Штучний інтелект дозволив машинам бачити через камери, слухати через мікрофони та розуміти оточення за допомогою LiDAR, радарів, тепловізорів та інших сенсорних технологій.
Але багато важливих змін у фізичному світі неможливо побачити чи почути.
Витік газової труби може виглядати абсолютно нормально. Їжа може почати псуватися ще до появи видимих змін. Акумулятор або електричний компонент може виділяти аномальні леткі сполуки до появи диму. Промислові процеси можуть створювати характерні газові суміші, які важко ідентифікувати за допомогою одного вимірювання концентрації газу.
Ось де ан А. І. Ніс, також відомий як an Електронний ніс із штучним інтелектом або штучна нюхова система, стає цінним.
Замість того, щоб намагатися механічно відтворити людський ніс, штучний ніс поєднує в собі a багатоканальний масив газових сенсорів з алгоритмами обробки сигналів і штучного інтелекту.
Матриця датчиків реагує на гази або запахи, тоді як штучний інтелект аналізує комбіновану схему реакції, щоб визначити, який тип хімічного середовища відчуває система.
Простими словами:
Газ або запах → Масив датчиків → Обробка сигналів → Модель ШІ → Розпізнавання образів
Це змінює датчик газу з простого запиту:
«Скільки певного газу присутній?»
до більш складного питання:
«Який вид газу, запаху чи хімічної структури присутній?»
Ця відмінність є основою машинного нюху.
Що таке штучний інтелект?
AI Nose — це інтелектуальна система хімічного зондування, призначена для розпізнавання газів, запахів або характерних газових сумішей за допомогою кількох каналів зондування та алгоритмів розпізнавання образів.
Типова система містить чотири основні елементи:
- Матриця датчиків газу
- Отримання сигналу та компенсація навколишнього середовища
- Вилучення ознак
- AI або модель машинного навчання
На відміну від звичайного детектора з одним газом, AI Nose не обов’язково залежить від того, що один датчик має ідеальну селективність до одного конкретного газу.
Натомість кілька датчиків по-різному реагують на один і той же зразок.
Комбінована реакція створює багатовимірну картину, подібну до хімічної речовини відбиток пальця.
Потім алгоритми штучного інтелекту можуть дізнатися, чим відрізняються ці відбитки пальців.
Наприклад, кілька джерел запаху можуть містити леткі органічні сполуки, але інтенсивність відгуку в різних каналах сприйняття може значно відрізнятися.
Один сигнал не може чітко ідентифікувати зразок. Однак коли кілька сигналів аналізуються разом, візерунок стає набагато чіткішим.
Саме тут стає корисним штучний інтелект.
Як працює штучний інтелект?
AI Nose перетворює невидиму хімічну інформацію в цифрові дані, які модель AI може аналізувати.
Весь процес можна розділити на п'ять етапів.
1. Введення газу та запаху
Процес починається, коли газ, пара або запах досягають сенсорної системи.
Зразок може містити:
- Один газ
- Кілька газів
- VOC суміші
- Молекули запаху
- Втручання навколишнього середовища
- Різний режим вологості і температури
Реальні запахи рідко складаються лише з однієї хімічної сполуки. Зазвичай це складні суміші.
2. Відповідь матриці датчиків
Замість того, щоб покладатися на один чутливий елемент, AI Nose використовує кілька каналів чутливості одночасно.
Кожен канал має різні характеристики чутливості.
При впливі того самого зразка:
- Один канал може сильно відповісти
- Інший може відповісти помірковано
- Інший може відповісти лише трохи
Зв'язок між цими сигналами створює першу версію відбитка запаху.
У шестиканальній системі відповідь концептуально може бути представлена як:
R = [R₁, R₂, R3, R₄, R5, R₆]
Кожне значення представляє відповідь одного каналу вимірювання.
Система також може аналізувати, як ці відповіді змінюються з часом.
3. Обробка сигналів
Необроблені сигнали датчиків потрібно обробити перед тим, як їх надсилати в модель ШІ.
Обробка сигналу може включати:
- Фільтрування
- Ампліфікація
- Корекція базової лінії
- Температурна компенсація
- Компенсація вологості
- Нормалізація сигналу
- Компенсація дрейфу
Компенсація навколишнього середовища особливо важлива, оскільки на датчики газу можуть впливати зміни температури та вологості.
4. Аналіз моделі ШІ
Оброблені дані перетворюються на характеристики, які полегшують розрізнення різних газових моделей.
Корисні функції можуть включати:
- Амплітуда відповіді
- Швидкість відгуку
- Швидкість відновлення
- Нахил сигналу
- Відносна відповідь між каналами
- Площа під кривою відповіді
- Тимчасові характеристики
- Нормований відгук датчика
Потім ці функції аналізуються за допомогою алгоритмів машинного або глибокого навчання.
Залежно від застосування відповідні підходи можуть включати:
- PCA
- Опорні векторні машини
- Дерева рішень
- Випадкові ліси
- Нейронні мережі
- Моделі глибокого навчання
- Моделі класифікації часових рядів
Мета полягає не просто у використанні найскладнішого алгоритму ШІ.
Мета полягає в тому, щоб побудувати модель, яка зможе надійно розрізняти потрібні гази чи запахи за реальних умов експлуатації.
5. Розпізнавання образів
Після навчання системи модель штучного інтелекту може аналізувати нові дані датчиків і порівнювати їх із раніше вивченими шаблонами.
Кінцевий результат може включати:
- Класифікація запахів
- Ідентифікація газопаттерну
- Виявлення відхилень
- Розпізнавання стану процесу
- Класифікація якості
- Оцінка ймовірності
- Інтелектуальне рішення
Потім результат можна передати на робота, прилад, промисловий контролер, систему транспортного засобу або хмарну платформу.
AI Nose проти традиційних газових датчиків
Традиційні датчики газу та системи AI Nose вирішують різні проблеми.
| технології | Основне призначення | Типовий результат | Рівень інтелекту |
|---|---|---|---|
| Один датчик газу | Виявлення або вимірювання певного цільового газу | Концентрація газу | Виправлена логіка виявлення |
| Електронний ніс | Порівняйте моделі відгуків від кількох датчиків | Класифікація патернів | Статистичне розпізнавання образів |
| А. І. Ніс | Вивчайте складні характеристики матриці датчиків за допомогою ШІ | Класифікація, розпізнавання та розумне рішення | Машинне навчання / аналіз ШІ |
Звичайний датчик CO, наприклад, може бути призначений для визначення того, чи становить концентрація монооксиду вуглецю 20 ppm, 50 ppm або 100 ppm.
Замість цього штучний інтелект може аналізувати відповіді кількох датчиків і визначати, чи загальна хімічна картина більше схожа на:
- Нормальне повітря
- Пари розчинника
- Аномальний промисловий викид
- Псування їжі
- Гази, пов'язані з горінням
- Стан навченого процесу
- Специфічна категорія запаху
Тому AI Nose не слід розглядати як заміну кожному звичайному датчику газу.
Якщо система безпеки вимагає точного порогу концентрації для регульованого цільового газу, спеціальний газовий датчик залишається важливим.
Технологія AI Nose стає особливо цінною, коли програма потребує:
- Розпізнавання образів
- Класифікація
- Ідентифікація хіміко-середовища
- Комплексний аналіз газової суміші
- Розпізнавання аномального стану
Чому ШІ-ніс потребує кількох датчиків?
Людський нюх фундаментально базується на розпізнаванні образів.
Людський ніс зазвичай не використовує один рецептор для певного запаху.
Натомість кілька рецепторів реагують з різною інтенсивністю, створюючи шаблон, який мозок інтерпретує як запах.
Електронні носи використовують подібну загальну концепцію.
Замість того, щоб створювати один ідеально вибірковий датчик для кожного можливого запаху, матриця датчиків забезпечує кілька частково перекриваючих розмірів чутливості.
Цей підхід особливо корисний для складних сумішей, таких як:
- Запахи їжі
- Промисловий вихлоп
- Холодильні середовища
- Гази горіння
- Викиди хімічного виробництва
- Запахи в приміщенні
- Гази очищення відходів
Матриця датчиків забезпечує багатовимірні дані.
AI надає можливість його інтерпретувати.
Електронний ніс проти штучного інтелекту
Термін електронний ніс, або електронний ніс, існує десятиліттями.
Традиційний електронний ніс зазвичай поєднує в собі:
Масив датчиків + розпізнавання образів
Технологію AI Nose можна розглядати як наступний етап цієї концепції.
Сучасні системи AI Nose мають наступні переваги:
- Мініатюризація MEMS
- Матриці датчиків більшої розмірності
- Покращена цифрова обробка сигналу
- Машинне навчання
- Нейронні мережі
- Процесори Edge AI
- Розробка хмарної моделі
- Мультисенсорний синтез
Важливим покращенням є не просто додавання слова «AI».
Справжня зміна полягає в тому, що дані матриці датчиків тепер можуть оброблятися потужнішими алгоритмами навчання та інтегруватися в інтелектуальні системи, здатні приймати рішення.
Технологія MEMS полегшує інтеграцію систем AI Nose
Однією з історичних проблем електронних носових систем був розмір.
Традиційні інструменти для розпізнавання запахів можуть вимагати:
- Кілька незалежних датчиків
- Складні пробовідбірні камери
- Великі друковані плати
- Зовнішнє обробне обладнання
Технологія вимірювання газу MEMS значно зменшує ці інтеграційні бар’єри.
Датчики MEMS можуть забезпечити:
- Компактний розмір
- Низьке енергоспоживання
- Швидка теплова реакція
- Кілька чутливих елементів у компактній структурі
- Придатність для масового виробництва
- Простіша інтеграція у вбудоване обладнання
Це робить електронний нюх дедалі більш практичним для роботів, приладів, транспортних засобів та інших інтелектуальних терміналів.
Носовий сенсор Winsen ZM101-A AI
Вінсен розробив Носовий сенсор ZM101-A AI як багатоканальна інтелектуальна сенсорна платформа, заснована на технології вимірювання газу MEMS.
ZM101-A інтегрує до шість каналів вимірювання MEMS, надаючи багатовимірну інформацію про реакцію газу, яку можна використовувати для розпізнавання запахів і хімічних структур на основі ШІ.
Доступні вимірювальні розміри включають:
- Nh₃
- VOC
- НІ₂
- H₂S
- CO
- CH₄
Важливим моментом є те, що ці канали не призначені лише для надання шести незалежних значень концентрації.
Їх комбінована реакція створює більш багатий шаблон сприйняття, який можна використовувати для машинного навчання та розпізнавання ШІ.
Основні характеристики ZM101-A
- До шести каналів вимірювання MEMS
- Компактна конструкція матриці датчиків
- Швидке реагування та відновлення
- Компенсація температури та вологості
- Фільтрація та обробка сигналів
- Можливість інтеграції моделі ШІ
- Зв'язок UART
- Низьке енергоспоживання
- Підходить для вбудованих інтелектуальних пристроїв
- Гнучка розробка додатків
Технічні параметри ZM101-A
| Параметр | Специфікація |
|---|---|
| Модель продукту | ZM101-A |
| Тип товару | Масив датчиків газу MEMS |
| Канали зондування | До 6 |
| Діапазон NH₃ | 1–100 ppm |
| Діапазон VOC | 1–10 ppm |
| Діапазон NO₂ | 0.1–10 ppm |
| Діапазон H₂S | 0.5–10 ppm |
| Діапазон CO | 5–200 ppm |
| CH₄ Діапазон | 100–6000 ppm |
| Напруга живлення | Постійний струм 3,3 В |
| Робочий струм | ≤150 мА |
| Споживана потужність | ≤400 мВт |
| спілкування | Уарт |
| Час розігріву | ≤120 с |
| Робоча температура | від -40°C до 85°C |
| Робоча вологість | 5%RH–95%RH, без конденсації |
Для реальних проектів AI Nose конфігурацію та модель сенсорного каналу слід вибирати відповідно до фактичних цільових газів, запахів і середовища застосування клієнта.
ШІ-ніс не розпізнає автоматично кожен запах
Це важлива інженерна відмінність.
AI Nose не є універсальним детектором запахів, який може ідентифікувати всі можливі запахи одразу після ввімкнення.
ШІ-розпізнавання залежить від даних навчання.
Якщо клієнт хоче, щоб система розпізнавала чотири різні робочі умови, зазвичай потрібно зібрати репрезентативні зразки з цих чотирьох умов.
Наприклад, програма промислового робота може визначати:
- Нормальне середовище
- Витік розчинника
- Аномалія горючого газу
- Порушення процесу вихлопу
Матриця датчиків неодноразово аналізує ці середовища.
Отримані дані відповіді датчика потім позначаються та використовуються для навчання моделі ШІ.
Таким чином, повний процес розробки:
Апаратне забезпечення датчика + прикладні зразки + набір даних + алгоритм + перевірка
Якщо цільовий запах зміниться, може також знадобитися змінити навчальний набір даних.
Такий підхід, орієнтований на застосування, надійніший, ніж припущення, що одна універсальна модель може розпізнавати кожен запах.
Програми штучного інтелекту для носа
Технологію AI Nose можна застосовувати скрізь, де машинам потрібно зрозуміти хімічну інформацію чи інформацію про запахи.
Робототехніка
Роботи можуть використовувати технологію AI Nose, щоб відчувати хімічне середовище, яке неможливо зрозуміти лише за допомогою зору.
Потенційні завдання включають:
- Перевірка витоку газу
- Виявлення аномалії ЛОС
- Промисловий екологічний моніторинг
- Локалізація джерела запаху
- Перевірка небезпечної зони
- Контроль технологічних вихлопів
Розумна побутова техніка
Електронний нюх можна інтегрувати в:
- Очищувачі повітря
- Холодильники
- Кухонні витяжки
- Кондиціонери
- Розумна кухонна техніка
Потенційні функції включають:
- Ненормальне виявлення запаху
- Розпізнавання свіжості їжі
- Розумна вентиляція
- Моніторинг стану приготування
- Адаптивне очищення повітря
Якість повітря в салоні автомобіля
Майбутні інтелектуальні транспортні засоби можуть поєднувати датчики газу та системи AI Nose, щоб розпізнавати:
- Зміна запаху в салоні
- Накопичення ЛОС
- Забруднення зовнішнього повітря
- Аномальні хімічні події
- Вимоги до циркуляції повітря
Це може забезпечити ще один вимір чутливості для інтелектуального керування кабіною.
Виявлення свіжості їжі та запаху
Їжа виділяє різні летючі сполуки, як:
- Відбувається дозрівання
- Розвивається окислення
- Мікробне псування прогресує
- Змінюються умови зберігання
Технологія AI Nose потенційно може класифікувати ці мінливі моделі запахів.
Серед можливих застосувань:
- Контроль свіжості холодильника
- Зберігання харчових продуктів
- Перевірка холодового ланцюга
- Якісне сортування
- Обробка харчових продуктів
Скринінгові дослідження здоров'я
Подих людини та біологічні зразки містять складні леткі сполуки.
Електронні носи досліджуються для дослідницьких застосувань, що включають:
- Аналіз патерну дихання
- Біомаркери запаху
- Моніторинг пацієнтів
- Неінвазивне скринінгове дослідження
Ці додатки вимагають відповідних клінічних досліджень і нормативної перевірки перед використанням для діагностичних цілей.
AI Nose для робототехніки та втіленого інтелекту
Робототехніка – один із найперспективніших напрямків для технології AI Nose.
Сучасні роботи вже використовують кілька сенсорних технологій:
- Фотоапарати
- ЛіДАР
- мікрофони
- Датчики сили
- Інерційні датчики
- Тепловізор
- Датчики положення
Ці системи дозволяють роботам розуміти:
- Форма
- Відстань
- Звук
- Рух
- температура
- Фізичний контакт
Але жоден із них прямо не повідомляє роботу, які хімічні речовини чи запахи існують у навколишньому повітрі.
AI Nose представляє інший вимір сприйняття:
хімічне сприйняття.
Це може бути особливо цінним для промислових і сервісних роботів.
Роботи промислової інспекції
Інспекційний робот може рухатися:
- Заводи
- Хімічні підприємства
- Об'єкти енергетики
- Склади
- Трубопровідні системи
- Замкнуті простори
Робот може безперервно збирати сигнали газової матриці під час руху.
Можливий робочий процес:
- Робот патрулює промисловий об'єкт.
- AI Nose постійно контролює навколишнє хімічне середовище.
- Виявлено ненормальний запах.
- Робот записує своє поточне положення.
- Система AI оцінює шаблон датчика.
- Робот наближається до області або повторно пробує її.
- Система надсилає сигнал тривоги з інформацією про місцезнаходження.
Таким чином, система може вийти за межі:
«Виявлено аномальний газ».
до:
«Біля цього конкретного обладнання було виявлено аномальну хімічну структуру».
Ця інформація набагато корисніша для прогнозного технічного обслуговування та промислової безпеки.
AI Nose на Всесвітній конференції роботів 2026
Розвиток технології AI Nose також відображає ширшу еволюцію робототехніки.
на Всесвітня конференція роботів 2026Вінсен продемонстрував технологію AI Nose як частину свого портфоліо інтелектуальних датчиків для роботів і втіленого інтелекту.
Концепція програми проста:
Зір дозволяє роботам бачити.
Мікрофони дозволяють роботам чути.
Датчики сили дозволяють роботам торкатися.
Технологія AI Nose дозволяє роботам отримати ще одну важливу сенсорну здатність:
здатність сприймати хімічну інформацію в повітрі.
Ви можете дізнатися більше про цю програму в:
AI Nose for Robot Sensing на Всесвітній конференції роботів 2026
Оскільки роботи переміщуються з контрольованих лабораторій на фабрики, енергетичні об’єкти, склади, будинки та громадські середовища, хімічне зондування може ставати все більш важливим.
Від виявлення газу до розумного сприйняття навколишнього середовища
Цінність технології AI Nose стає ще більшою, якщо її поєднати з іншими датчиками.
Робот або інтелектуальний пристрій може інтегрувати:
- А. І. Ніс
- Спеціальний датчик CO₂
- Датчик кисню
- Датчик горючих газів
- Електрохімічний датчик токсичних газів
- Датчик температури та вологості
- Датчик твердих часток
- Датчик диму
- Датчик полум'я
- Камера
- ЛіДАР
- Тепловізор
Потім штучний інтелект може оцінювати кілька параметрів навколишнього середовища одночасно.
Наприклад:
Ненормальна структура VOC + підвищення температури + розташування обладнання
може надати набагато більше корисної інформації, ніж будь-який один сигнал.
Це важливий напрямок для мультимодальне сприйняття середовища.
Промислове застосування технології AI Nose
Промислова безпека
Системи AI Nose можуть допомогти розпізнати характерні газові структури, пов’язані з:
- Хімічний витік
- Аномалії процесу
- Перегрів обладнання
- Незвичайні викиди
- Змішані газові події
Спеціальні датчики безпеки все одно слід використовувати там, де правила вимагають тривоги при певних концентраціях газу.
AI Nose додає інтелектуальний рівень розпізнавання образів.
Екологічний моніторинг
Традиційний моніторинг часто фокусується на концентраціях окремих забруднюючих речовин.
Системи AI Nose можуть додати можливість розпізнавання образів для:
- Промисловий вихлоп
- Запахи від переробки відходів
- Аномальні викиди
- Ідентифікація джерела запаху
- Екологічна інспекція
Розумна техніка
Майбутні прилади можуть не просто виявити, що концентрація ЛОС зросла.
Вони можуть спробувати ідентифікувати який запах відбувається і реагувати по-різному.
Наприклад:
- Запах приготування їжі → збільшити вентиляцію
- Запах псування → надсилати попередження про свіжість
- Ненормальний хімічний запах → видати попередження про безпеку
Це більш розумна форма контролю навколишнього середовища.
Як розробити додаток AI Nose
Успішний проект AI Nose повинен починатися з програми, а не з алгоритму AI.
Крок 1: Визначте ціль розпізнавання
Визначте, що саме система повинна розрізняти.
Наприклад:
- Нормальний проти ненормального
- Три стани газової суміші
- П'ять харчових запахів
- Кілька умов виробництва
- Кілька типів витоків
Ціль має бути вимірною та чітко визначеною.
Крок 2: Виберіть канали датчика
Для різних цільових газів потрібні різні вимірювальні розміри.
Комбінація датчиків повинна забезпечувати достатню різницю у відгуках між цільовими категоріями.
ZM101-A пропонує кілька каналів вимірювання газу MEMS, які можуть підтримувати конфігурації для конкретного застосування.
Крок 3: Розробіть структуру вибірки
Продуктивність датчика сильно залежить від того, як гази досягають чутливих елементів.
Механічна конструкція повинна враховувати:
- Вхід повітря
- Відстань вибірки
- Потік повітря
- Обсяг камери
- забруднення
- Час відгуку
- Положення датчика
Потужна модель штучного інтелекту не може повністю компенсувати непослідовний відбір проб газу.
Крок 4: Зберіть репрезентативні навчальні дані
Набір даних має відображати реалістичні умови експлуатації.
Навчальні зразки повинні враховувати варіації в:
- Концентрація газу
- температура
- Вологість
- Повітряний фон
- Вік вибірки
- Виробнича партія
- Потік повітря
- Втручання навколишнього середовища
Чим репрезентативнішим буде навчальний набір даних, тим кориснішою буде остаточна модель.
Крок 5: Навчіть і перевірте модель ШІ
Дані навчання та дані перевірки повинні бути розділені.
Оцінка повинна враховувати:
- Точність класифікації
- Помилково позитивний показник
- Помилково негативний показник
- Повторюваність
- Екологічна стійкість
- Довготривалий дрейф
Крок 6: Розгорніть модель
Остаточна модель AI може бути розгорнута на:
- MCU
- Процесор Edge AI
- Промисловий контролер
- Робот-комп'ютер
- Шлюз
- Хмарна платформа
Відповідна архітектура залежить від часу відгуку, енергоспоживання та вимог до обчислень.
Важливі проблеми розвитку носа ШІ
Дрейф датчика
Реакція датчика газу може поступово змінюватися протягом тривалої роботи.
Додатки з тривалим терміном служби можуть вимагати:
- Базова компенсація
- Періодичне калібрування
- Коригування алгоритму
- Модельна перепідготовка
Температура і вологість
Умови навколишнього середовища можуть впливати на реакції датчика.
Таким чином, компенсація температури та вологості відіграє важливу роль у покращенні стабільності системи.
Перехресна чутливість
Перехресна чутливість не завжди негативна в електронному носі.
Відповіді, що частково збігаються, насправді корисні для створення хімічних відбитків пальців.
Однак під час навчання та валідації моделі все ще необхідно включати фактори, що впливають на навколишнє середовище.
Консистенція вибірки
Одне джерело запаху може видавати різні сигнали датчика, якщо:
- Змінюється потік повітря
- Зміна відстані вибірки
- Зміни концентрації
- Зміна положення джерела
Таким чином, механічний дизайн і стратегія відбору зразків є частиною системи AI Nose, а не просто деталей упаковки.
Якість даних навчання
Продуктивність ШІ в кінцевому рахунку залежить від якості даних.
Великі обсяги погано позначених даних не обов’язково кращі за ретельно розроблений набір даних, зібраний у репрезентативних умовах.
Часті запитання
Що таке ШІ-ніс?
ШІ-ніс — це система хімічного сприйняття, яка поєднує багатоканальний масив газових датчиків із машинним навчанням або алгоритмами штучного інтелекту для розпізнавання характерних газів, запахів і хімічних структур.
Чи штучний ніс те саме, що електронний ніс?
Вони тісно пов'язані. Ніс зі штучним інтелектом можна вважати сучасним електронним носом, який використовує алгоритми машинного або глибокого навчання для вдосконаленого розпізнавання образів і інтелектуального аналізу.
Чи може штучний ніс розпізнавати кожен запах?
немає
AI Nose зазвичай потребує навчальних даних про цільові гази чи запахи, які він, як очікується, розпізнає.
Його здатність до розпізнавання залежить від:
- Конфігурація датчика
- Якість зразка
- Якість набору даних
- Проектування алгоритму
- Екологічні умови
Чому AI Nose використовує кілька датчиків?
Різні датчики по-різному реагують на ту саму хімічну суміш.
Об’єднання кількох каналів чутливості створює багатовимірний хімічний відбиток, який містить більше інформації, ніж один сигнал датчика.
Що відчуває Winsen ZM101-A?
ZM101-A забезпечує сенсорні розміри, включаючи:
- Nh₃
- VOC
- НІ₂
- H₂S
- CO
- CH₄
Він підтримує до шести каналів вимірювання MEMS для багатовимірного аналізу зразків газу та запаху.
Чи можна інтегрувати ZM101-A з алгоритмами ШІ?
так
Платформа ZM101-A може надавати багатоканальні дані зондування для додатків, що включають виділення ознак, навчання моделі та розпізнавання образів.
Чи можна використовувати штучний інтелект у роботах?
так
Технологія AI Nose може надати роботам хімічне та нюхове сприйняття для таких застосувань, як:
- Промислова інспекція
- Екологічний моніторинг
- Розпізнавання запаху
- Дослідження джерела газу
- Розумна сервісна робототехніка
Чи замінює AI Nose детектор газу?
Не обов'язково.
Якщо для програми потрібен сертифікований сигнал тривоги за певної концентрації CO, H₂S, горючого газу чи іншого цільового газу, усе одно слід використовувати спеціальний датчик газу або детектор газу.
Технологія AI Nose може доповнити ці системи, забезпечуючи розпізнавання образів і класифікацію навколишнього середовища.
Даємо машинам інший спосіб зрозуміти світ
Штучний інтелект вже змінив те, як машини обробляють зображення, мову та звук.
Хімічне сприйняття є ще одним важливим рубежем.
AI Nose поєднує в собі:
Масиви датчиків MEMS + обробка сигналу + компенсація навколишнього середовища + штучний інтелект
для перетворення невидимих газів і запахів у цифрові шаблони, які можуть зрозуміти машини.
Для робототехніки, промислового моніторингу, розумних приладів, транспортних засобів, продуктів харчування та інтелектуальних екологічних систем це забезпечує додатковий рівень сприйняття, який не можуть запропонувати камери та мікрофони.
З Носовий датчик Winsen ZM101-A AI надає компактну багатоканальну платформу вимірювання MEMS, розроблену для додатків розпізнавання газів і запахів на основі ШІ.
Оскільки інтелектуальні машини все частіше потрапляють у складні середовища реального світу, здатність розуміти не лише те, що вони можуть побачити і чути, а й те, що присутнє в оточенні повітря, може стати дедалі важливішою частиною машинного сприйняття.
Winsen надає датчики газу, матриці датчиків MEMS і орієнтовану на застосування технічну підтримку для проектів AI Nose, робототехніки та інтелектуального зондування навколишнього середовища. Для OEM-проектів канали вимірювання, механічні структури та моделі штучного інтелекту можна оцінити відповідно до фактичних вимог застосування.
