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    BANNER傳感器QS18VP6LAF全國優(yōu)勢邦納光幕

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    • 更新時間:2024-05-14
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    品牌BANNER/美國邦納應用領(lǐng)域化工,電子/電池,汽車及零部件,電氣,綜合

    BANNER傳感器QS18VP6LAF全國優(yōu)勢邦納光幕

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    人工智能面臨的一個挑戰(zhàn),特別是對來說,是訓練算法輸入正確的數(shù)據(jù)。訓練人工智能所需的許多軍事條件很少有。“感興趣的軍事目標并不容易獲得,所以你如何收集天氣或感興趣目標的數(shù)據(jù),以獲得一個可以部署用于目標探測或態(tài)勢感知的強大模型?"Stout問道。

    相反,像Teledyne FLIR這樣的公司正在為訓練人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建計算機模型和合成數(shù)據(jù)生成。Stout說:“我們可以創(chuàng)建線框,并將其轉(zhuǎn)換為紅外圖像,并使用圖形引擎,從每個角度和每個距離查看該車輛。"“將合成數(shù)據(jù)引入訓練是一項重大進步。"

    人工智能還可以幫助人類從當今傳感器收集的海量數(shù)據(jù)中吸收有用的信息。“趨勢是越來越高的動態(tài)范圍,以及向人工智能和機器學習操作員提供的增強功能,"Leonardo DRS公司的Baylouny表示。“這些傳感器的動態(tài)范圍可以呈現(xiàn)出超過人類所能消耗的范圍,所以我們需要為人類提供可探測性。這項工作的優(yōu)勢是基于特征和動態(tài)的自動目標識別。現(xiàn)在正在建立算法庫來自動識別感興趣的目標。"

    然而,人工智能和機器學習比自動化傳感器和傳感器處理任務有更廣泛的好處。洛克希德馬丁公司的施拉德說:“我們可以用數(shù)字孿生來設(shè)計東西。"“我們可以擁有數(shù)字版本的傳感器和有效載荷,以加快開發(fā)速度,并在故障發(fā)生之前預測故障。

    預測光電傳感器的故障和其他問題也是人工智能和機器學習的工作。“我們可以告訴系統(tǒng)它的表現(xiàn)如何,"施拉德說。“洛克希德馬丁公司正在與英特爾公司合作開發(fā)新形態(tài)處理器,該處理器可以實現(xiàn)分布式指揮和控制,其中機載處理器可以知道其他系統(tǒng)正在做什么。它們必須相互通信,必要時可以在沒有彼此的情況下工作,并使我們的系統(tǒng)變得更加智能。


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