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LVDT传感器和人工智能密切结合创造交互式的未来

发布时间:2021-08-26  访问次数:167
近日,中科院金属研究所孙东明、成会明课题组与相关机构合作,研制了柔性碳纳米管——量子点神经形态人工视觉光电传感器。 目前的人工视觉系统大多是将传统的互补金属氧化半导体或电荷耦合元件图像传感器与执行机器视觉算法的数字系统连接来实现的。
 
  于是,科学家设计并制造了1024像素的柔性神经形态光电传感器阵列。 其中,铯铅溴钙钛矿量子点作为感光层和光电荷捕获层,半导体碳纳米管薄膜作为电荷传输层。 同时,该光电传感器阵列集成了光传感器、信息存储和数据预处理等功能,这与生物系统的行为类似,实现了实时并行处理信息,这对模仿生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。
 
  那么人工智能和LVDT传感器的结合会给人类社会带来什么样的进步呢?
 
  人工智能技术优化传感器系统
 
  “LVDT传感器”、“人工智能”、“物联网”、这些看似没有太大联系的词语,其实是相互联系、成为一个大趋势的,在这个链条上,每个环节都会影响下一个环节,并且是积极的各种连接设备的传感器产生大量的数据,大量的数据使机器学习成为可能,机器学习的结果是AI,AI指导机器人更准确地执行任务,机器人的行为触发传感器。 这是一个完整的循环。
 
  人工智能技术可以帮助传感器系统。 是基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例的推理、环境智能。 这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛不仅因为它们确实有效,而且因为今天的计算机应用越来越普及这些人工智能技术计算的复杂度降低,可以应用于小型传感器系统、单传感器或采用低容量微控制器阵列的系统。 正确应用人工智能技术将创造更具竞争力的传感器系统和应用。
 
  人工智能领域的其他技术进步还会对数据挖掘技术、多代理系统、分布式自组织系统等传感器系统产生冲击。 环境传感技术可以将许多微处理器和传感器集成到日常物品中,使之具有智能。 它们可以创造智能环境,与其他智能设备通信,与人类对话的建议有助于用户更直观地完成任务,但这种集成技术的结果很难预测。
 
  强力协助作用人工智能目前正在给社会的各个方面带来革新。 例如,通过数据挖掘和深度学习的优点相结合,可以利用人工智能分析各种来源的明星数据,识别各种模式,提供交互式理解,进行智能预测。
 
  事实上,许多人工智能的动作和应用场景需要依靠合适的传感器来完成,传感器是人工智能技术发展的硬件基础,是人工智能与万物建立联系的必要条件。 以自动驾驶为例,自动驾驶的核心是使车绕过人类的感觉与交通环境相互作用。 这在很大程度上依赖于雷达、视觉摄像机以及各种各样的传感器装置。
 
  显然,政府看到传感器对人工智能产业的重要性,几年前,工信部正式印制《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,计划中的重点内容是培育8个智能产品和4个核心基础,智能传感器居核心基础之首,最基础的重要地位。 这进一步肯定了智能传感器对发展人工智能产业的重要意义。
 
  传感器将成为未来万物互联的中心基础。 当前,信息技术的发展正处于跨界融合、加速创新、深度调整的历史时期,呈现出万物互联、万物智能的新特征。 云计算、大数据、人工智能的兴起,使得计算架构、模型、智能传感出现了巨大的转变,市场应用呈现爆炸性的增长态势。
 
  总结
 
  新的技术革命到来了,世界开始进入信息时代。 为了得到很多人无法直接获得的信息,没有合适的传感器是不可能的。 物联网将人工智能变为现实。 物联网提供了现成的传感器,为感知物质世界提供了更有意义的方法,让人工智能“活下来”。 传感器用“眼睛”看待世界,给他们“好耳朵”,给人工智能“对事物敏锐的触觉”。 在很多方面,LVDT传感器赋予了人工智能的超能力。

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