1. Détection et prédiction des défauts grâce à l'intelligence artificielle. Tout système doit détecter ou prédire les problèmes potentiels avant qu'ils ne se produisent et n'entraînent de graves conséquences. À l'heure actuelle, il n'existe pas de modèle précis des états anormaux, et les technologies de détection des anomalies font encore défaut. Il est urgent de combiner les informations des capteurs et les connaissances pour améliorer l'intelligence des machines.
2. Dans des conditions normales, les paramètres physiques de la cible peuvent être détectés avec une grande précision et une grande sensibilité ; cependant, peu de progrès ont été réalisés dans la détection des anomalies et des dysfonctionnements. Il est donc urgent de développer et d'appliquer activement la détection et la prédiction des défauts.
3. Les technologies de détection actuelles permettent de détecter avec précision des quantités physiques ou chimiques en un point précis, mais il est difficile de détecter des états multidimensionnels. Par exemple, la mesure environnementale, dont les paramètres caractéristiques sont largement distribués et présentent des corrélations spatiales et temporelles, constitue également un problème complexe qui doit être résolu de toute urgence. Il est donc nécessaire de renforcer la recherche et le développement dans le domaine de la détection d'états multidimensionnels.
4. Télédétection pour l'analyse des composants cibles. L'analyse de la composition chimique repose principalement sur des échantillons de substances, et l'échantillonnage des matériaux cibles est parfois difficile. Comme pour la mesure des niveaux d'ozone dans la stratosphère, la télédétection est indispensable, et la combinaison de la spectrométrie avec des techniques de détection radar ou laser est une approche possible. L'analyse sans échantillons est sujette aux interférences dues à divers bruits ou milieux entre le système de détection et les composants cibles, et l'intelligence artificielle du système de détection devrait résoudre ce problème.
5. Intelligence des capteurs pour un recyclage efficace des ressources. Les systèmes de fabrication modernes ont automatisé le processus de production, de la matière première au produit fini. Or, le processus circulaire n'est ni efficace ni automatisé lorsque le produit n'est plus utilisé ou mis au rebut. Si le recyclage des ressources renouvelables est réalisé efficacement et automatiquement, la pollution environnementale et les pénuries d'énergie peuvent être efficacement évitées, et la gestion du cycle de vie des ressources peut être assurée. Pour un processus automatisé et efficace, l'utilisation de l'intelligence artificielle pour distinguer les composants cibles ou certains composants est une tâche essentielle des systèmes de détection intelligents.
Date de publication : 23 mars 2022