کاربرد سنسور دما

1. تشخیص و پیش بینی خطا با استفاده از هوش ماشین.هر سیستمی باید مشکلات احتمالی را قبل از اینکه اشتباه کند و منجر به عواقب جدی شود، شناسایی یا پیش بینی کند.در حال حاضر، هیچ مدل دقیق تعریف شده ای از حالت غیر طبیعی وجود ندارد و فناوری تشخیص غیرعادی هنوز وجود ندارد.ترکیب اطلاعات حسگر و دانش برای بهبود هوش ماشین ضروری است.

2. در شرایط عادی، پارامترهای فیزیکی هدف را می توان با دقت بالا و حساسیت بالا تشخیص داد.با این حال، پیشرفت کمی در تشخیص شرایط غیرعادی و نقص انجام شده است.بنابراین، نیاز فوری به تشخیص و پیش‌بینی خطا وجود دارد که باید به شدت توسعه و اعمال شود.

3. فن‌آوری سنجش کنونی می‌تواند مقادیر فیزیکی یا شیمیایی را در یک نقطه به دقت حس کند، اما تشخیص حالت‌های چند بعدی دشوار است.به عنوان مثال، اندازه گیری محیطی که پارامترهای مشخصه آن به طور گسترده توزیع شده و دارای همبستگی مکانی و زمانی است، نیز نوعی مشکل دشوار است که نیاز به حل فوری دارد.بنابراین، تقویت تحقیق و توسعه حسگر حالت چند بعدی ضروری است.

4. سنجش از دور برای تجزیه و تحلیل اجزای هدف.تجزیه و تحلیل ترکیبات شیمیایی بیشتر بر اساس مواد نمونه انجام می شود و گاهی اوقات نمونه برداری از مواد هدف مشکل است.همانند اندازه‌گیری سطوح ازن در استراتوسفر، سنجش از دور ضروری است و ترکیب طیف‌سنجی با تکنیک‌های رادار یا تشخیص لیزری یکی از روش‌های ممکن است.تجزیه و تحلیل بدون اجزای نمونه مستعد تداخل نویزها یا رسانه های مختلف بین سیستم حسگر و اجزای هدف است و انتظار می رود هوش ماشینی سیستم حسگر این مشکل را حل کند.

5. هوش حسگر برای بازیافت کارآمد منابع.سیستم‌های تولید مدرن، فرآیند تولید را از مواد خام به محصول دیگر خودکار کرده‌اند، و فرآیند دایره‌ای نه کارآمد است و نه خودکار زمانی که محصول دیگر استفاده نمی‌شود یا دور ریخته می‌شود.اگر بازیافت منابع تجدیدپذیر به طور موثر و خودکار انجام شود، می توان از آلودگی محیط زیست و کمبود انرژی به طور موثر جلوگیری کرد و مدیریت منابع چرخه حیات را محقق کرد.برای یک فرآیند چرخه خودکار و موثر، استفاده از هوش ماشین برای تشخیص اجزای هدف یا اجزای خاص یک وظیفه بسیار مهم برای سیستم‌های سنجش هوشمند است.