1. Выяўленне і прагназаванне няспраўнасцей з выкарыстаннем машыннага інтэлекту. Любая сістэма павінна выяўляць або прадказваць магчымыя праблемы да таго, як яны выйдуць з ладу і прывядуць да сур'ёзных наступстваў. У цяперашні час няма дакладна акрэсленай мадэлі анамальнага стану, і тэхналогіі выяўлення анамальнага стану ўсё яшчэ адсутнічаюць. Тэрмінова неабходна аб'яднаць інфармацыю і веды датчыкаў для паляпшэння інтэлекту машыны.
2. У нармальных умовах фізічныя параметры цэлі можна вымераць з высокай дакладнасцю і высокай адчувальнасцю; аднак у выяўленні анамальных умоў і няспраўнасцяў дасягнуты нязначны прагрэс. Такім чынам, існуе вострая патрэба ў выяўленні і прагназаванні няспраўнасцяў, якія павінны быць актыўна распрацаваны і прыменены.
3. Сучасныя тэхналогіі датчыкаў дазваляюць дакладна вызначаць фізічныя або хімічныя велічыні ў адной кропцы, але складана вызначаць шматмерныя станы. Напрыклад, вымярэнне навакольнага асяроддзя, характарыстыкі якога шырока размеркаваны і маюць прасторавую і часавую карэляцыю, таксама з'яўляецца складанай праблемай, якую неабходна тэрмінова вырашыць. Таму неабходна ўзмацніць даследаванні і распрацоўкі ў галіне шматмернага датчыка стану.
4. Дыстанцыйнае зандзіраванне для аналізу мэтавых кампанентаў. Аналіз хімічнага складу ў асноўным грунтуецца на пробах рэчываў, і часам адбор проб мэтавых матэрыялаў бывае складаным. Як і пры вымярэнні ўзроўню азону ў стратасферы, дыстанцыйнае зандзіраванне неабходнае, і адным з магчымых падыходаў з'яўляецца спалучэнне спектрометрыі з радыёлакацыйнымі або лазернымі метадамі выяўлення. Аналіз без кампанентаў узораў схільны да перашкод з боку розных шумоў або асяроддзяў паміж сістэмай датчыкаў і мэтавымі кампанентамі, і чакаецца, што машынны інтэлект сістэмы датчыкаў вырашыць гэтую праблему.
5. Інтэлект датчыкаў для эфектыўнай перапрацоўкі рэсурсаў. Сучасныя вытворчыя сістэмы аўтаматызавалі працэс вытворчасці ад сыравіны да прадукту, і цыклічны працэс не з'яўляецца ні эфектыўным, ні аўтаматызаваным, калі прадукт больш не выкарыстоўваецца або выкідваецца. Калі перапрацоўка аднаўляльных рэсурсаў можа ажыццяўляцца эфектыўна і аўтаматычна, можна эфектыўна прадухіліць забруджванне навакольнага асяроддзя і дэфіцыт энергіі, а таксама рэалізаваць кіраванне рэсурсамі жыццёвага цыклу. Для аўтаматызаванага і эфектыўнага цыклічнага працэсу выкарыстанне машыннага інтэлекту для вылучэння мэтавых кампанентаў або пэўных кампанентаў з'яўляецца вельмі важнай задачай інтэлектуальных сістэм датчыкаў.
Час публікацыі: 23 сакавіка 2022 г.