人工智能与机器学习

解码混合AI系统潜力

新的人工智能(AI)软件将有助于创造更具竞争力的传感器系统。使用环境智能和人工智能工具的组合将提高人工智能技术的有效性。混合人工智能可以帮助自动化、制造和机器人。

由阿施施Khushu 2019年10月5日

提供:L&T科技服务有限公司

从制造业到消费者，人工智能(AI)平台将引发跨企业的颠覆性创新。当务之急是研究人工智能能够成功解决的广泛而复杂的问题。除了当今软件的功能之外，人工智能是多个概念的融合，可以对齐并产生更大的结果。

在工业领域，人工智能经过多年的发展已经产生了许多强大的工具，包括基于知识的系统、模糊逻辑、自动学习、神经网络、环境智能和遗传算法。由于当今计算系统的能力和可承受性，这些工具在传感器系统中的应用已经变得更加广泛。

工业人工智能工具包括基于知识的系统、模糊逻辑、自动学习、神经网络、环境智能和遗传算法。提供:L&T科技服务有限公司

因此，许多新的传感器系统应用可能会出现。混合工具结合了两个或更多工具的优点，可能会发挥更大的作用。人工智能的其他技术发展将影响传感器系统，包括数据挖掘、多智能体系统和分布式自组织系统。新人工智能工具的适当部署将有助于形成更具竞争力的传感器系统，即混合人工智能系统。

了解混合AI系统

驱动混合人工智能的工具和方法具有最小的计算复杂性，可以在小型装配线、单个机器人或具有低性能微控制器的系统上实现。这些方法使用环境智能，并混合不同的AI工具来利用每种技术的最佳效果，包括一个比传统AI机制更先进的框架。

顾名思义，混合人工智能系统的目的是将不同人工智能技术的理想元素结合到一个系统中。每种执行AI的方法都有其优缺点。结合不同的方法可以产生优点多缺点少的混合技术。神经模糊系统就是一个例子，它将模糊系统的不确定性处理与人工神经网络的学习强度相结合。

人工智能系统应用程序

混合人工智能可以帮助自动化、制造和机器人，包括焊接编程。现有的系统由两个软件系统串联工作，构建可行的机器人程序，以提高效率。第一个系统是计算机辅助设计(CAD)模型解释器，它接受CAD模型并确定所需的焊接。这些数据被输入到程序生成器，程序生成器根据面板的实际位置重新定位焊接要求。程序生成器按顺序向机器人发送任何程序(通常为每条焊缝一个程序)。当机器人程序被发送到机器人系统时，额外的软件系统可以被整合到现有系统中。此时，通信方法是标准的传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)，发送的任何程序都可以被视为文本文件。

混合传感器，逻辑系统

研究人员将传感器系统和一些强大的新技术混合在一起，随着时间的推移会有更好的结果。其结果包括更少的能源、空间和时间的使用，以及更低的成本获得更多的产出。机器从实际对象中读取数据，然后逐层逐层地从一系列截面中建立对象模型。在大多数应用中，人工智能降低了成本和时间。

人工智能可以增加有效的沟通，减少错误，最小化错误，延长传感器寿命。

在过去的40年里，人工智能已经产生了许多强大的工具，包括本文所述的那些:基于知识的系统、模糊逻辑、自动学习、神经网络、环境智能和遗传算法。这些工具在传感器系统中的应用已经变得更加广泛，由于当今计算机的能力和负担能力。

人工智能的应用可以更有效地生成机器人焊接路径。提供:L&T科技服务有限公司

许多新的传感器系统应用可能会出现，结合上述两种或两种以上工具的优点的混合工具可能会得到更大的应用。新人工智能工具的适当部署将有助于创建更具竞争力的传感器系统。环境智能和人工智能工具的组合应用了每种技术的最佳效果。

混合智能管理系统

在过去的十年中，行业探索了各种机会，转向开发和应用能够使用多种AI技术的跨各种业务的混合智能管理系统。由于缺乏熟悉和使用这些工具相关的技术障碍，工程师们可能需要再过十年才能认识到这些好处，但这一研究领域正在扩大。

混合人工智能系统可以为整个产业价值链带来长期可持续的业务效益。公司领导层需要利用可用的最佳解决方案，将遗留系统转换为现代模型。