താപനില സെൻസറിന്റെ പ്രയോഗം

1. മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള തെറ്റ് കണ്ടെത്തലും പ്രവചനവും. ഏതൊരു സിസ്റ്റവും സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ തെറ്റായി സംഭവിക്കുന്നതിനും ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിനും മുമ്പ് അവ കണ്ടെത്തുകയോ പ്രവചിക്കുകയോ ചെയ്യണം. നിലവിൽ, അസാധാരണ അവസ്ഥയുടെ കൃത്യമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഒരു മാതൃകയില്ല, അസാധാരണ കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇപ്പോഴും ഇല്ല. മെഷീനിന്റെ ബുദ്ധി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സെൻസർ വിവരങ്ങളും അറിവും സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടത് അടിയന്തിരമാണ്.

2. സാധാരണ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ലക്ഷ്യത്തിന്റെ ഭൗതിക പാരാമീറ്ററുകൾ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെയും ഉയർന്ന സംവേദനക്ഷമതയോടെയും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും; എന്നിരുന്നാലും, അസാധാരണമായ അവസ്ഥകളും തകരാറുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി ഉണ്ടായിട്ടില്ല. അതിനാൽ, തകരാർ കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും അടിയന്തിര ആവശ്യമുണ്ട്, അത് ശക്തമായി വികസിപ്പിക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും വേണം.

3. നിലവിലുള്ള സെൻസിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഒരൊറ്റ ബിന്ദുവിൽ ഭൗതികമോ രാസപരമോ ആയ അളവുകൾ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ബഹുമാന അവസ്ഥകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യാപകമായി വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നതും സ്ഥലപരവും താൽക്കാലികവുമായ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളുള്ളതുമായ സ്വഭാവ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉള്ള പരിസ്ഥിതി അളവ്, അടിയന്തിരമായി പരിഹരിക്കേണ്ട ഒരുതരം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രശ്നമാണ്. അതിനാൽ, ബഹുമാന അവസ്ഥ സെൻസിംഗിന്റെ ഗവേഷണവും വികസനവും ശക്തിപ്പെടുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

4. ലക്ഷ്യ ഘടക വിശകലനത്തിനുള്ള റിമോട്ട് സെൻസിംഗ്. രാസഘടന വിശകലനം പ്രധാനമായും സാമ്പിൾ പദാർത്ഥങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ചിലപ്പോൾ ലക്ഷ്യ പദാർത്ഥങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ എടുക്കൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. സ്ട്രാറ്റോസ്ഫിയറിലെ ഓസോൺ അളവ് അളക്കുന്നതുപോലെ, വിദൂര സംവേദനം അനിവാര്യമാണ്, കൂടാതെ റഡാർ അല്ലെങ്കിൽ ലേസർ കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി സ്പെക്ട്രോമെട്രി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു സാധ്യമായ സമീപനമാണ്. സാമ്പിൾ ഘടകങ്ങളില്ലാത്ത വിശകലനം സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റത്തിനും ലക്ഷ്യ ഘടകത്തിനും ഇടയിൽ വിവിധ ശബ്ദങ്ങളോ മാധ്യമങ്ങളോ ഇടപെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, കൂടാതെ സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസ് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

5. വിഭവങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പുനരുപയോഗത്തിനായുള്ള സെൻസർ ഇന്റലിജൻസ്. ആധുനിക നിർമ്മാണ സംവിധാനങ്ങൾ അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്കുള്ള ഉൽപാദന പ്രക്രിയയെ യാന്ത്രികമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ഉൽപ്പന്നം ഇനി ഉപയോഗിക്കാതിരിക്കുകയോ ഉപേക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യാത്തപ്പോൾ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമോ യാന്ത്രികമോ ആകില്ല. പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന വിഭവങ്ങളുടെ പുനരുപയോഗം ഫലപ്രദമായും യാന്ത്രികമായും നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, പരിസ്ഥിതി മലിനീകരണവും ഊർജ്ജക്ഷാമവും ഫലപ്രദമായി തടയാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ജീവിത ചക്ര വിഭവങ്ങളുടെ മാനേജ്മെന്റ് സാക്ഷാത്കരിക്കാനും കഴിയും. ഒരു യാന്ത്രികവും ഫലപ്രദവുമായ സൈക്കിൾ പ്രക്രിയയ്ക്ക്, ലക്ഷ്യ ഘടകങ്ങളെയോ ചില ഘടകങ്ങളെയോ വേർതിരിച്ചറിയാൻ മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബുദ്ധിപരമായ സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു കടമയാണ്.