算Ga和O的形成能，修正LSW模型的扩散系数公式……
十几分钟后，陈辉就已经得到了一个全新的LSW模型。
“验证一下。”
将草稿纸上的模型递给蔻依。
蔻依愣了一下才反应过来，拿着草稿纸上的模型，将它转换成机器语言。
整个实验室顿时行动起来。
张星他们这些外来者很是不解的看着这一幕，那个家伙不过是花了十几分钟计算出来一个模型，就要让他们这么多人花费几十个小时去验证？
这，合理吗？
更让他不解的是，除了他们之外的实验室中其他人，都毫不犹豫的开始验证，就像这是天经地义的事情一般。
他不理解。
但不知道为什么，看到这些人的反应，他也被带动了起来，下意识的配合起来。
希望他能成功吧！
第218章 人力有时穷
实验室中所有人都动了起来，陈辉也没有闲着，他已经在继续观察实验数据了。
似乎对于实验结果一点也不关心的样子。
他并没有关注机器学习模型的问题，刚才鄂老已经跟他简单介绍过了，他们对缺陷样本采用几何变换和物理模拟的方式来平衡样本分布。
使用迁移学习，将碳化硅缺陷检测预训练模型迁移至氧化镓，采用元学习，让模型从少量缺陷样本中快速学习特征比如位错的线缺陷方向，再结合主动学习，主动标记“难样本”，引导工程师补充高价值数据等一系列手段。
已经取得了一些成效。
鄂维南院士是机器学习方面的专家，陈辉没有过多插手，他相信这些问题很快就能被解决。
陈辉看向了另一个问题，在导模法生长中，熔体流动影响温度梯度，温度梯度又导致晶体应力，使得最后生成晶体缺陷密度过高，成为废品。
而这个问题又涉及到温度场、流场、应力场、电场的多物理场耦合，
如果仅考虑温度场的FEA模型预测的晶界缺陷密度为10 cm，但实际因熔体对流扰动，缺陷密度达3×10 cm。
所以想要得到比较准确的数据，就需要协同求解。
其中温度场涉及热传导方程，流场涉及纳维斯托克斯方程，应力场涉及弹性力学方程，这些方程原本在各自的领域就已经足够复杂，现在需要协同求解，无疑是难上加难。
当然，这里的求解跟数学上纳维斯托克斯方程并不是同一个概念，在数学研究中，求解纳维-斯托克斯方程的目的是为了探索方程本身的性质，如解的存在性、唯一性和光滑性。
这通常涉及到复杂的数学分析和证明，如使用巴拿赫不动点定理等高级数学工具。
但在应用中求解，纳维-斯托克斯方程的主要目的是为了预测和模拟流体的运动行为，求的是近似数值解，满足工程精度即可，不追求严格数学证明。
可以说跟陈辉正在研究的问题并没有太大的联系，但毫无疑问，若是陈辉能够完成NS方程数学解的证明，将会对工程应用中的近似解求解产生巨大的好处，甚至带来划时代的颠覆。
收敛思绪，回到眼前的问题，陈辉在脑海中回顾整个实验过程，NS方程描述流体的动量守恒，热传导方程描述能量输运，弹性力学方程描述应力-应变关系，而在氧化镓晶体圆生长过程中，三者强耦合，根本无法独立求解。