1. ხარვეზის გამოვლენა და პროგნოზირება მანქანის დაზვერვის გამოყენებით.ნებისმიერმა სისტემამ უნდა აღმოაჩინოს ან იწინასწარმეტყველოს შესაძლო პრობლემები, სანამ ისინი არასწორად წავლენ და სერიოზულ შედეგებამდე მიგვიყვანს.დღეისათვის არ არსებობს არანორმალური მდგომარეობის ზუსტად განსაზღვრული მოდელი და არანორმალური გამოვლენის ტექნოლოგია ჯერ კიდევ აკლია.გადაუდებელია სენსორის ინფორმაციისა და ცოდნის გაერთიანება აპარატის ინტელექტის გასაუმჯობესებლად.
2. ნორმალურ პირობებში სამიზნის ფიზიკური პარამეტრების აღქმა შესაძლებელია მაღალი სიზუსტით და მაღალი მგრძნობელობით;თუმცა, მცირე პროგრესი მიღწეულია არანორმალური პირობებისა და გაუმართაობის გამოვლენაში.აქედან გამომდინარე, გადაუდებელია ხარვეზის გამოვლენისა და პროგნოზირების საჭიროება, რომელიც ენერგიულად უნდა იყოს შემუშავებული და გამოყენებული.
3. ამჟამინდელი სენსორული ტექნოლოგია ზუსტად გრძნობს ფიზიკურ ან ქიმიურ რაოდენობას ერთ წერტილში, მაგრამ რთულია მრავალგანზომილებიანი მდგომარეობების აღქმა.მაგალითად, გარემოს გაზომვა, რომლის დამახასიათებელი პარამეტრები ფართოდ არის გავრცელებული და აქვს სივრცითი და დროითი კორელაციები, ასევე ერთგვარი რთული პრობლემაა, რომელიც სასწრაფოდ უნდა გადაწყდეს.ამიტომ აუცილებელია მრავალგანზომილებიანი მდგომარეობის ზონდირების კვლევისა და განვითარების გაძლიერება.
4. დისტანციური ზონდირება სამიზნე კომპონენტის ანალიზისთვის.ქიმიური შემადგენლობის ანალიზი ძირითადად ეფუძნება სინჯის ნივთიერებებს და ზოგჯერ სამიზნე მასალების სინჯის აღება რთულია.ისევე როგორც სტრატოსფეროში ოზონის დონის გაზომვისას, დისტანციური ზონდირება აუცილებელია და სპექტრომეტრიის კომბინაცია რადარის ან ლაზერული გამოვლენის ტექნიკასთან ერთ-ერთი შესაძლო მიდგომაა.ანალიზი ნიმუშის კომპონენტების გარეშე ექვემდებარება სხვადასხვა ხმაურის ან მედიის ჩარევას სენსორულ სისტემასა და სამიზნე კომპონენტებს შორის და მოსალოდნელია, რომ სენსორული სისტემის მანქანური ინტელექტი მოაგვარებს ამ პრობლემას.
5. სენსორის ინტელექტი რესურსების ეფექტური გადამუშავებისთვის.თანამედროვე წარმოების სისტემებმა მოახდინა წარმოების პროცესის ავტომატიზაცია ნედლეულიდან პროდუქტამდე და წრიული პროცესი არც ეფექტურია და არც ავტომატიზირებული, როდესაც პროდუქტი აღარ გამოიყენება ან უგულებელყოფილია.თუ განახლებადი რესურსების გადამუშავება შეიძლება განხორციელდეს ეფექტურად და ავტომატურად, გარემოს დაბინძურება და ენერგიის დეფიციტი შეიძლება ეფექტურად აღიკვეთოს და განხორციელდეს სასიცოცხლო ციკლის რესურსების მართვა.ავტომატური და ეფექტური ციკლის პროცესისთვის, მანქანური ინტელექტის გამოყენება სამიზნე კომპონენტების ან გარკვეული კომპონენტების გასარჩევად ძალიან მნიშვნელოვანი ამოცანაა ინტელექტუალური ზონდირების სისტემებისთვის.
გამოქვეყნების დრო: მარ-23-2022