1. Detecção e previsão de falhas usando inteligência de máquina. Qualquer sistema deve detectar ou prever possíveis problemas antes que eles se desenrolem e levem a consequências graves. Atualmente, não existe um modelo definido com precisão para estados anormais, e a tecnologia de detecção de anomalias ainda é insuficiente. É urgente combinar informações de sensores e conhecimento para aprimorar a inteligência da máquina.
2. Em condições normais, os parâmetros físicos do alvo podem ser detectados com alta precisão e sensibilidade; no entanto, pouco progresso foi feito na detecção de condições anormais e mau funcionamento. Portanto, há uma necessidade urgente de detecção e previsão de falhas, que devem ser vigorosamente desenvolvidas e aplicadas.
3. A tecnologia de sensoriamento atual permite a detecção precisa de grandezas físicas ou químicas em um único ponto, mas é difícil detectar estados multidimensionais. Por exemplo, a medição ambiental, cujos parâmetros característicos são amplamente distribuídos e possuem correlações espaciais e temporais, também é um problema complexo que precisa ser resolvido urgentemente. Portanto, é necessário fortalecer a pesquisa e o desenvolvimento da detecção de estados multidimensionais.
4. Sensoriamento remoto para análise de componentes-alvo. A análise da composição química baseia-se principalmente em substâncias da amostra e, por vezes, a amostragem dos materiais-alvo é difícil. Tal como acontece com a medição dos níveis de ozônio na estratosfera, o sensoriamento remoto é indispensável, e a combinação de espectrometria com técnicas de detecção por radar ou laser é uma abordagem possível. A análise sem componentes da amostra é suscetível à interferência de vários ruídos ou meios entre o sistema de sensoriamento e os componentes-alvo, e espera-se que a inteligência artificial do sistema de sensoriamento resolva este problema.
5. Inteligência de sensores para reciclagem eficiente de recursos. Os sistemas de manufatura modernos automatizaram o processo de produção, desde a matéria-prima até o produto final, e o processo circular não é eficiente nem automatizado quando o produto não é mais utilizado ou é descartado. Se a reciclagem de recursos renováveis puder ser realizada de forma eficaz e automática, a poluição ambiental e a escassez de energia poderão ser prevenidas com eficácia, e a gestão dos recursos do ciclo de vida poderá ser realizada. Para um processo de ciclo automatizado e eficaz, o uso da inteligência de máquina para distinguir componentes-alvo ou componentes específicos é uma tarefa muito importante para sistemas de sensoriamento inteligentes.
Horário da postagem: 23/03/2022