1. Выяўленне і прагназаванне няспраўнасцяў з выкарыстаннем машыннага інтэлекту.Любая сістэма павінна выяўляць або прадказваць магчымыя праблемы, перш чым яны пойдуць не так і прывядуць да сур'ёзных наступстваў.У цяперашні час не існуе дакладна вызначанай мадэлі ненармальнага стану, і тэхналогіі выяўлення паталогій па-ранейшаму адсутнічаюць.Тэрмінова неабходна аб'яднаць інфармацыю датчыка і веды, каб палепшыць інтэлект машыны.
2. У нармальных умовах фізічныя параметры мішэні можна адчуць з высокай дакладнасцю і высокай адчувальнасцю;аднак невялікі прагрэс быў дасягнуты ў выяўленні ненармальных умоў і няспраўнасцяў.Такім чынам, існуе вострая патрэба ў выяўленні і прагназаванні няспраўнасцяў, якія павінны актыўна развівацца і прымяняцца.
3. Сучасная тэхналогія зандзіравання можа дакладна выяўляць фізічныя або хімічныя велічыні ў адной кропцы, але цяжка адчуць шматмерныя станы.Напрыклад, вымярэнне навакольнага асяроддзя, характэрныя параметры якога шырока распаўсюджаны і маюць прасторавыя і часавыя карэляцыі, таксама з'яўляецца своеасаблівай складанай праблемай, якая патрабуе тэрміновага вырашэння.Такім чынам, неабходна ўзмацніць даследаванні і распрацоўку шматмернага зандзіравання стану.
4. Дыстанцыйнае зандзіраванне для аналізу кампанентаў мэты.Аналіз хімічнага складу ў асноўным заснаваны на пробах рэчываў, і часам адбор проб мэтавых матэрыялаў бывае складаным.Як і ў выпадку з вымярэннем узроўняў азону ў стратасферы, дыстанцыйнае зандзіраванне з'яўляецца незаменным, і спалучэнне спектраметрыі з радыёлакацыйнымі або лазернымі метадамі выяўлення з'яўляецца адным з магчымых падыходаў.Аналіз без кампанентаў узору адчувальны да перашкод, якія ствараюцца рознымі шумамі або сродкамі асяроддзя паміж сэнсарнай сістэмай і мэтавымі кампанентамі, і чакаецца, што машынны інтэлект сэнсарнай сістэмы вырашыць гэтую праблему.
5. Сэнсарны інтэлект для эфектыўнай перапрацоўкі рэсурсаў.Сучасныя вытворчыя сістэмы аўтаматызавалі вытворчы працэс ад сыравіны да прадукту, і кругавы 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 можна рэалізаваць кіраванне рэсурсамі жыццёвага цыкла.Для аўтаматызаванага і эфектыўнага працэсу цыкла выкарыстанне машыннага інтэлекту для адрознення мэтавых кампанентаў або пэўных кампанентаў з'яўляецца вельмі важнай задачай для інтэлектуальных сістэм зандзіравання.
Час публікацыі: 23 сакавіка 2022 г