1. Обнаружение и прогнозирование неисправностей с использованием машинного интеллекта.Любая система должна обнаруживать или прогнозировать возможные проблемы до того, как они пойдут не так и приведут к серьезным последствиям.В настоящее время не существует точно определенной модели аномального состояния, а также отсутствует технология обнаружения аномалий.Крайне важно объединить информацию и знания датчиков, чтобы улучшить интеллект машины.
2. В нормальных условиях физические параметры цели могут быть измерены с высокой точностью и высокой чувствительностью;однако в выявлении аномальных условий и неисправностей достигнут незначительный прогресс.Поэтому существует острая необходимость в обнаружении и прогнозировании неисправностей, которые следует активно развивать и применять.
3. Современные сенсорные технологии позволяют точно определять физические или химические величины в одной точке, однако определить многомерные состояния сложно.Например, измерение окружающей среды, характерные параметры которой широко распределены и имеют пространственную и временную корреляцию, также является своего рода сложной проблемой, требующей срочного решения.Поэтому необходимо усилить исследования и разработки многомерного восприятия состояния.
4. Дистанционное зондирование для анализа целевых компонентов.Анализ химического состава в основном основан на пробах веществ, и иногда отбор проб целевых материалов затруднен.Как и при измерении уровня озона в стратосфере, дистанционное зондирование является обязательным, и одним из возможных подходов является сочетание спектрометрии с радиолокационными или лазерными методами обнаружения.Анализ без компонентов образца подвержен помехам со стороны различных шумов или сред между сенсорной системой и целевыми компонентами, и ожидается, что машинный интеллект сенсорной системы решит эту проблему.
5. Сенсорный интеллект для эффективной переработки ресурсов.Современные производственные системы автоматизировали производственный процесс от сырья до продукта, и циклический процесс не является ни эффективным, ни автоматизированным, когда продукт больше не используется или выбрасывается.Если переработка возобновляемых ресурсов может осуществляться эффективно и автоматически, можно эффективно предотвратить загрязнение окружающей среды и нехватку энергии, а также реализовать управление ресурсами жизненного цикла.Для автоматизированного и эффективного процесса цикла использование машинного интеллекта для распознавания целевых компонентов или определенных компонентов является очень важной задачей для интеллектуальных сенсорных систем.
Время публикации: 23 марта 2022 г.