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1.9W/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。”
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