کاربرد سنسورها در هوش مصنوعی

چیزی که نویسندگان، ویراستاران و متخصصان بازاریابی را بسیار خوشحال می‌کند، به‌ویژه آن‌هایی که با فناوری درگیر هستند، تعداد کلمات کلیدی، کلمات اختصاری، و مفاهیم بد تعریف‌شده و بد سوال است که صنعت فناوری تولید می‌کند و فرصت‌های خوبی را برای ایجاد آن فراهم می‌کند.

زبان انگلیسی کاملاً از این امر پشتیبانی می کند زیرا حاوی کلمات بی شماری است که همگی می توانند معنی یکسانی داشته باشند، به جز تفاوت های ظریفی که می توانند در زمان مناسب آشکار شوند. این برخلاف ایتالیایی است، برای مثال، که در آن تنها یک کلمه می تواند چندین معنی را بسته به حالت چهره و یا حرکت دست گوینده داشته باشد.

یکی از روندهای فعلی در فناوری، اگر دوست داشته باشید، کلمه کلیدی هوش مصنوعی (AI) است. اگر به معنای واقعی کلمه و در «سطح خیابان» توصیف شود، می‌توان گفت هوش مصنوعی یک هوش جعلی است، مشابه روشی که برخی گل‌های مصنوعی یا میوه‌های مصنوعی را توصیف می‌کنند، یعنی گل‌های تقلبی، میوه‌های تقلبی.

با این حال، این کاملاً صحیح و تا حدودی توهین آمیز نخواهد بود زیرا هوش مصنوعی به انتقال یا هوش از انسان به ماشین ها اشاره دارد. ما می‌خواهیم باور کنیم که هوش ذاتی ما واقعی است و تنها زمانی مصنوعی می‌شود که آن را در یک ربات یا دستگاه مکانیکی دیگری قرار دهیم که دستور ما را انجام دهد. بنابراین، هیچ توهینی به شعور انسان نمی شود.

یک مفهوم مهم برای درک، و کاملاً عینی است، قلب هوش مصنوعی نرم افزار است. خود ماشین ها هوشمند نیستند. آن ها توسط نرم افزار کنترل می شوند، جایی که هوش مصنوعی در آن قرار دارد. این دقیقاً مانند بدن انسان است. مغز کار را یاد می گیرد و به بدن می گوید که چگونه آن را انجام دهد. هنگامی که شخص یک کتابچه راهنمای دستورالعمل (نرم افزار) را می خواند، مغز (کامپیوتر) اطلاعات را می آموزد و تفسیر می کند و بدن (ماشین/سخت افزار) را برای استفاده از ابزار یا هر چیز دیگری که برای تکمیل یک کار لازم است راهنمایی می کند.

تعریف هوش مصنوعی

مفهوم و یا تحقق هوش مصنوعی می تواند برای بسیاری ذهنی و برای مهندسان و طراحانی که بر روی برنامه های کاربردی هوش مصنوعی کار می کنند عینی باشد. برای اهدافمان، بیایید به هدف بچسبیم، زیرا هنر و فلسفه جایی در بحث عملیاتی ندارند.

یک تعریف کاربردی مناسب از هوش مصنوعی، سیستم‌های الکتریکی و مکانیکی است که قادر به جمع‌آوری داده‌های مربوط به وظایف خاص، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری و اقدام بر اساس داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن است. یک مثال ساده ممکن است رباتی باشد که سیستم های تزریق سوخت را روی خط مونتاژ مونتاژ می کند. این ربات نه تنها توانایی مونتاژ یک دستگاه چند قسمتی را دارد، بلکه می تواند تشخیص دهد که آیا قطعات مورد استفاده با مشخصات مطابقت دارند یا خیر و قطعات معیوب را رد کرده و با قطعات خوب جایگزین می کند.

البته هوش مصنوعی در اهداف خود پیچیده تر می شود، یادگیری بخش بزرگی است. با بازگشت به آن رباتی که انژکتورهای سوخت را مونتاژ می کند، هدف این است که ماشین ها کارهایی را که انجام می دهند تجزیه و تحلیل کنند و به طور منطقی راه های مؤثرتر و کارآمدتری برای انجام آنها بیابند. به عنوان مثال، ربات ممکن است راهی برای ترکیب سه قسمت در یک یا یک سفارش مونتاژ متفاوت پیدا کند که می تواند سرعت تولید و البته افزایش سود را افزایش دهد.

سنسورهای مورد استفاده در برنامه های هوش مصنوعی

این یک منبع ناامیدی دائمی و هم سرگرمی برابر است که تعداد کمی از این مفهوم را درک می کنند که حسگرها همه را در بر می گیرند. آنها در هر زمینه ای از فناوری از اسباب بازی های ساده گرفته تا سیستم های بسیار پیچیده استفاده می شوند. آنها قطعات ضروری هستند، اگر بخواهید سخت افزار هستند.

به عنوان مثال، یک سنسور فشار، یک سنسور فشار است، چه در بخش مکانیکی یک طراحی هوش مصنوعی یا بین قطعات کاشی برای اندازه‌گیری وزن در مقیاس مصرف کننده استفاده شود. تنها تفاوت ممکن است محدوده فشار و نوع خروجی، یعنی ولتاژ یا جریان باشد.

سنسورهای هوش مصنوعی

وقتی به تعداد زیادی از برنامه های کاربردی برای حسگرها فکر می کنید، نمی توانید از دیدن پتانسیل هوش مصنوعی در هر کدام اجتناب کنید. این فناوری ممکن است الهام بخش بسیاری از حسگرهای منحصر به فرد یا جدید نباشد، اما تقاضای زیادی برای سنسورهای همه نوع ایجاد خواهد کرد. و با نیاز به طرح‌های فشرده، همجوشی حسگر بیش از کاربرد خاص، معمولی خواهد بود.

لیست برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بسیار طولانی است، اما انواع سنسورهایی که آنها نیاز دارند از نظر طول قابل مقایسه نیستند. همچنین به یاد داشته باشید که انواع خاصی از سنسورها چندین نام مختلف دارند که فهرست را کوتاه‌تر می‌کند. ۱۰ سنسور برتر شامل:

1. سنسورهای فشار
2. سنسورهای موقعیت
3. سنسورهای دما
4. سنسورهای نوری
5. سنسورهای جریان و ولتاژ
6. سنسورهای جریان
7. سنسورهای شیمیایی
8. سنسورهای گاز
9. حسگرهای گشتاور، کرنش، گیج و نیرو
10. سنسورهای سرعت 

هوش مصنوعی سیستم های حسگر را تقویت می کند

نگاهی متفاوت به رابطه بین هوش مصنوعی و حسگرها این چشم انداز است که هوش مصنوعی می تواند در واقع سیستم های حسگر را بهبود بخشد. به گفته دیوید سندرز در مقاله خود در ۳۰ اکتبر ۲۰۱۳:

ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند زمانی که برای سیستم‌های حسگر اعمال می‌شوند مفید باشند. او سیستم‌های مبتنی بر دانش، منطق فازی، کسب دانش خودکار، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های ژنتیک، استدلال مبتنی بر مورد، و هوش محیطی را به‌ویژه برای سیستم‌های حسگر مفید می‌داند.

تیم پارس سنسور از نظرات و انتقادات شما خوشحال شده و در ارتقا محتواهای تولیدی بهره می برد.