താപനില സെൻസറിൻ്റെ പ്രയോഗം

1. മെഷീൻ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് തെറ്റ് കണ്ടെത്തലും പ്രവചനവും.സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ തെറ്റായി പോകുന്നതിനും ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിനും മുമ്പ് ഏതൊരു സംവിധാനവും കണ്ടെത്തുകയോ പ്രവചിക്കുകയോ വേണം.നിലവിൽ, അസാധാരണമായ അവസ്ഥയുടെ കൃത്യമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട മാതൃകയില്ല, അസാധാരണമായ കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇപ്പോഴും ഇല്ല.മെഷീൻ്റെ ബുദ്ധി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സെൻസർ വിവരങ്ങളും അറിവും സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടത് അടിയന്തിരമാണ്.

2. സാധാരണ അവസ്ഥയിൽ, ലക്ഷ്യത്തിൻ്റെ ഭൗതിക പാരാമീറ്ററുകൾ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെയും ഉയർന്ന സംവേദനക്ഷമതയോടെയും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും;എന്നിരുന്നാലും, അസാധാരണമായ അവസ്ഥകളും തകരാറുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ചെറിയ പുരോഗതി ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്.അതിനാൽ, തകരാർ കണ്ടെത്തലും പ്രവചനവും അടിയന്തിരമായി ആവശ്യമാണ്, അത് ശക്തമായി വികസിപ്പിക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും വേണം.

3. നിലവിലെ സെൻസിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഒരൊറ്റ ബിന്ദുവിൽ ഭൗതികമോ രാസമോ ആയ അളവുകൾ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അവസ്ഥകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ പ്രയാസമാണ്.ഉദാഹരണത്തിന്, പാരിസ്ഥിതിക അളവ്, അതിൻ്റെ സ്വഭാവ പാരാമീറ്ററുകൾ വ്യാപകമായി വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ സ്ഥലപരവും താൽക്കാലികവുമായ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളുമുണ്ട്, അത് അടിയന്തിരമായി പരിഹരിക്കേണ്ട ഒരുതരം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രശ്നമാണ്.അതിനാൽ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ സ്റ്റേറ്റ് സെൻസിംഗിൻ്റെ ഗവേഷണവും വികസനവും ശക്തിപ്പെടുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

4. ടാർഗെറ്റ് ഘടക വിശകലനത്തിനുള്ള വിദൂര സെൻസിംഗ്.കെമിക്കൽ കോമ്പോസിഷൻ വിശകലനം കൂടുതലും സാമ്പിൾ പദാർത്ഥങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ചിലപ്പോൾ ടാർഗെറ്റ് മെറ്റീരിയലുകളുടെ സാമ്പിൾ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.സ്ട്രാറ്റോസ്ഫിയറിലെ ഓസോൺ അളവ് അളക്കുന്നത് പോലെ, റിമോട്ട് സെൻസിംഗ് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്, കൂടാതെ റഡാർ അല്ലെങ്കിൽ ലേസർ ഡിറ്റക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകളുമായുള്ള സ്പെക്ട്രോമെട്രിയുടെ സംയോജനമാണ് സാധ്യമായ ഒരു സമീപനം.സാമ്പിൾ ഘടകങ്ങളില്ലാതെയുള്ള വിശകലനം സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റത്തിനും ടാർഗെറ്റ് ഘടകങ്ങൾക്കും ഇടയിൽ വിവിധ ശബ്ദങ്ങളോ മീഡിയകളോ ഇടപെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, കൂടാതെ സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ മെഷീൻ ഇൻ്റലിജൻസ് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

5. വിഭവങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പുനരുപയോഗത്തിനുള്ള സെൻസർ ഇൻ്റലിജൻസ്.ആധുനിക ഉൽപ്പാദന സംവിധാനങ്ങൾ അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയെ യാന്ത്രികമാക്കിയിരിക്കുന്നു, ഉൽപ്പന്നം ഇനി ഉപയോഗിക്കാതിരിക്കുകയോ ഉപേക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ വൃത്താകൃതിയിലുള്ള പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമോ യാന്ത്രികമോ അല്ല.പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്ന വിഭവങ്ങളുടെ പുനരുപയോഗം കാര്യക്ഷമമായും സ്വയമേവയും നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, പരിസ്ഥിതി മലിനീകരണവും ഊർജ്ജ ദൗർലഭ്യവും ഫലപ്രദമായി തടയാനും ജീവിതചക്ര വിഭവങ്ങളുടെ മാനേജ്മെൻ്റ് യാഥാർത്ഥ്യമാക്കാനും കഴിയും.ഒരു യാന്ത്രികവും ഫലപ്രദവുമായ സൈക്കിൾ പ്രക്രിയയ്ക്കായി, ടാർഗെറ്റ് ഘടകങ്ങളെയോ ചില ഘടകങ്ങളെയോ വേർതിരിച്ചറിയാൻ മെഷീൻ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇൻ്റലിജൻ്റ് സെൻസിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു ജോലിയാണ്.