ტემპერატურის სენსორის გამოყენება

1. შეცდომების აღმოჩენა და პროგნოზირება მანქანური ინტელექტის გამოყენებით. ნებისმიერმა სისტემამ უნდა აღმოაჩინოს ან იწინასწარმეტყველოს შესაძლო პრობლემები მანამ, სანამ ისინი არასწორად წავა და სერიოზულ შედეგებამდე მიგვიყვანს. ამჟამად, არ არსებობს ზუსტად განსაზღვრული მოდელი ანომალიური მდგომარეობის შესახებ და ანომალიების აღმოჩენის ტექნოლოგია კვლავ არასაკმარისია. აუცილებელია სენსორული ინფორმაციისა და ცოდნის გაერთიანება მანქანის ინტელექტის გასაუმჯობესებლად.

2. ნორმალურ პირობებში, სამიზნის ფიზიკური პარამეტრების აღქმა მაღალი სიზუსტითა და მგრძნობელობით არის შესაძლებელი; თუმცა, არანორმალური პირობებისა და გაუმართაობის აღმოჩენის კუთხით მცირე პროგრესია მიღწეული. ამიტომ, არსებობს ხარვეზების აღმოჩენისა და პროგნოზირების გადაუდებელი აუცილებლობა, რომელიც ენერგიულად უნდა შემუშავდეს და იქნას გამოყენებული.

3. ამჟამინდელი სენსორული ტექნოლოგიებით შესაძლებელია ფიზიკური ან ქიმიური სიდიდეების ზუსტად აღქმა ერთ წერტილში, მაგრამ რთულია მრავალგანზომილებიანი მდგომარეობების აღქმა. მაგალითად, გარემოს გაზომვა, რომლის დამახასიათებელი პარამეტრები ფართოდ არის გავრცელებული და აქვთ სივრცითი და დროითი კორელაციები, ასევე წარმოადგენს ერთგვარ რთულ პრობლემას, რომელიც სასწრაფოდ უნდა გადაიჭრას. ამიტომ, აუცილებელია მრავალგანზომილებიანი მდგომარეობის აღქმის კვლევისა და განვითარების გაძლიერება.

4. დისტანციური ზონდირება სამიზნე კომპონენტების ანალიზისთვის. ქიმიური შემადგენლობის ანალიზი ძირითადად ეფუძნება ნიმუშ ნივთიერებებს და ზოგჯერ სამიზნე მასალების შერჩევა რთულია. სტრატოსფეროში ოზონის დონის გაზომვის მსგავსად, დისტანციური ზონდირება აუცილებელია და სპექტრომეტრიის კომბინაცია რადართან ან ლაზერულ დეტექტირების ტექნიკასთან ერთ-ერთი შესაძლო მიდგომაა. ნიმუშის კომპონენტების გარეშე ანალიზი მგრძნობიარეა სხვადასხვა ხმაურის ან გარემოს ჩარევის მიმართ სენსორულ სისტემასა და სამიზნე კომპონენტებს შორის და სენსორული სისტემის მანქანური ინტელექტი, სავარაუდოდ, ამ პრობლემის გადაჭრას შეძლებს.

5. სენსორული ინტელექტი რესურსების ეფექტური გადამუშავებისთვის. თანამედროვე წარმოების სისტემებმა ავტომატიზირება გაუკეთეს წარმოების პროცესს ნედლეულიდან პროდუქტამდე და წრიული პროცესი არც ეფექტურია და არც ავტომატიზირებული, როდესაც პროდუქტი აღარ გამოიყენება ან აღარ იყრება. თუ განახლებადი რესურსების გადამუშავება ეფექტურად და ავტომატურად განხორციელდება, გარემოს დაბინძურებისა და ენერგიის დეფიციტის ეფექტურად პრევენცია და სასიცოცხლო ციკლის რესურსების მართვა შესაძლებელია. ავტომატიზირებული და ეფექტური ციკლის პროცესისთვის, სამიზნე კომპონენტების ან გარკვეული კომპონენტების გასარჩევად მანქანური ინტელექტის გამოყენება ინტელექტუალური სენსორული სისტემებისთვის ძალიან მნიშვნელოვანი ამოცანაა.