1. Feildeteksjon og -prediksjon ved bruk av maskinintelligens. Ethvert system må oppdage eller forutsi mulige problemer før de går galt og fører til alvorlige konsekvenser. For tiden finnes det ingen nøyaktig definert modell for unormal tilstand, og teknologi for deteksjon av unormale tilstander mangler fortsatt. Det haster med å kombinere sensorinformasjon og kunnskap for å forbedre maskinens intelligens.
2. Under normale forhold kan målets fysiske parametere registreres med høy presisjon og høy følsomhet; det er imidlertid gjort lite fremskritt i deteksjon av unormale forhold og funksjonsfeil. Derfor er det et presserende behov for feildeteksjon og -prediksjon, som bør utvikles og anvendes kraftig.
3. Dagens sensorteknologi kan nøyaktig registrere fysiske eller kjemiske mengder på et enkelt punkt, men det er vanskelig å registrere flerdimensjonale tilstander. For eksempel er miljømåling, hvis karakteristiske parametere er vidt distribuert og har romlige og tidsmessige korrelasjoner, også et vanskelig problem som må løses raskt. Derfor er det nødvendig å styrke forskningen og utviklingen av flerdimensjonal tilstandsregistrering.
4. Fjernmåling for analyse av målkomponenter. Analyse av kjemisk sammensetning er for det meste basert på prøvestoffer, og noen ganger er prøvetaking av målmaterialer vanskelig. Som med måling av ozonnivåer i stratosfæren, er fjernmåling uunnværlig, og kombinasjonen av spektrometri med radar- eller laserdeteksjonsteknikker er en mulig tilnærming. Analyse uten prøvekomponenter er utsatt for interferens fra ulike støyer eller medier mellom sensorsystemet og målkomponentene, og maskinintelligensen til sensorsystemet forventes å løse dette problemet.
5. Sensorintelligens for effektiv resirkulering av ressurser. Moderne produksjonssystemer har automatisert produksjonsprosessen fra råmateriale til produkt, og den sirkulære prosessen er verken effektiv eller automatisert når produktet ikke lenger brukes eller kastes. Hvis resirkulering av fornybare ressurser kan utføres effektivt og automatisk, kan miljøforurensning og energimangel forebygges effektivt, og håndtering av livssyklusressurser kan realiseres. For en automatisert og effektiv syklusprosess er bruk av maskinintelligens for å skille ut målkomponenter eller bestemte komponenter en svært viktig oppgave for intelligente sensorsystemer.
Publisert: 23. mars 2022