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协作是压力变送器是设备创新的关键驱动

来源:编辑::发表时间:2019-11-22 14:46:32

    用于压力变送器的App已经从简单地读取和评估压力变送器数据发展到基于该数据做出智能决策。在App合成和人工智能(AI)领域中,新技术使这种转变成为可能。它们帮助大家实现使消费类设备更智能的新功能,并通过增强交互性和更高水平的自动化个性化功能来显着改善用户体验。

    博世Sensortec首席实行官兼总经理Stefan Finkbeiner 将在本月MEMS与压力变送器实行大会(2019年10月22日至24日,科罗纳多岛万豪度假酒店及水疗中心)的主题演讲中探讨该主题,即App如何将变送器引入智能系统。 (加利福尼亚州科罗纳多)。Finkbeiner在MEMS和压力变送器实行大会(MSEC)之前发表了他的观点。

    变送器供应商和专门的App合成供应商之间是什么关系?
    协作是压力变送器App创新的关键驱动力。变送器供应商和专业App供应商之间已经有一些卓有成效的合作,这些企业大多是初创企业。与仿真和评估工具提供商以及AI领域知名大学的合作开始显示出积极的成果。

    领域专业常识对于开发智能压力变送器App也至关重要,这对于将来的传感解决方案至关重要。

    App综合与压力变送器融合有何关系?
    简而言之,App综合是指根据领域常识和特定产品版本的给定约束自动生成代码的方式。压力变送器融合将来自不同来源的压力变送器数据进行组合,以改善结果。

 

压力变送器.jpg

 

    App综合技术可实现一定程度的自动化,从而为更复杂的压力变送器融合创造新的机会,而以前使用涉及大数据和大量潜在数据源的传统方法时,这是无法实现的。

    现在,可以通过机器学习技术进一步扩展传统的压力变送器融合工具集,该技术可帮助确定哪些来源比其他来源更可靠以及如何组合数据流。该主题和其他主题仍然是活跃的研究领域。具有运动检测功能的可穿戴设备就是一个很好的例子。在无监督学习的情况下,该设备可以识别长短循环重复运动,并将其与其他类型的运动区别对待。  

    新的App综合AI方法与以前的方法有何不同?新方法将在多大程度上打开新的应用程序?
    传统上,科技企业将云计算用于聚合的用户数据上的数据存储和机器学习。在该模型中,变送器产生大量数据,这些数据由耗电的硬件(例如数字信号处理器)处理。此外,机器学习通常需要大量耗电且带有GPU的云节点。但是,对于许多用户而言,这种传统并不是最佳选择。只需考虑一下电池供电的设备中的所有场景,这些场景经常会给用户带来烦恼。

    因此,在变送器中同时利用App综合和AI技术是一种非常有前途的方法,因为它支撑改进的压力变送器内部识别和学习。这意味着特定于用户的数据不会传输到云中。它在压力变送器内部保持私有状态。这改善了可随时学习的现有应用程序,并为诸如智能服装,预测产品的使用寿命,检测窗户或门是打开还是关闭等应用程序打开了新的机遇,而这些都不需要服务器连接。

    这样的App将如何适应个人用户?
    设备将为用户提供更多个性化信息。例如,优化计步器以匹配用户的身高,年龄或体重指数(BMI),或适应用户的环境(该人是在沙滩上跑步,爬山还是在公园里漫步? )-将提供有关燃烧卡路里的更准确信息。并非每个步骤都是平等的,并且预加载的个人数据以及现实环境数据都将证明某些步骤比其他步骤消耗更多的能量。

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