Технологийн тасралтгүй дэвшлийн явцад хиймэл оюун ухаан (AI) болон Machine Learning (ML) нь технологийн хөгжлийн гол хөдөлгөгч хүч болж байна.Эдгээр дэвшилтэт технологи нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийг ойлгох, шийдвэр гаргах үр ашгийг дээшлүүлэх, үйл ажиллагааны үйл явцыг оновчтой болгох асар их боломжийг харуулсан.Ялангуяа даралт мэдрэгчийн салбарт AI болон ML-ийн хослол нь мэдрэгчийн гүйцэтгэлийг сайжруулаад зогсохгүй тэдгээрийн хэрэглээний хүрээг өргөжүүлж, ирээдүйн технологийн шинэчлэл хийх замыг нээж өгсөн.
Одоо байгаа даралт мэдрэгч технологи
Одоогийн байдлаар даралт мэдрэгч технологи нь үйлдвэрлэл, эрүүл мэнд, байгаль орчны хяналт, хэрэглээний цахилгаан хэрэгсэл зэрэг олон салбарт өргөн хэрэглэгддэг.Эдгээр мэдрэгчүүд нь өндөр нарийвчлал, хурдан хариу үйлдэл, тогтвортой тогтвортой байдалаараа алдартай.Үйлдвэрлэлийн хувьд тэдгээр нь процессын урсгалыг хянах, гидравлик болон пневматик систем дэх гажиг илрүүлэх, улмаар тоног төхөөрөмжийн эвдрэлээс урьдчилан сэргийлэхэд маш чухал юм.Эрүүл мэндийн салбарт даралт мэдрэгч нь гипербарик эмчилгээ, In Vivo Цусны даралт мэдрэгч зэрэг хэрэглээнд чухал ач холбогдолтой бөгөөд өвчтөний үнэн зөв хяналтыг баталгаажуулдаг.Байгаль орчны хяналтын хувьд эдгээр мэдрэгчүүд нь ялгаруулалтыг хэмжих, салхины хэрэглээг удирдахад зайлшгүй шаардлагатай.Хэрэглээний электроникийн хувьд тэдгээр нь хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулдаг нь сорох өөрчлөлт дээр үндэслэн тохиргоог тохируулдаг ухаалаг тоос сорогч гэх мэт төхөөрөмжүүдээс илт харагддаг.Өргөн хүрээний хэрэглүүрийг үл харгалзан өнөөгийн технологиуд нь нарийн төвөгтэй орчинд, ялангуяа дуу чимээний хөндлөнгийн оролцоо, өгөгдөл боловсруулах чадамжтай холбоотой сорилтуудтай тулгардаг.Нарийн төвөгтэй хувилбаруудыг үр дүнтэй зохицуулж, дуу чимээ багатай өгөгдлийг тайлбарлахын тулд эдгээр мэдрэгчийг сайжруулах нь эдгээр чухал газруудад тэдгээрийн хэрэглээг ахиулахад чухал ач холбогдолтой хэвээр байна.
Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалтын интеграцчлал
AI болон ML-ийг даралт мэдрэгчийн технологид нэгтгэснээр томоохон ахиц дэвшил гарсан.Эдгээр алгоритмууд нь мэдрэгчүүдэд нарийн төвөгтэй өгөгдлийг илүү нарийвчлалтай шинжлэх, тайлбарлах боломжийг олгодог.Жишээлбэл, автомашины үйлдвэрлэлийн салбарт ML-д суурилсан дугуйны даралтын хяналтын систем (TPMS) нь одоо байгаа тээврийн хэрэгслийн өгөгдлийг ашиглан дугуйны элэгдлийг урьдчилан таамаглах, температурын өөрчлөлтийг тохируулах, аюулгүй байдлыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.Хиймэл оюун ухааныг оновчтой болгосон системүүд нь мэдрэгчийн техник хангамжийг дахин боловсруулж, мэдээлэл боловсруулах ачааллыг багасгахын зэрэгцээ мэдрэх чадварыг сайжруулдаг.AI болон ML-ийг мэдрэгч технологитой хослуулсан нь нарийвчлалыг сайжруулаад зогсохгүй мэдрэгчийг янз бүрийн орчин, нөхцөл байдалд тохируулан, янз бүрийн салбарт ашиглах боломжийг өргөжүүлдэг.
Ирээдүйн чиг хандлага, чиг хандлага
AI болон ML технологийн хурдацтай дэвшил нь даралт мэдрэгчийн технологид хувьсгал хийж, эдгээр мэдрэгчийг илүү ухаалаг, олон үйлдэлт болгодог.Тэд хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтөд бодит цаг хугацаанд дүн шинжилгээ хийх, хэрэглээний олон төрлийн хэрэгцээнд бие даан тохируулах чадвартай байх болно.Энэхүү хувьсал нь мэдрэгчийг жижигрүүлэх, утасгүй холболт, IoT интеграцчлалын хүлээгдэж буй чиг хандлагатай нийцэж байна.Гүнзгий судалгаанд суурилсан РНХ молекул мэдрэгч зэрэг инноваци нь биохимийн нарийн төвөгтэй орчинд ажиллах боломжтойг харуулж байгаа нь эрүүл мэндээс эхлээд байгаль орчны хяналт хүртэл янз бүрийн салбарт илүү уян хатан, мэдрэмжтэй мэдрэгч технологи руу мэдэгдэхүйц үсрэлтийг харуулж байна.
Бэрхшээл ба боломжууд
AI/ML-ийг даралт мэдрэгчийн технологитой нэгтгэхэд тулгардаг гол бэрхшээлүүд нь өгөгдөл хамгаалах, алгоритмын оновчлол, зардлыг хянах явдал юм.Гэсэн хэдий ч эдгээр сорилтууд нь өгөгдөл хамгаалах шинэ аргуудыг хөгжүүлэх, илүү үр ашигтай алгоритмуудыг бий болгох, үйлдвэрлэлийн зардлыг бууруулах зэрэг боломжуудыг бий болгодог.
Дүгнэлт
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалт нь даралт мэдрэгчийн технологийн ирээдүйг дахин тодорхойлж байна.Өндөр нарийвчлал, байгаль орчинд илүү дасан зохицох чадвар, илүү ухаалаг мэдээлэл боловсруулах чадварыг санал болгосноор AI болон ML нь одоо байгаа технологийн хязгаарлалтыг шийдвэрлэхээс гадна шинэ хэрэглээний хэтийн төлөвийг нээж байна.Энэхүү хурдацтай хөгжиж буй салбартай тулгарсан салбарын мэргэжилтнүүд эдгээр шинэ технологийн боломжуудыг бүрэн дүүрэн ашиглахын тулд тасралтгүй шинэчлэл хийх шаардлагатай байна.
Шуудангийн цаг: 2023 оны 12-р сарын 13