1. Gedimų aptikimas ir prognozavimas naudojant mašininį intelektą. Bet kuri sistema turi aptikti arba numatyti galimas problemas, kol jos neįvyko ir nesukėlė rimtų pasekmių. Šiuo metu nėra tiksliai apibrėžto nenormalios būsenos modelio, o nenormalių reiškinių aptikimo technologijos vis dar trūksta. Būtina skubiai sujungti jutiklių informaciją ir žinias, kad būtų pagerintas mašinos intelektas.
2. Įprastomis sąlygomis taikinio fizinius parametrus galima aptikti labai tiksliai ir jautriai; tačiau mažai pasiekta nustatant nenormalias sąlygas ir gedimus. Todėl skubiai reikia nustatyti ir numatyti gedimus, kuriuos reikėtų intensyviai plėtoti ir taikyti.
3. Dabartinė jutimo technologija gali tiksliai aptikti fizikinius ar cheminius dydžius viename taške, tačiau sunku aptikti daugiamačius būsenas. Pavyzdžiui, aplinkos matavimas, kurio charakteristikos yra plačiai paskirstytos ir turi erdvinių bei laiko koreliacijų, taip pat yra sudėtinga problema, kurią reikia skubiai išspręsti. Todėl būtina stiprinti daugiamačio būsenos jutimo tyrimus ir plėtrą.
4. Nuotolinis stebėjimas taikinių komponentų analizei. Cheminės sudėties analizė dažniausiai atliekama remiantis mėginių medžiagomis, todėl kartais taikinių medžiagų mėginių ėmimas yra sudėtingas. Kaip ir matuojant ozono lygį stratosferoje, nuotolinis stebėjimas yra būtinas, o spektrometrijos derinimas su radaro arba lazerio aptikimo metodais yra vienas iš galimų būdų. Analizė be mėginio komponentų yra jautri įvairių triukšmų ar terpių tarp jutimo sistemos ir taikinių komponentų trikdžiams, todėl tikimasi, kad jutimo sistemos mašininis intelektas išspręs šią problemą.
5. Jutiklinis intelektas efektyviam išteklių perdirbimui. Šiuolaikinės gamybos sistemos automatizavo gamybos procesą nuo žaliavos iki produkto, todėl žiedinis procesas nebėra nei efektyvus, nei automatizuotas, kai produktas nebenaudojamas arba išmetamas. Jei atsinaujinančių išteklių perdirbimas gali būti atliekamas efektyviai ir automatiškai, galima veiksmingai užkirsti kelią aplinkos taršai ir energijos trūkumui, taip pat valdyti gyvavimo ciklo išteklius. Norint automatizuoti ir efektyviai valdyti ciklo procesą, labai svarbi intelektualių jutimo sistemų užduotis yra mašininio intelekto naudojimas tiksliniams komponentams ar tam tikriems komponentams atskirti.
Įrašo laikas: 2022 m. kovo 23 d.