Detaillierte Erläuterung zu den Eigenschaften von Siliziummonokristall-Drucksensoren für künstliche Intelligenz

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Wie werden die Drucksensoren aus monokristallinem Silizium mit künstlicher Intelligenz aussehen? Im Allgemeinen entwickelt sich die künstliche Intelligenz (KI) derzeit rasant weiter. Die Konzepte „Made in China 2025“ sowie „Industrie 4.0“ sind noch in der Entwicklungsphase – es ist also noch zu früh, um über die genauen Eigenschaften von Druckmessgeräten mit künstlicher Intelligenz zu sprechen. Doch man kann mit Sicherheit sagen, dass die intelligenten Druckmessgeräte der heutigen Zeit im Vergleich zu den älteren, metallbasierten, kapazitiven Industriedruckmessgeräten über höhere Intelligenzfähigkeiten verfügen. Sie sollten nicht nur Funktionen wie Menübedienung, Skalierbarkeit, Fernsteuerung und Temperaturkompensation bieten, sondern auch über Fähigkeiten zur Selbstüberwachung, Echtzeitüberwachung, autonomen Entscheidungsfindung sowie präziser Ausführung von Aufgaben verfügen. Der entscheidende Unterschied liegt darin, ob diese Geräte die Fähigkeit haben, sich weiterzuentwickeln – nur dann können sie als echte Druckmessgeräte mit künstlicher Intelligenz bezeichnet werden. Zukünftige Hochleistungs-Intelligenzdrucksender werden kurz als KI-basierte Drucksender (Intelligent (AI) Pressure Transmitter) bezeichnet. Es handelt sich dabei um Drucksender, die speziell für die Ziele von „China Manufacturing 2025“ oder der intelligenten Fertigung im Rahmen von Industrie 4.0 entwickelt wurden. Dabei werden neue Drucksender auf Basis von Monokristallsiliziumtechnologie verwendet – und nicht die bisherigen sogenannten Smart Pressure Transmitter. Um Verwechslungen zu vermeiden, kann man sie daher als KI-basierte Drucksender bezeichnen. Sie weisen folgende Eigenschaften auf: Erstens sind KI-basierte Drucksender Geräte oder Anlagen, die neben ihren grundlegenden Funktionen auch zusätzliche Funktionen wie digitale Kommunikation, Konfiguration, Optimierung, Diagnose und Wartung bieten. Sie verfügen in der Regel über Fähigkeiten zur Wahrnehmung, Analyse, Schlussfolgerung, Entscheidungsfindung und Steuerung. Es handelt sich somit um eine völlig neue Generation von Drucksendern, die die fortschrittlichsten Fertigungstechnologien, Informationstechnologien sowie Intelligenztechnologien miteinander verbinden ； Es gibt außerdem intelligente Drucksensoren mit hoher Intelligenzstufe, die über Netzwerkkomfortfunktionen verfügen. Sie sind in der Lage, ihren eigenen Zustand sowie die Umgebung und Prozesse wahrzunehmen. Zudem besitzen sie Fähigkeiten zur Analyse, zum Schlussfolgern, zur Entscheidungsfindung und zur Ausführung von Aktionen. Sie können sich an veränderte Bedingungen anpassen und optimieren. Sie liefern außerdem verschiedene Arten von Daten, die zur Analyse und Auswertung von Informationen dienen. Zudem können sie mit CPS-Systemen integriert werden ； Schließlich umfassen intelligente Drucksensoren alle Phasen des gesamten Lebenszyklus eines Produkts – von der Marktanalyse über die Entwicklung und Konstruktion des Produkts, seine Produktion und Verwaltung, die Qualität des Produkts, die Lieferkette, die Marketingsteuerung, die Kundenbetreuung bis hin zum After-Sales-Service (PLM) – und all dies wird durch „China Manufacturing 2025“ oder die intelligente Fertigung im Rahmen von Industrie 4.0 ermöglicht. Theoretische Grundlagen der KI-basierten Drucksensoren   Die theoretischen Grundlagen der KI-basierten Drucksensoren stammen aus der theoretischen Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz. Sie richten sich auf grundlegende Theoriegebiete, die für Anwendungen in der Industriesicherheit von Bedeutung sind und zur Weiterentwicklung der KI-Technologien beitragen können. Dabei wird die Forschung in Bereichen wie intelligente Verarbeitung großer Datenmengen, intermedialer Wahrnehmungsprozesse, hybrider Mensch-Maschine-Intelligenz, kollektiver Intelligenz sowie autonomer Koordination und Entscheidungsfindung gefördert. Detaillierte Informationen:   1. Theorie der intelligenten Big-Data-Analyse. Neue Methoden der künstlichen Intelligenz, die eine Kombination aus datengetriebenen Ansätzen und wissensbasierten Strategien nutzen; Theorien und Methoden der kognitiven Informatik, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Bildern und Grafiken beruhen; Theorien und Methoden der künstlichen Intelligenz, die tiefgehende Schlussfolgerungen mit kreativem Denken verbinden; Grundlagen- und Rahmenkonzepte für intelligente Entscheidungsfindung unter unvollständigen Informationen; mathematische Modelle und Theorien für datengetriebene allgemeine künstliche Intelligenz usw.   2. Theorie der multimedialen Wahrnehmungsrechnung. Forschung zu der Wahrnehmungsbeschaffung jenseits der menschlichen Sehfähigkeit, aktiver visueller Wahrnehmung und -Verarbeitung für die reale Welt, auditiver Wahrnehmung und -Verarbeitung in natürlichen akustischen Szenarien, sprachlicher Wahrnehmung und -Verarbeitung in natürlichen Interaktionsumgebungen, menschenähnlicher Wahrnehmung und -Verarbeitung für asynchrone Sequenzen, autonome Lernfunktionen für intelligente Medienwahrnehmung sowie ein intelligentes Wahrnehmungs- und Schlussfolgerungsmodul für Städte in allen Dimensionen.   3. Theorie der gemischten verstärkten Intelligenz. Forschung zu hybriden, verbesserten KI-Methoden im Kontext des „Menschen in der Schleife“, zur Verbesserung des Verhaltens durch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sowie zur Koordination zwischen Gehirn und Maschine, zu intuitivem maschinellen Schlussfolgern und kausalen Modellen, zu Modellen assoziativer Erinnerung und Methoden zur Entwicklung von Wissen, zu hybriden, verbesserten KI-Methoden für komplexe Daten und Aufgaben*, zu Methoden der kooperativen Berechnung durch Cloud-Roboter sowie zum Verständnis von Situationen in der realen Welt und zur Zusammenarbeit von Mensch und Maschine in Gruppen. 4. Theorie der kollektiven Intelligenz. Untersuchung der Theorien und organisatorischen Methoden der Struktur kollektiver Intelligenz, der Anreizmechanismen und Emergenzprinzipien kollektiver Intelligenz, der Theorien und Methoden der Kognitionswissenschaften kollektiver Intelligenz sowie der universellen Rechenparadigmen und Modelle für kollektive Intelligenz.   5. Theorie der autonomen kooperativen Steuerung und optimierten Entscheidungsfindung. Forschung zu Theorien wie koordinierte Wahrnehmung und Interaktion für autonome unbemannte Systeme, koordinierte Steuerung und optimierte Entscheidungsfindung für autonome unbemannte Systeme sowie wissensgetriebene Koordination und Interoperabilität zwischen Mensch, Maschine und Umwelt.   6. Theorie der fortgeschrittenen Maschinelles-Lernen*. Untersuchung von Grundlagen der Statistik*, Theorien zur Unsicherheitsbewertung und Entscheidungsfindung, Theorien zum verteilten Lernen und zur Interaktion, Theorien zum Schutz der Privatsphäre*, Theorien zum Lernen mit kleinen Datensätzen*, Theorien zum tiefen starken Lernen*, Theorien zum unüberwachten Lernen*, Theorien zum halbüberwachten Lernen* sowie Theorien zum aktiven Lernen* sowie effiziente Modelle.   7. Theorie der künstlichen Intelligenz nach dem Vorbild des Gehirns. Theorien und Methoden zur künstlichen Gehirnwahrnehmung, Künstlicher Neuroinformatik*, Integration von künstlichen Gehirnmemoriemechanismen mit Rechenverfahren, künstlichen komplexen Systemen sowie künstlichen Steuerungsmechanismen.   8. Theorie der quantenbasierten künstlichen Intelligenz. Erkundung der quantenmechanischen Muster und inneren Mechanismen des Gehirns, Untersuchung effizienter Modelle und Algorithmen für Quantenintelligenz, hochleistungsreicher QuantenkI-Prozessoren mit hoher Bitrate sowie Echtzeit-QuantenkI-Systeme, die in der Lage sind, Informationen mit der Außenwelt auszutauschen. Anwendungen von KI-gestützten Drucksensoren im Sicherheitsbereich: KI-gestützte Drucksensoren werden dabei helfen, die Funktionsfähigkeit der Sicherheitssysteme zu verbessern. Statt dass die Nutzer weiterhin auf ihre eigenen Erfahrungen bei der Verwendung von Drucksensoren angewiesen sind, können nun Big Data genutzt werden, um die Leistungsfähigkeit der vorhandenen Siliziumdrucksensoren zu steigern. Dadurch können Probleme wie Korrosion der Messmembranen durch die Einsatzbedingungen, Überlastung durch statischen Druck, Druckwellen (Wasserhammer-Effekt) sowie Zerstörung durch Wasserstoffpenetration vermieden werden. Auch Fehler, die nicht auf den Drucksensor selbst zurückzuführen sind – wie Verstopfungen in den Anschlüssen oder Unterbrechungen der elektronischen Signalkabel – können so reduziert werden. So können Sicherheitssysteme tatsächlich eine kontinuierliche und Echtzeit-Schutzfunktion für die Produktionssicherheit bieten.