1. Wykrywanie i przewidywanie błędów z wykorzystaniem inteligencji maszynowej. Każdy system musi wykrywać lub przewidywać potencjalne problemy, zanim się one pojawią i doprowadzą do poważnych konsekwencji. Obecnie nie ma precyzyjnie zdefiniowanego modelu stanu nieprawidłowego, a technologia wykrywania nieprawidłowości wciąż jest niewystarczająca. Pilnie potrzebne jest połączenie informacji z czujników i wiedzy, aby udoskonalić inteligencję maszyn.
2. W normalnych warunkach parametry fizyczne obiektu można wykrywać z dużą precyzją i czułością; jednakże poczyniono niewielkie postępy w wykrywaniu stanów nieprawidłowych i usterek. Dlatego istnieje pilna potrzeba wykrywania i przewidywania usterek, które należy intensywnie rozwijać i wdrażać.
3. Obecna technologia czujników umożliwia precyzyjne wykrywanie wielkości fizycznych lub chemicznych w pojedynczym punkcie, ale wykrywanie stanów wielowymiarowych jest trudne. Na przykład pomiary środowiskowe, których parametry charakterystyczne są szeroko rozproszone i mają korelacje przestrzenne i czasowe, stanowią również trudny problem, który wymaga pilnego rozwiązania. Dlatego konieczne jest wzmocnienie badań i rozwoju w zakresie wielowymiarowego wykrywania stanów.
4. Teledetekcja do analizy składników docelowych. Analiza składu chemicznego opiera się głównie na substancjach badanych, a czasami pobieranie próbek materiałów docelowych jest trudne. Podobnie jak w przypadku pomiaru poziomu ozonu w stratosferze, teledetekcja jest niezbędna, a połączenie spektrometrii z technikami detekcji radarowej lub laserowej jest jednym z możliwych rozwiązań. Analiza bez składników próbki jest podatna na zakłócenia spowodowane różnymi szumami lub mediami między systemem detekcji a składnikami docelowymi, a oczekuje się, że sztuczna inteligencja systemu detekcji rozwiąże ten problem.
5. Inteligencja czujników dla efektywnego recyklingu zasobów. Nowoczesne systemy produkcyjne zautomatyzowały proces produkcji od surowca do produktu, a proces o obiegu zamkniętym nie jest ani wydajny, ani zautomatyzowany, gdy produkt nie jest już używany lub wyrzucany. Efektywne i zautomatyzowane przetwarzanie zasobów odnawialnych pozwala skutecznie zapobiegać zanieczyszczeniom środowiska i niedoborom energii, a także usprawnić zarządzanie zasobami w całym cyklu życia. W przypadku zautomatyzowanego i efektywnego procesu cyklicznego, wykorzystanie inteligencji maszynowej do rozróżniania komponentów docelowych lub określonych komponentów jest bardzo ważnym zadaniem dla inteligentnych systemów czujników.
Czas publikacji: 23 marca 2022 r.