Detalhamento das características dos transmissores de pressão de silício monocristalino relacionados à inteligência artificial

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Como será o transmissor de pressão de silício monocristalino com inteligência artificial? Em geral, a inteligência artificial (IA) está se desenvolvendo rapidamente atualmente. Os projetos como “Made in China 2025” e a indústria 4.0 ainda estão em fase de implementação. Por enquanto, é cedo demais para falar sobre as características exatas dos transmissores de pressão baseados em inteligência artificial. No entanto, pode-se dizer com certeza que os transmissores de pressão inteligentes atuais são muito mais avançados em comparação com os transmissores de pressão analógicos de metal da geração anterior. Eles devem ter capacidades inteligentes mais avançadas, não apenas funções como operação por menu, ajuste de faixa de medição, operação remota e compensação de temperatura. Eles também devem ter capacidades de detecção de estado próprio, monitoramento em tempo real, tomada de decisões autônomas e execução precisa das tarefas. A principal diferença está na capacidade de aprender e se aprimorar – só assim eles podem ser considerados verdadeiros transmissores de pressão de silício com inteligência artificial. Os transmissores de pressão de alta inteligência do futuro serão denominados, de forma simplificada, transmissores de pressão com inteligência artificial (Intelligent (AI) Pressure Transmitter). Eles são dispositivos projetados e fabricados especialmente para o programa “China 2025” ou para a indústria 4.0, utilizando tecnologia de silício monocristalino de última geração. Para evitar confusões, pode-se chamá-los de transmissores de pressão com inteligência artificial. Esses dispositivos possuem as seguintes características: em primeiro lugar, eles possuem funcionalidades adicionais, como comunicação digital, configuração, otimização, diagnóstico e manutenção, além de suas funções básicas. Geralmente, eles têm capacidades de percepção, análise, raciocínio, tomada de decisões e controle. Trata-se, portanto, de uma nova geração de transmissores de pressão que integra tecnologias avançadas de fabricação, tecnologias da informação e tecnologias inteligentes ； Há também transmissores de pressão com inteligência artificial que possuem capacidades inteligentes de alto nível. Eles contam com funcionalidades de comunicação em rede, capacidade de autopercepção do próprio estado, do ambiente e dos processos, além de habilidades de análise, raciocínio, tomada de decisões e execução. Possuem também capacidade de adaptação e otimização, podendo fornecer diversos tipos de dados para apoiar a análise e extração de informações. Além disso, podem se integrar aos sistemas CPS ； Por fim, os transmissores de pressão baseados em inteligência artificial estão presentes em todos os aspectos do ciclo de vida do produto – desde a análise da demanda do mercado, passando pelo desenvolvimento e design do produto, até a produção e gestão dele, além da qualidade do produto, da cadeia de suprimentos, da gestão de marketing, do gerenciamento de clientes e dos serviços pós-venda. Tudo isso faz parte do conceito PLM, que é impulsionado pela iniciativa “China Manufacturing 2025” ou pela indústria 4.0. Fundamentos teóricos dos transmissores de pressão com inteligência artificial   Os fundamentos teóricos dos transmissores de pressão com inteligência artificial derivam das pesquisas teóricas em inteligência artificial. Eles visam direções teóricas básicas que tenham como objetivo a aplicação na segurança industrial, e que possam impulsionar o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial. Além disso, esses fundamentos visam fortalecer as pesquisas em áreas como inteligência baseada em grandes volumes de dados, processamento de informações multimídia, inteligência híbrida entre humanos e máquinas, inteligência coletiva, bem como capacidades de coordenação e tomada de decisões autônomas. Detalhes:   1. Teoria da inteligência em grandes volumes de dados. Novos métodos de inteligência artificial que combinam abordagens baseadas em dados com aquelas orientadas pelo conhecimento; teorias e métodos de computação cognitiva centrados na compreensão da linguagem natural e em imagens e gráficos; teorias e métodos de inteligência artificial que integram raciocínio profundo e criatividade; teorias e estruturas fundamentais para a tomada de decisões inteligentes sob condições de informação incompleta; modelos matemáticos e teorias de inteligência artificial geral baseados em dados, entre outros.   2. Teoria do cálculo de percepção multimídia. Pesquisa sobre a obtenção de percepções que vão além das capacidades visuais humanas, percepção visual ativa voltada para o mundo real e seus cálculos, percepção auditiva em cenários acústicos naturais e seus cálculos, percepção verbal em ambientes de interação natural e seus cálculos, percepção e cálculos semelhantes aos humanos para sequências assíncronas, aprendizado autônomo voltado para a percepção inteligente de mídia*, e motores de raciocínio para percepção inteligente em todas as dimensões urbanas.   3. Teoria de inteligência híbrida aprimorada. Estudo da inteligência híbrida aprimorada “humano no circuito”, do aprimoramento comportamental e da cooperação entre inteligência humana e máquina, da inferência intuitiva por máquinas e de modelos causais, de modelos de memória associativa e de métodos de evolução do conhecimento, de métodos de inteligência híbrida aprimorada para dados e tarefas complexas*, de métodos de computação colaborativa com robôs em nuvem, da compreensão de situações em ambientes do mundo real e da cooperação entre grupos humanos e máquinas. 4. Teoria da inteligência coletiva. Estuda a teoria da estrutura e os métodos organizacionais da inteligência coletiva, os mecanismos de motivação e os princípios de emergência da inteligência coletiva, as teorias e métodos relacionados à inteligência coletiva, bem como os paradigmas e modelos de computação aplicáveis à inteligência coletiva.   5. Teoria de controle colaborativo autônomo e tomada de decisão otimizada. Estudar teorias relacionadas à percepção e interação colaborativa para sistemas autônomos sem piloto, ao controle colaborativo e à tomada de decisões otimizadas para esses sistemas, bem como à colaboração e interoperabilidade entre seres humanos, máquinas e sistemas autônomos, impulsionadas pelo conhecimento.   6. Teoria avançada de aprendizado de máquina*. Estuda teorias básicas de estatística*, raciocínio e tomada de decisão sob incerteza, aprendizado distribuído* e interação, proteção de privacidade*, aprendizado com pequenas amostras*, reforço profundo*, aprendizado não supervisionado*, aprendizado semi-supervisionado*, aprendizado ativo* e outros modelos eficientes.   7. Teoria do cálculo inteligente inspirado no cérebro. Estuda teorias e métodos relacionados à percepção inspirada no cérebro, à neurociência inspirada no cérebro*, aos mecanismos de memória inspirados no cérebro e à integração com computação, a sistemas complexos inspirados no cérebro, ao controle inspirado no cérebro, entre outros.   8. Teoria do cálculo inteligente quântico. Explorar os padrões quânticos e mecanismos internos da cognição cerebral, estudar modelos e algoritmos de inteligência quântica eficientes, processadores de inteligência artificial quântica de alto desempenho e alta capacidade de processamento, bem como sistemas de inteligência artificial quântica em tempo real capazes de interagir com o ambiente externo. A aplicação dos transmissores de pressão com inteligência artificial no campo da segurança permitirá que esses dispositivos contribuam ainda mais para o desenvolvimento de sistemas de instrumentação de segurança. Em vez de os usuários dependerem apenas da experiência adquirida com a utilização dos transmissores de pressão, agora é possível utilizar grandes volumes de dados para melhorar o desempenho desses dispositivos. Isso evita problemas como corrosão da membrana de medição, sobrecarga de pressão estática, impactos de pressão (efeito martelo d’água), fragilização causada pela penetração de hidrogênio, além de falhas decorrentes de obstruções nas conexões do processo ou rompimento dos cabos de sinalização eletrônica. Dessa forma, os sistemas de instrumentação de segurança podem oferecer proteção contínua e em tempo real para a segurança da produção.