1. Откривање грешака и предвиђање коришћењем машинске интелигенције.Сваки систем мора да открије или предвиди могуће проблеме пре него што пођу наопако и доведу до озбиљних последица.Тренутно не постоји тачно дефинисан модел абнормалног стања, а технологија детекције абнормалности још увек недостаје.Хитно је комбиновати информације сензора и знање како би се побољшала интелигенција машине.
2. У нормалним условима, физички параметри мете могу се осетити са великом прецизношћу и високом осетљивошћу;међутим, мали напредак је постигнут у откривању абнормалних стања и кварова.Стога постоји хитна потреба за откривањем и предвиђањем кварова, које треба енергично развијати и примењивати.
3. Тренутна технологија сензора може прецизно да осети физичке или хемијске величине у једној тачки, али је тешко осетити вишедимензионална стања.На пример, мерење животне средине, чији су карактеристични параметри широко распрострањени и имају просторне и временске корелације, такође је врста тешког проблема који треба хитно решити.Због тога је неопходно ојачати истраживање и развој вишедимензионалног сенсинга стања.
4. Даљинска детекција за анализу циљне компоненте.Анализа хемијског састава се углавном заснива на узорку супстанци, а понекад је отежано узимање узорака циљних материјала.Као и код мерења нивоа озона у стратосфери, даљинска детекција је неопходна, а комбинација спектрометрије са техникама радарске или ласерске детекције је један од могућих приступа.Анализа без компоненти узорка је подложна сметњама различитих шума или медија између сензорског система и циљних компоненти, а очекује се да ће машинска интелигенција сензорног система решити овај проблем.
5. Интелигенција сензора за ефикасно рециклирање ресурса.Савремени производни системи су аутоматизовали процес производње од сировине до производа, а кружни процес није ни ефикасан ни аутоматизован када се производ више не користи или одбацује.Ако се рециклирање обновљивих ресурса може спровести ефикасно и аутоматски, загађење животне средине и недостатак енергије могу се ефикасно спречити, а може се остварити и управљање ресурсима животног циклуса.За аутоматизован и ефикасан циклус циклуса, коришћење машинске интелигенције за разликовање циљних компоненти или одређених компоненти је веома важан задатак за интелигентне системе сензора.
Време поста: 23.03.2022