本研究では、レーザー切断におけるエネルギー消費と環境への影響の重要な課題に対処するため、新しい深層学習手法が提案されている。特に、CO2レーザー吸引ポンプの適応制御が不足している現状を踏まえ、材料と発生した煙のレベルに基づいてポンプの出力を動的に調整するクローズドループ設定が使用されている。適応システムの実装には、多様な材料分類技術が導入され、レンズレスのスぺックセンサーを用いたCNNや、USBカメラを利用し事前学習したVGG16モデルを用いた転送学習が取り入れられている。また、煙のレベルを検知する別の深層学習モデルも使用され、ポンプの出力を同時に調整する。これにより、稼働中に自動的にポンプが停止し、エネルギー消費が20%から50%削減され、製造業の持続可能な発展に大きく寄与する成果が得られた。