1. Detectarea și predicția defecțiunilor folosind inteligența artificială. Orice sistem trebuie să detecteze sau să prezică posibile probleme înainte ca acestea să se defecteze și să ducă la consecințe grave. În prezent, nu există un model definit cu precizie al stării anormale, iar tehnologia de detectare a anormalităților încă lipsește. Este urgent să se combine informațiile și cunoștințele senzorilor pentru a îmbunătăți inteligența mașinii.
2. În condiții normale, parametrii fizici ai țintei pot fi detectați cu precizie și sensibilitate ridicate; cu toate acestea, s-au înregistrat puține progrese în detectarea condițiilor anormale și a defecțiunilor. Prin urmare, există o nevoie urgentă de detectare și predicție a defecțiunilor, care ar trebui dezvoltate și aplicate cu vigoare.
3. Tehnologia actuală de detectare poate detecta cu precizie mărimi fizice sau chimice într-un singur punct, dar este dificil să se detecteze stări multidimensionale. De exemplu, măsurarea mediului, ai cărui parametri caracteristici sunt distribuiți pe scară largă și au corelații spațiale și temporale, este, de asemenea, o problemă dificilă care trebuie rezolvată urgent. Prin urmare, este necesară consolidarea cercetării și dezvoltării detectării stărilor multidimensionale.
4. Teledetecția pentru analiza componentelor țintă. Analiza compoziției chimice se bazează în mare parte pe substanțe eșantion, iar uneori eșantionarea materialelor țintă este dificilă. Ca și în cazul măsurării nivelurilor de ozon din stratosferă, teledetecția este indispensabilă, iar combinarea spectrometriei cu tehnici de detectare radar sau laser este o abordare posibilă. Analiza fără componente ale eșantionului este susceptibilă la interferențe cauzate de diverse zgomote sau medii între sistemul de detectare și componentele țintă, iar inteligența artificială a sistemului de detectare este așteptată să rezolve această problemă.
5. Inteligența senzorială pentru reciclarea eficientă a resurselor. Sistemele moderne de fabricație au automatizat procesul de producție de la materie primă la produs, iar procesul circular nu este nici eficient, nici automatizat atunci când produsul nu mai este utilizat sau este aruncat. Dacă reciclarea resurselor regenerabile poate fi efectuată eficient și automat, poluarea mediului și deficitul de energie pot fi prevenite eficient, iar gestionarea resurselor din ciclul de viață poate fi realizată. Pentru un proces de ciclu automatizat și eficient, utilizarea inteligenței automate pentru a distinge componentele țintă sau anumite componente este o sarcină foarte importantă pentru sistemele inteligente de detectare.
Data publicării: 23 martie 2022