१. मेसिन बुद्धिमत्ता प्रयोग गरेर गल्ती पत्ता लगाउने र भविष्यवाणी गर्ने। कुनै पनि प्रणालीले सम्भावित समस्याहरू गलत हुनु र गम्भीर परिणामहरू निम्त्याउनु अघि पत्ता लगाउनु वा भविष्यवाणी गर्नु पर्छ। हाल, असामान्य अवस्थाको कुनै सही रूपमा परिभाषित मोडेल छैन, र असामान्य पत्ता लगाउने प्रविधिको अझै पनि अभाव छ। मेसिनको बुद्धिमत्ता सुधार गर्न सेन्सर जानकारी र ज्ञानलाई संयोजन गर्नु जरुरी छ।
२. सामान्य अवस्थामा, लक्ष्यको भौतिक प्यारामिटरहरू उच्च परिशुद्धता र उच्च संवेदनशीलताका साथ महसुस गर्न सकिन्छ; यद्यपि, असामान्य अवस्था र खराबीहरूको पहिचानमा थोरै प्रगति भएको छ। त्यसकारण, गल्ती पत्ता लगाउने र भविष्यवाणी गर्ने तत्काल आवश्यकता छ, जुन जोडदार रूपमा विकास र लागू गरिनुपर्छ।
३. हालको सेन्सिङ प्रविधिले एकल बिन्दुमा भौतिक वा रासायनिक मात्राहरू सही रूपमा महसुस गर्न सक्छ, तर बहु-आयामी अवस्थाहरू महसुस गर्न गाह्रो छ। उदाहरणका लागि, वातावरणीय मापन, जसको विशेषता प्यारामिटरहरू व्यापक रूपमा वितरित छन् र स्थानिय र समयगत सहसम्बन्धहरू छन्, पनि एक प्रकारको कठिन समस्या हो जसलाई तुरुन्तै समाधान गर्न आवश्यक छ। त्यसैले, बहु-आयामी अवस्था सेन्सिङको अनुसन्धान र विकासलाई बलियो बनाउन आवश्यक छ।
४. लक्षित घटक विश्लेषणको लागि रिमोट सेन्सिङ। रासायनिक संरचना विश्लेषण प्रायः नमूना पदार्थहरूमा आधारित हुन्छ, र कहिलेकाहीँ लक्षित सामग्रीहरूको नमूना लिन गाह्रो हुन्छ। स्ट्र्याटोस्फियरमा ओजोन स्तरको मापन जस्तै, रिमोट सेन्सिङ अपरिहार्य छ, र रडार वा लेजर पत्ता लगाउने प्रविधिहरूसँग स्पेक्ट्रोमेट्रीको संयोजन एक सम्भावित दृष्टिकोण हो। नमूना घटक बिनाको विश्लेषण सेन्सिङ प्रणाली र लक्षित घटकहरू बीच विभिन्न आवाज वा मिडियाद्वारा हस्तक्षेपको लागि संवेदनशील हुन्छ, र सेन्सिङ प्रणालीको मेसिन बुद्धिमत्ताले यो समस्या समाधान गर्ने अपेक्षा गरिएको छ।
५. स्रोतहरूको कुशल पुनर्चक्रणको लागि सेन्सर बुद्धिमत्ता। आधुनिक उत्पादन प्रणालीहरूले कच्चा पदार्थबाट उत्पादनमा उत्पादन प्रक्रियालाई स्वचालित बनाएका छन्, र उत्पादन अब प्रयोग वा खारेज नगर्दा गोलाकार प्रक्रिया न त कुशल हुन्छ न त स्वचालित नै हुन्छ। यदि नवीकरणीय स्रोतहरूको पुनर्चक्रण प्रभावकारी र स्वचालित रूपमा गर्न सकिन्छ भने, वातावरणीय प्रदूषण र ऊर्जा अभावलाई प्रभावकारी रूपमा रोक्न सकिन्छ, र जीवन चक्र स्रोतहरूको व्यवस्थापन महसुस गर्न सकिन्छ। स्वचालित र प्रभावकारी चक्र प्रक्रियाको लागि, लक्षित घटकहरू वा निश्चित घटकहरू छुट्याउन मेसिन बुद्धिमत्ता प्रयोग गर्नु बुद्धिमान सेन्सिङ प्रणालीहरूको लागि धेरै महत्त्वपूर्ण कार्य हो।
पोस्ट समय: मार्च-२३-२०२२