1. Bojājumu noteikšana un prognozēšana, izmantojot mašīnu inteliģenci.Jebkurai sistēmai ir jāatklāj vai jāparedz iespējamās problēmas, pirms tās nokļūst greizi un izraisa nopietnas sekas.Pašlaik nav precīzi definēta patoloģiska stāvokļa modeļa, un joprojām trūkst patoloģisku noteikšanas tehnoloģiju.Ir steidzami jāapvieno sensoru informācija un zināšanas, lai uzlabotu iekārtas intelektu.
2. Normālos apstākļos mērķa fiziskos parametrus var uztvert ar augstu precizitāti un augstu jutību;tomēr ir panākts neliels progress nenormālu apstākļu un darbības traucējumu noteikšanā.Tāpēc ir steidzami nepieciešama kļūdu noteikšana un prognozēšana, kas būtu enerģiski jāattīsta un jāpiemēro.
3. Pašreizējā sensoru tehnoloģija var precīzi uztvert fiziskos vai ķīmiskos daudzumus vienā punktā, bet ir grūti uztvert daudzdimensiju stāvokļus.Piemēram, vides mērījumi, kuru raksturīgie parametri ir plaši izplatīti un kuriem ir telpiskas un laika korelācijas, arī ir sava veida sarežģīta problēma, kas steidzami jāatrisina.Tāpēc ir nepieciešams stiprināt daudzdimensionālās stāvokļa noteikšanas pētniecību un attīstību.
4. Attālā uzrāde mērķa komponentu analīzei.Ķīmiskā sastāva analīze galvenokārt balstās uz vielu paraugiem, un dažreiz mērķa materiālu paraugu ņemšana ir sarežģīta.Tāpat kā ozona līmeņa mērīšanai stratosfērā, attālā uzrāde ir neaizstājama, un spektrometrijas kombinācija ar radara vai lāzera noteikšanas metodēm ir viena no iespējamām pieejām.Analīze bez parauga komponentiem ir jutīga pret dažādu trokšņu vai mediju radītiem traucējumiem starp sensoru sistēmu un mērķa komponentiem, un ir paredzams, ka sensora sistēmas mašīnas intelekts atrisinās šo problēmu.
5. Sensoru intelekts efektīvai resursu pārstrādei.Mūsdienu ražošanas sistēmas ir automatizējušas ražošanas procesu no izejmateriāla līdz produktam, un apļveida process nav ne efektīvs, ne automatizēts, kad produkts vairs netiek lietots vai izmests.Ja atjaunojamo resursu pārstrādi var veikt efektīvi un automātiski, var efektīvi novērst vides piesārņojumu un enerģijas trūkumu un realizēt dzīves cikla resursu pārvaldību.Automatizētam un efektīvam cikla procesam mašīninteliģences izmantošana, lai atšķirtu mērķa komponentus vai noteiktus komponentus, ir ļoti svarīgs viedo sensoru sistēmu uzdevums.
Izlikšanas laiks: 23.03.2022