1. Детекција и предвиђање грешака коришћењем машинске интелигенције. Сваки систем мора да детектује или предвиди могуће проблеме пре него што крену наопако и доведу до озбиљних последица. Тренутно не постоји прецизно дефинисан модел абнормалног стања, а технологија за детекцију абнормалности још увек недостаје. Хитно је потребно комбиновати информације сензора и знање како би се побољшала интелигенција машине.
2. Под нормалним условима, физички параметри мете могу се детектовати са високом прецизношћу и високом осетљивошћу; међутим, постигнут је мали напредак у откривању абнормалних стања и кварова. Стога постоји хитна потреба за откривањем и предвиђањем кварова, што треба снажно развијати и примењивати.
3. Тренутна технологија сензора може прецизно да детектује физичке или хемијске величине у једној тачки, али је тешко детектовати вишедимензионална стања. На пример, мерење животне средине, чији су карактеристични параметри широко распоређени и имају просторне и временске корелације, такође је тежак проблем који треба хитно решити. Стога је неопходно ојачати истраживање и развој вишедимензионалног детектовања стања.
4. Даљинска детекција за анализу циљних компоненти. Анализа хемијског састава се углавном заснива на узорцима супстанци, а понекад је узорковање циљних материјала тешко. Као и код мерења нивоа озона у стратосфери, даљинска детекција је неопходна, а комбинација спектрометрије са радарским или ласерским техникама детекције је један од могућих приступа. Анализа без узорка компоненти је подложна сметњама од различитих шумова или медија између система детекције и циљних компоненти, а очекује се да ће машинска интелигенција система детекције решити овај проблем.
5. Сензорска интелигенција за ефикасну рециклажу ресурса. Модерни 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 рециклажа обновљивих ресурса може ефикасно и аутоматски извршити, загађење животне средине и несташица енергије могу се ефикасно спречити, а може се реализовати и управљање ресурсима животног циклуса. За аутоматизован и ефикасан процес циклуса, коришћење машинске интелигенције за разликовање циљних компоненти или одређених компоненти је веома важан задатак за интелигентне сензорске системе.
Време објаве: 23. март 2022.