1. Phát hiện và dự đoán lỗi bằng trí tuệ máy móc. Bất kỳ hệ thống nào cũng phải phát hiện hoặc dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra sai sót và dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Hiện tại, chưa có mô hình trạng thái bất thường được xác định chính xác, và công nghệ phát hiện bất thường vẫn còn thiếu. Việc kết hợp thông tin cảm biến và kiến thức để cải thiện trí tuệ máy móc là rất cấp thiết.
2. Trong điều kiện bình thường, các thông số vật lý của mục tiêu có thể được cảm nhận với độ chính xác và độ nhạy cao; tuy nhiên, việc phát hiện các điều kiện bất thường và trục trặc vẫn chưa có nhiều tiến triển. Do đó, việc phát hiện và dự đoán lỗi là rất cần thiết, cần được phát triển và ứng dụng mạnh mẽ.
3. Công nghệ cảm biến hiện tại có thể cảm nhận chính xác các đại lượng vật lý hoặc hóa học tại một điểm duy nhất, nhưng khó có thể cảm nhận trạng thái đa chiều. Ví dụ, đo lường môi trường, với các thông số đặc trưng phân bố rộng rãi và có mối tương quan không gian và thời gian, cũng là một vấn đề khó khăn cần được giải quyết khẩn cấp. Do đó, cần tăng cường nghiên cứu và phát triển cảm biến trạng thái đa chiều.
4. Cảm biến từ xa để phân tích thành phần mục tiêu. Phân tích thành phần hóa học chủ yếu dựa trên các chất mẫu, và đôi khi việc lấy mẫu vật liệu mục tiêu rất khó khăn. Cũng như việc đo nồng độ ôzôn trong tầng bình lưu, cảm biến từ xa là không thể thiếu, và việc kết hợp phép đo phổ với các kỹ thuật phát hiện radar hoặc laser là một phương pháp khả thi. Phân tích mà không có thành phần mẫu dễ bị nhiễu bởi nhiều loại nhiễu hoặc môi trường khác nhau giữa hệ thống cảm biến và thành phần mục tiêu, và trí tuệ nhân tạo của hệ thống cảm biến được kỳ vọng sẽ giải quyết vấn đề này.
5. Trí tuệ cảm biến cho việc tái chế tài nguyên hiệu quả. Các hệ thống sản xuất hiện đại đã tự động hóa quy trình sản xuất từ nguyên liệu thô đến sản phẩm, và quy trình tuần hoàn không còn hiệu quả hay tự động hóa khi sản phẩm không còn được sử dụng hoặc thải bỏ. Nếu việc tái chế tài nguyên tái tạo được thực hiện hiệu quả và tự động, ô nhiễm môi trường và thiếu hụt năng lượng có thể được ngăn chặn hiệu quả, và việc quản lý vòng đời tài nguyên có thể được hiện thực hóa. Để có một quy trình tuần hoàn tự động và hiệu quả, việc sử dụng trí tuệ máy móc để phân biệt các thành phần mục tiêu hoặc các thành phần cụ thể là một nhiệm vụ rất quan trọng đối với các hệ thống cảm biến thông minh.
Thời gian đăng: 23-03-2022