Détails des caractéristiques des transmetteurs de pression en silicium monocristallin pour l’intelligence artificielle

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À quoi ressemblera un transmetteur de pression en silicium monocristallin à intelligence artificielle ? En général, l’intelligence artificielle (IA) se développe actuellement à un rythme rapide, et les initiatives Made in China 2025 ainsi que l’industrie 4.0 en matière de fabrication intelligente sont encore en cours de mise en œuvre. Il est prématuré de parler des caractéristiques précises des transmetteurs de pression à intelligence artificielle pour l’instant, mais on peut affirmer avec certitude que les transmetteurs de pression intelligents actuels, par rapport aux anciennes générations de transmetteurs industriels analogiques à condensateur métallique, devraient posséder un niveau d’intelligence supérieur dans le cadre de Made in China 2025 et de l’industrie 4.0. Ils devraient non seulement disposer de fonctions telles que la manipulation via menu, le décalage de plage, la commande à distance et la compensation de température, mais aussi avoir des capacités d’intelligence avancées comme la perception de leur propre état, la surveillance en temps réel, la prise de décision autonome et l’exécution précise. La différence majeure réside dans leur capacité d’apprentissage et d’amélioration continue, condition indispensable pour être considérés comme de véritables transmetteurs de pression en silicium dotés d’intelligence artificielle. Les transmetteurs de pression à intelligence artificielle de haute performance de l’avenir, abrégés en transmetteurs de pression à intelligence artificielle (Intelligent (AI) Pressure Transmitter), sont conçus et fabriqués spécialement pour la stratégie « Chine 2025 » ou l’industrie 4.0, en utilisant une technologie de silicium monocristallin innovante, par opposition aux transmetteurs de pression intelligents tels qu’ils sont actuellement définis (Smart Pressure Transmitter). Afin d’éviter toute confusion, on peut les qualifier de transmetteurs de pression à intelligence artificielle. Ils présentent les caractéristiques suivantes : tout d’abord, un transmetteur de pression à intelligence artificielle est un équipement ou un dispositif qui, en plus de ses fonctions de base, dispose de fonctions supplémentaires telles que la communication numérique, la configuration, l’optimisation, le diagnostic et la maintenance. Il possède généralement des capacités de perception, d’analyse, de raisonnement, de prise de décision et de contrôle, représentant ainsi une nouvelle génération de transmetteurs de pression résultant de l’intégration et d’une fusion profonde des technologies de fabrication avancées, des technologies de l’information et des technologies intelligentes ； Il existe également des transmetteurs de pression à intelligence artificielle dotés de capacités intelligentes de haut niveau, possédant des fonctions de communication réseau, une capacité d’auto-perception de leur propre état, de l’environnement et du processus, des capacités d’analyse, de raisonnement, de prise de décision et d’exécution, ainsi que des capacités d’adaptation et d’optimisation. Ils peuvent fournir divers types de données pour soutenir l’analyse et l’exploration de données, et s’intégrer aux systèmes CPS ； Enfin, les transmetteurs de pression à intelligence artificielle font également partie de l’ensemble des étapes du cycle de vie complet du produit (PLM), y compris l’analyse des besoins du marché, la recherche et le développement de produits, la production et la gestion des produits, la qualité des produits, la chaîne d’approvisionnement, la gestion marketing, la gestion clientèle et le service après-vente, tous ces aspects étant gérés grâce à la stratégie « Made in China 2025 » ou à l’industrie 4.0 basée sur l’intelligence artificielle. Fondements théoriques des transmetteurs de pression à intelligence artificielle   Les fondements théoriques des transmetteurs de pression à intelligence artificielle proviennent de la recherche théorique en intelligence artificielle. Ils visent des directions théoriques de base aux objectifs clairs pour les applications en sécurité industrielle, susceptibles de stimuler l’amélioration des technologies d’intelligence artificielle, en renforçant la recherche sur des concepts fondamentaux tels que l’intelligence basée sur de grandes quantités de données, le calcul par perception multimédia, l’intelligence hybride homme-machine, l’intelligence collective, ainsi que la coordination autonome et la prise de décision. Détails :   1. Théorie de l’intelligence des grands données. Étude de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle combinant l’approche axée sur les données et celle guidée par les connaissances, de théories et de méthodes de calcul cognitif centrées sur la compréhension du langage naturel et les images graphiques, de théories et de méthodes intégrant le raisonnement profond et l’intelligence artificielle créative, de théories et de cadres fondamentaux pour la prise de décisions intelligentes en situation d’information incomplète, ainsi que de modèles mathématiques et de théories d’intelligence artificielle générale basés sur les données.   2. Théorie du calcul de la perception transmédia. Recherche sur l’acquisition de la perception au-delà des capacités visuelles humaines, perception et calcul visuel actif pour le monde réel, perception et calcul auditif dans les scénarios acoustiques naturels, perception et calcul verbal dans les environnements d’interaction naturelle, perception et calcul anthropomorphes pour les séquences asynchrones, apprentissage autonome pour une perception intelligente des médias*, moteur d’inférence de perception intelligente multidimensionnelle urbaine.   3. Théorie de l’intelligence augmentée mixte. Étude de l’intelligence augmentée mixte « homme dans le circuit », de l’amélioration du comportement et de la collaboration cerveau-machine pour une symbiose intelligence humaine et machine, du raisonnement intuitif par machine et des modèles causaux, des modèles de mémoire associative et des méthodes d’évolution des connaissances, des méthodes d’intelligence augmentée mixte pour les données et tâches complexes*, des méthodes de calcul collaboratif par robots cloud, ainsi que de la compréhension contextuelle dans un environnement du monde réel et de la collaboration entre groupes humains et machines. 4. Théorie de l’intelligence collective. Étude des théories structurelles et des méthodes d’organisation de l’intelligence collective, des mécanismes d’incitation et des mécanismes d’émergence de l’intelligence collective, des théories et méthodes en intelligence collective*, ainsi que des paradigmes et modèles de calcul universels pour l’intelligence collective.   5. Théorie du contrôle collaboratif autonome et de la prise de décision optimale. Étude des théories relatives à la perception et à l’interaction collaboratives pour les systèmes autonomes sans pilote, au contrôle collaboratif et à la prise de décision optimisée pour ces systèmes, ainsi qu’à la collaboration et à l’interopérabilité tripartite entre humains, machines et systèmes, pilotées par des connaissances.   6. Théorie avancée de l’apprentissage automatique*. Étude des théories fondamentales de la statistique*, du raisonnement et de la prise de décision en situation d’incertitude, de l’apprentissage distribué* et interactif, de la protection de la vie privée*, de l’apprentissage à petit échantillon*, de l’apprentissage profond par renforcement*, de l’apprentissage non supervisé*, de l’apprentissage semi-supervisé*, de l’apprentissage actif*, ainsi que des modèles efficaces correspondants.   7. Théorie du calcul intelligent inspiré du cerveau. Étudier les théories et méthodes relatives à la perception inspirée du cerveau, à l’encéphalologie*, à l’intégration des mécanismes de mémoire inspirés du cerveau avec le calcul, aux systèmes complexes inspirés du cerveau, ainsi qu’au contrôle inspiré du cerveau.   8. Théorie du calcul intelligent quantique. Explorer les modèles quantiques et les mécanismes internes de la cognition cérébrale, étudier des modèles et algorithmes d’intelligence quantique efficaces, des processeurs d’intelligence artificielle quantique à haute performance et à grand nombre de bits, ainsi que des systèmes d’intelligence artificielle quantique en temps réel capables d’interagir avec l’environnement extérieur. Les transmetteurs de pression à intelligence artificielle trouvent des applications dans le domaine de la sécurité ; ils permettront d’améliorer encore le fonctionnement des systèmes d’instruments de sécurité. Passant du fait que les utilisateurs s’appuient actuellement sur leur propre expérience pratique avec les transmetteurs de pression, à l’utilisation de grandes quantités de données pour améliorer les performances des transmetteurs de pression en silicium monocristallin existants, on peut ainsi éviter des problèmes tels que la corrosion de la membrane de mesure, la surcharge de pression statique, les chocs de pression (effet claquement), la fragilisation due à la pénétration d’hydrogène, etc., causés par les conditions d’utilisation. De même, on peut éviter des pannes dues à des raisons autres que liées au transmetteur lui-même, comme l’obstruction des connexions de processus ou la rupture des câbles de signaux électroniques. Ainsi, les systèmes d’instruments de sécurité peuvent véritablement assurer une protection en temps réel et continue de la sécurité de la production.