Сенсорные системы с искусственным интеллектом

8К
УДК 004.896
Н.А. Кононенко, В.М. Лужных, А.Г. Линкин, В.И. Сморчков, О.А. Овчаренко
Украинское научно-техническое общество приборостроителей и метрологов,
Киевский национальный университет им. Тараса Шевченко
luzhnykh@unicyb.kiev.ua
Сенсорные системы с искусственным
интеллектом
В статье обсуждаются особенности развития сенсорных систем, дается анализ функциональных
возможностей некоторых типов сенсоров и приводятся примеры их использования. Обосновывается
создание сенсорных систем с искусственным интеллектом и их применение в нетрадиционных для
сенсоров сферах.
Введение
Слово «сенсор» английского происхождения (sense – чувство, ощущение) и
вошло в научно-технический обиход в связи с разработкой и созданием технических средств, способных ощущать и реагировать на состояния, процессы и
ситуации. Сенсорная система – это некоторый набор сенсоров, измеряющих параметры объекта или среды. Результаты измерительной информации, полученные
сенсорным комплексом, обрабатываются заданными алгоритмами, которые формируют условия дальнейшего решения поставленной задачи. Развитие таких сенсорных технических средств усилилось с созданием робототехнических комплексов и систем новых поколений с антропоподобными признаками. Важное значение
как первичные измерительные преобразователи играют сенсоры в контроле и
мониторинге газопаропылевоздушных смесей, в обеспечении безопасности жизнедеятельности. Новый класс сенсорных датчиков и устройств призван резко
увеличить чувствительность первичных измерительных преобразователей, гораздо
превышающих естественные сенсорные возможности, например, человека.
Проблемы сенсорики
Основные направления совершенствования и тенденции развития сенсорики
рассмотрим с помощью рис. 1.
Предположим, что уровню Sа присущ некоторый определенный, стабильный
перечень и объем возможностей чувствительности и ощущений. Однако в последнее время появляется значительное количество феноменов, которые, перейдя в
состояние «экстрасенсов», демонстрируют «чудеса» восприятий, угадываний, пророчеств, предсказаний.
Если абстрагироваться от мистической версии таких оценок, то на приведенном графике рис. 1 эти научно необоснованные чудеса можно представить всплесками l, m, n, x. Объяснить характер этих явлений в полной мере не представляется возможным, однако процесс познания отдельных фактов и явлений активизируется.
728
«Искусственный интеллект» 3’2004
Сенсорные системы с искусственным интеллектом
8К
S
m
g
c
a
10-16
10-14
X
10-12
b
L
b
Sэсп
N
10-6-10-8
Sэхс
10-6
Si
D
10-4
10-1
Sk
k
Sa
t
0
Tk
Ti
Рисунок 1  Основные направления совершенствования
и тенденции развития сенсорики:
S – чувствительность, уровень концентрации компонентов в среде; Sa  антропоподобный уровень, соответствующий возможностям человеческого организма; (Si –
Sk)  современный уровень технических средств первичных измерительных преобразователей; Sэхс  уровень возможностей существующих электрохимических сенсоров;
Sэсп  уровень «сверхчувственного восприятия»  экстрасенсорики
На международном знамени экстрасенсов приводится аббревиатура «ESP»,
первых букв слов extra – сверх, вне; sense – чувство, ощущение; percept – ощущать
(~ ion  восприятие).
Перейдем к анализу реалистических решений проблемы чувствительности
технических средств – сенсоров, первичных измерительных преобразователей.
Если уровню Sa, Sk, Si соответствуют отдельные элементы сенсоров либо их
систем предметно ограниченной чувствительности, то уровень S эхс – электрохимических сенсоров значительно превосходит возможности S a, Sk, Si сенсоров за счет
новой организации полупроводниковых и термических технологий.
Первичные измерительные преобразователи (ПИП), детекторы, датчики,
сенсоры ориентированы на наличие и изменение состава газов, паров, светового
потока, звуков, шумов, давления, влажности, запахов, радиации, перемещений,
изменения составов, изменения концентрации, однородностей и т.д.
Причем чем выше чувствительность, тем меньшие доли концентраций возможно ощутить, выявить, измерить и привести количественные оценки. Но повышение на порядок чувствительности влечет за собой адекватное и более чем адекватное повышение использования ресурсов интеллектуальных, материально-технических, финансовых, временных.
«Штучний інтелект» 3’2004
729
Кононенко Н.А., Лужных В.М., Линкин А.Г., Сморчков В.И., Овчаренко О.А.
8К
В зависимости от ориентации ПИП на определенные реагирования и измерения можно структурировать датчики по принципу действия и по измерениям в той
или иной среде, т.е. по предметной ориентированности.
По измерениям датчики могут быть измерителями температуры, изображений, давления, звуков, газов, вибраций, колебаний, физических величин, радиационных излучений, химических веществ, ультрафиолетовых излучений, деформаций, микроорганизмов, вирусов и др.
По принципу действия: акусторезистивные, акустооптические, пироэлектрические, пьезорезонансные, пьезоэлектрические, полупроводниковые, оптоэлектронные, акустоэлектронные, термоакустические, химические, биологические, электрохимические и др.
Элементарные ПИП, как правило моноструктуры, ориентированы на единичные измерения какого-либо показателя. Но по мере роста требований к чувствительности создаются матричные структуры, блоки, модули, комплексы сенсоров,
которые способны измерять несколько параметров либо компонентов.
На сегодняшний день практически уже осуществляется чувствительность 10 –6 %.
От чувствительности до высокой чувствительности и до сверхвысокой чувствиительности – это тенденция развития сенсорики. Если моноизмерениям соответствуют процедуры контроля состояния, процессов и ситуаций, то полиизмерения создают объективную основу для осуществления диагностических процедур и прогнозирования.
При разработке, конструировании и создании сенсоров, кроме высокой чувствительности, необходимы избирательность, точность, стабильность, стойкость к деградации, реактивность, миниатюрность, энергоемкость, простота в эксплуатации, интегрируемость, надежность.
Обобщенную модель ЭХС адсорбционно-полупроводниковой структуры
можно расценивать как базовую для дальнейшей микроминиатюризации и микросистемности. Например, полупроводниковая структура, нанесенная на подложку,
выполнена по нанокристаллической, нанокомпозитной технологии (10 -12), открывает новые возможности микросенсорики.
Если анализировать структуру, приведенную на рис. 2, то, как правило, блок 1
функционирует, измеряя установившиеся, сформировавшиеся, некоторые вполне
определенные показатели. В эволюции измерительных систем это можно расценивать как первичный начальный этап развития сенсорики.
Высшим уровнем функционирования сенсорного блока 1 является способность измерять по индикативным признакам.
На рис. 3 приведена зависимость показателей-индикаторов Р, концентрации
измеряемой величины Q во времени t, где Рп – сформировавшиеся, вполне определенные некоторые показатели; Рп1 – первый индикативный признак; Рп2 – второй
индикативный признак; Рпn  энный индикативный признак.
Предвосхищая окончательное формирование показателей Рп, основываясь на
индикаторах некоего процесса либо изменений, можно своевременно промоделировать и спрогнозировать ход ожидаемого состояния Рп, ход ожидаемого состояния с
точки зрения заблаговременной наблюдаемости и управляемости, в особенности если эти процессы могут представлять угрозу и опасность жизнедеятельности.
730
«Искусственный интеллект» 3’2004
Сенсорные системы с искусственным интеллектом
8К
Вторичные информационные преобразователи,
накопители, интеграторы
ПИП,
датчики,
детекторы
Аналоговый
сигнал,
информация
Компьютерные
средства
АПЦ
Системы
анализа и
принятия
решений
Рисунок 2  Структурная последовательность обработки информации
от объекта измерения К до анализа и принятия решений
Приведенные рассуждения справедливы, если сенсоры достаточно чувствительны и реактивны, т.е. быстро реагируют на изменение измеряемых параметров.
Принцип необходимости и достаточности при этом приобретает особый
конструктивный смысл. Необходимо также подчеркнуть, что при некритичности
во времени измерений и принятых решений недостаточную чувствительность первичных измерительных преобразований можно компенсировать применением определенного метода обработки первичного результата. Например, одним из методов, относящихся к вторичному преобразованию информации, является интегрально-концентрационный, который позволяет сорбировать и накапливать измеряемые
величины в ограниченном объеме с последующим специаль-ным измерением уже
накопленных концентраций. Таким образом, некоторые методы при определенных
условиях способны значительно повышать эффективность функционирования
сенсорных систем.
Выбор инструментального метода анализа при проектировании и разработке
сенсорных устройств и сенсорной системы в целом определяется целым рядом
факторов, в том числе экономических.
Учитывая номенклатуру измеряемых параметров, с учетом предельно допустимых концентраций (ПДК), необходимо применение типовых, предметноориентированных сенсорных устройств [1-4]. Для атмосферного воздуха зоны населенных районов: оптические (хемилюминесцентные, оптико-абсорбционные)
для измерения О3, SO2, H2S3, NOх, пламенно-ионизационные для измерения ΣCH,
электрохимические для измерения CO. Для измерения концентраций токсичных
компонентов в водных объектах, сточных водах и грунтах в аварийных и чрезвычайных ситуациях: атомно-абсорбционные, электрохимические, рентгено-флуоресцентные, кондуктометрические, ионоселективные, мембранные, фотоколори-
«Штучний інтелект» 3’2004
731
Кононенко Н.А., Лужных В.М., Линкин А.Г., Сморчков В.И., Овчаренко О.А.
8К
метрические. Для измерения концентраций вдоль автомагистралей и в местах
автомобильных развязок: электрохимические для измерения CO и NOх, пламенноионизационные для измерения ΣCH. Для анализа токсичных компонентов в промышленных выбросах и в рабочей зоне предприятий: оптические SO 2, CO2, NOх,
ΣCH, электрохимические для измерения Cl2, SO 2, CO, ΣCH, рентгено-флуоресцентные. Для измерений количеств всех элементов таблицы Д.И. Менделеева в
жидких и твердых средах: кондуктометрические для анализа псевдобинарных смесей в сточных водах промпредприятий, ионоселективные электроды для определения ионов токсичных компонентов в жидких средах.
P
Q
Pn
Pиn
Pи2
Pи1
t
0
t1и
t2и tnи
Рисунок 3
В связи с активным развитием промышленности возникает проблема регулярного контроля-мониторинга составов веществ с целью обеспечения безопасности жизнедеятельности.
Ведущая роль в анализе состава веществ принадлежит химическим, физическим и физико-химическим методам анализа. Однако наблюдается возрастающее
преимущество сенсорных методик, ввиду того, что только современные методы
анализа, среди которых спектроскопические, хемилюми-несцентные, рентгенофлуорисцентные и др., позволяют реально достичь наиболее низких уровней выявления высокой чувствительности и селективности обнаружения.
В промышленности все больше находят применение сенсоры газового анализа для определения состава веществ, которые находятся в другом агрегатном
состоянии. Это относится к металлам, твердым веществам, энергоносителям
(газам, нефтепродуктам и др.). Для анализа жидкостей в основном используются
такие методы, как ионселективные, кондуктометрические, методы титрирования.
Однако возможности отмеченных методов ограничены, если возникает задача
многопараметрического (многокомпонентного) контроля.
732
«Искусственный интеллект» 3’2004
Сенсорные системы с искусственным интеллектом
8К
Наиболее распространенные и недорогие сенсоры, которые широко используются – термохимические (ТХ), электрохимические (ЭХ), абсорбционнополупроводниковые (АЧЭ). ТХ сенсоры отличаются высокой селективностью по
отношению к горючим компонентам (спиртам, нефтепродуктам и т.п.). Для них
присуща чувствительность, достаточная для измерений концентраций, достигаемая относительно простыми техническими способами. Селективность, которая
обеспечивает точность измерений с дополнительной погрешностью не более 5 
10 % от верхней границы измерений, определяется квадратичной суммой части
дополнительных погрешностей, которые возникают от влияния таких мешающих
факторов, как изменение процентного содержания измеряемых компонентов в
анализируемой среде, изменение температуры, влаги и т.п.
Особенностью ЭХ сенсоров является их высокая инструментальная точность
при высокой селективности. Поэтому их удобно применять для измерений концентраций таких веществ, как хлор, аммиак.
Кроме того, ЭХС сенсоры отличаются от других еще и высокой экономичностью (не требуют подогрева) и возможностью функционировать во взрывоопасных смесях.
АЧЭ в основном применяются для определения концентрации таких компонентов, как окись углерода, водород, углеводороды, аммиак и сероводород, пары
аминов, эфиров и альдегидов – в устройствах для определения легковоспламеняемых, взрывоопасных и токсичных газов в бытовых и производственных
помещениях. Селективность сенсоров определяется свойствами чувствительного
слоя и выбранным режимом работы, например сменой температуры.
Следует подчеркнуть, что в природе большинство веществ являются многокомпонентными, а это, в свою очередь, усложняет процедуры анализа. При использовании сенсоров лучшие результаты следует ожидать в работе с псевдобинарными
смесями. Однако, проведя сравнительный анализ, можно ощутить преимущества и
целесообразность использования определенного сенсора для измерений концентраций того или иного компонента. Так как измерения многокомпонентных сред
усложняются наличием нескольких токсичных компонентов одновременно, а невысокая селективность и неизбирательность к ряду компонентов может искажать
реальные данные анализа многокомпонентных смесей, оптимальным решением
будет создание аналитической управляющей системы с использованием возможностей компьютера. В такой системе источником информации есть образец, который
анализируется (проба), который, как правило, представляет собой смесь, состоящую
из отдельных компонентов α, β, γ , φ, т.е. y = f (α, β, γ,…,φ..).
При обработке результатов измерений концентрации одного из компонентов
многокомпонентной смеси можно выявить значительное влияние значения концентрации другого компонента, если концентрация последнего превышает какоето определенное значение.
Количество информации в системе определяется количеством сенсоров, их
характеристиками и устройствами обработки сигналов. Таким образом задача создания аналитической системы для анализа многокомпонентных смесей состоит в
решении системы уравнений, которые связывают измеряемые параметры (физико-химические свойства смеси) с составом смеси и концентрацией отдельных
мешающих компонентов.
Объект измерений с известными информационными критериями представляет собой систему измеряемых физических величин (информативных параметров)
«Штучний інтелект» 3’2004
733
Кононенко Н.А., Лужных В.М., Линкин А.Г., Сморчков В.И., Овчаренко О.А.
8К
α 1= f1 (c1, c2 ,... cn)
β1 = f2 (c1, c2 ,... cn)
γ1 = fк (c1, c2 ,... cn)
c1 + с2 + ...+сn = 1,
(1)
где α 1 , β1 ...γ1  измеряемые параметры многокомпонентной смеси,
c1, c2 ,..., . cn  поисковые концентрации,
f1, f2 ,.., fк  функции, связывающие параметры, которые измеряют смеси.
Если значения концентрации мешающих компонентов не превышает указанных величин, то решать систему уравнений (1) нет необходимости.
При анализе многокомпонентной смеси возникают задачи:
 определение концентраций всех компонентов;
 определение концентраций m-известных из n-возможных;
 определение концентраций одного известного из n-возможных;
 определение концентраций одного неизвестного из n-возможных;
 определение концентраций k-неизвестных из n-возможных.
Под системой принято понимать некоторую структуру, состоящую из набора
элементов в узлах этой структуры с организацией связей между ними, подчиненных решению определенных проблем или задач.
Таким образом, рассмотрев первичный элемент (компонент) системы  сенсоры и их возможности, перейдем к анализу сенсорной системы с искусственным
интеллектом с точки зрения функциональных особенностей. Признаки системности уже проявляются в создании сенсорных матриц, модулей, блоков и их организации для измерений не одного, а нескольких параметров. Организация функционирования многопараметрических измерений, упорядочен-ный сбор, обработка
и анализ информации, прогнозирование изменяющихся состояний и ситуаций,
выработка принимаемых решений и рекомендаций, в свою очередь, выдвигают
проблемно-ориентированные требования к системе обработки информации, системе управления с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект, например, особенно необходим в случае автономного функционирования сенсорной
системы и в особенности в экстремальных условиях и чрезвычайных ситуациях.
На рис. 2 искусственный интеллект может рассматриваться применительно к
организации съема информации от объекта измерений и контроля; организации
условий, обеспечивающих функциональные свойства того или иного сенсора;
организации трансформации аналоговых величин первичной информации в цифровую, т.е. в вид, удобный для последующих хранения, обработки, анализа, прогнозирования и выработке рекомендаций для принятия решений, отображения и
хранения информации.
В современных условиях интенсивно развивающихся технических средств
мобильной связи стало возможным создавать распределенные сенсорные системы,
которые способны практически оперативно решать задачи измерений, контроля и
диагностики на больших площадях, значительных расстояниях и экстремальных
условиях.
Одной из особенностей сенсорной системы с искусственным интеллектом
является способность формировать банки данных предметно-ориенттированной
информации с одновременным сравнением полученных данных с эталонными
аналогами, прототипами, сформированными задолго до осуществления оперативного измерения. Таким образом реактивность или конструктивный отклик сенсорной системы на измерительную процедуру приближается к условиям реального
734
«Искусственный интеллект» 3’2004
Сенсорные системы с искусственным интеллектом
8К
масштаба времени. Сравнение результатов измерений с эталоном является первичным этапом распознавания образов. В зависимости от степени опасности
измеряемых величин сенсорная система должна дублировать количественную
оценку звуковой и световой индикацией, т.о. сенсорная система призвана оживить
измерительное техническое средство (комплекс), наделяя структуру системы
расширяющимся спектром антропоморфных признаков.
Одной из перспектив использования сенсорной системы с искусственным интеллектом является разработка «электронного носа», позволяющего идентифицировать, распознавать и локализовать источник запахов на расстоянии. Такая
сенсорная система должна быть на порядок выше чувствительности той, которой,
например, обладают специально подготовленные для этой цели служебные собаки.
Особую актуальность приобретает такая разработка в современных условиях
роста активности террористических акций. Поэтому обнаружение на расстоянии
опасных химических, наркотических, токсичных, взрывчатых веществ приобретает чрезвычайную важность для обеспечения безопасности жизнедеятельности.
Известно, что все взрывчатые вещества обладают строго определенным специфическим запахом, а их своевременное выявление и обнаружение, например в толпе
людей, может упредить и не допустить многие негативные и драматические
последствия.
В качестве примера законченной разработки сенсорной системы, получившей
практическое применение при ликвидации последствий аварии на Чернобыльской
АЭС, можно рассмотреть создание «Гамма-компаса» и « Гамма-локатора» [5].
Существующие методы поиска источников радиоактивности основаны на
измерении дозы гамма-излучения в точке обследуемого пространства, производимом оператором-дозиметристом с использованием отечественных и зарубежных
приборов указанного функционального назначения. Контролируемая по-верхность
в этих случаях ограничена габаритами сцинтиллятора (порядка 7*10 –4м2) и при
скорости движения оператора от 0,5  5 км/час производительность обследования
территории не превышает 100  200 м2/час. В процессе обследования не исключен
пропуск отдельных источников излучения, т.к. они маскируются фоновой составляющей и, кроме того, оператор в процессе медленного ведения таких работ постоянно облучается.
В 1986  1988 гг. создан ряд образцов устройств высокопроизводительной дозиметрической разведки локализации заражения, а затем и радионуклидного анализа загрязнения окружающей среды, позволяющие обнаруживать, выделять (в модификации «Гамма-компас»), а затем и «видеть» источники радиоактивности обследуемой поверхности на телевизионном экране в защищенной кабине транспортного средства (в модификации «Гамма-локатор»). Такие устройства существенно
снижают трудоемкость разведочных и дезактивационных работ, уменьшают
уровень облучения персонала за счет увеличения мгновенного поля обзора по сравнению с промышленно выпускаемыми устройствами для этих целей. Эти образцы
успешно эксплуатировались в зоне АЭС в период ЛПА (ликвидация последствий
аварии) 1986  1988 гг. на гусеничных и колесных транспортных средствах.
Особое место в производственной деятельности человека в районах функционирования АЭС и производств по переработке топлива, санэпидемстанций,
общественных организаций, контролирующих экологическую ситуацию, может
занять портативный гамма-компас индивидуального пользования.
«Штучний інтелект» 3’2004
735
Кононенко Н.А., Лужных В.М., Линкин А.Г., Сморчков В.И., Овчаренко О.А.
8К
Гамма-локатор производит радиационную разведку зараженного пространства с одновременной локализацией координат радиоактивных объектов независимо от изменения уровня окружающего фона.
Достоверность и инвариантность результатов определения гамма-локатором
координат радиоактивных объектов при изменении окружающего радиоактивного
фона достигается путем матрично-функциональной обработки совокупности
сигналов одной из групп дозиметрических детекторов.
Удобство наблюдения, топографическая привязка на местности и документирование результатов дозразведки определяется комплексом стандартных устройств:
широкоугольной передающей телевизионной камерой, видео-магнитофоном, графопостроителем, печатающим устройством, телевизионным приемником, работа которых синхронизируется блоком визуализации. Комплекс снабжен техническими
средствами каратажного экспресс-анализа недр и камерой исследования изотопного
состава грунтовых и жидких проб.
Вся аппаратура гамма-локатора устанавливается на радиационно-защищенное транспортное средство.
Производительность дозиметрической разведки гамма-локатора составляет
60000 м2/час при скорости движения транспортного средства 10 км/час.
Технические данные мобильного интеллектуального комплекса экспрессдозразведки.
 диапазон обнаруживаемых гамма-излучений 100*10–6:1*103 рентген/час;
 точность определения координат + 0,5 %;
 скорость движения транспортного средства до 10  50 км/час;
 диапазон изменения окружающего радиационного фона 10–4:1*10 рентген/час;
 источником излучения является облученное топливо АЭС, осколки деления и
другие радиоактивные нуклиды, излучающие в диапазоне 30 КэВ – 3 МэВ;
 количество каналов спектроанализатора – 4096 каналов;
 погрешность измерения МЭД не более 10 %;
 рабочий диапазон температур от –300С до +500С;
 средства регистрации сохраняют работоспособность при вибрациях 5  90 Гц,
ударные ускорения до 5 g;
 время наработки на отказ не менее 500 часов;
 гарантийный срок службы детекторов – 4 года;
 ресурс сенсорных средств детектирования не менее 5000 часов в течение 10 лет.
Приобретенный опыт отмеченной разработки, технические средства радиационной разведки, локализация опасного загрязнения, радионуклидного анализа
окружающей среды, методы получения и обработки информации с использованием компьютерных технологий можно также эффективно применить в средствах
борьбы с терроризмом, при пересечении грузопотоков границы, в чрезвычайных
ситуациях.
Если же в качестве первичных измерительных преобразователей (детекторов, датчиков, сенсоров) использовать, например, сенсоры, ориентиро-ванные на
запахи, то методы получения и обработки информации можно эффективно применить в обнаружении, идентификации и локализации химических, токсических и
взрывоопасных веществ и высокотоксичных материалов.
736
«Искусственный интеллект» 3’2004
Сенсорные системы с искусственным интеллектом
8К
Перечисленные направления использования сенсорных систем с искусственным интеллектом могут рассматриваться как эффективное средство борьбы с
террористическими акциями.
Литература
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Сморчков В.И., Сердега Б.К. Предложения по разработке сенсоров для идентификации
взрывчатых веществ по запаху, а также для определения токсических веществ в окружающей
среде // Инновационные технологии и технические решения для борьбы с терроризмом. 
Харьков. – 2002. – С. 59-60.
Электрохимический газоанализатор. Патент Украины 465541 от 03.09.96 г.
Кононенко Н.А. Об одном способе логического контроля информации, поступающей от технологических датчиков в реальном масштабе времени // Проблема контроля и эффективности сложных
систем. – К.: Изд-во Института электродинамики АН УССР, 1979. – С. 59-60.
Датчик газоанализа. Авторское свидетельство СССР 534680 // Бюллетень изобретений. – 1976. 
№ 4.
Сморчков В.И., Смынтына В.А., Овчаренко О.А. Определение состава жидкостей средствами
газового анализа // Сенсорная электроника и микросистемные технологии (СЭМСТ  1). –
Одесса, 2004. – С. 210.
Линкин Г.А. и др. Способ локализации радиоактивных объектов на загрязненной местности и
устройство для его реализации: А.с. 1475365 СССР. – 1987.
Сморчков В.И., Смынтына В.А., Овчаренко О.А. Роль сенсоров в обеспечении техническими
средствами требований Киотского соглашения // Сенсорная электроника и микросистемные
технологии (СЭМСТ  1).  Одесса, 2004. – С. 207.
М.О. Кононенко, В.М. Лужних, А.Г. Лінкін, В.І. Сморчков, О.О. Овчаренко
Сенсорні системи зі штучним інтелектом
У статті обговорюються особливості розвитку сенсорних систем, дається аналіз функціональних
можливостей деяких типів сенсорів й приводяться приклади її застосування. Обґрунтовується
створення сенсорних систем зі штучним інтелектом та їх застосування у нетрадиційних для
сенсорів сферах.
M.O. Kononenko, V.M. Luzhnikh, A.G. Linkin, V.I. Smorchkov, O.A. Ovcharenko
Sensor Systems with Artificial Intelligence
Some peculiarities of sensor system development are discussed in this article. Given are the analysis of the
functional capabilities of several types of sensors and some examples of their utilization. Proved are the
construction of sensor systems with artificial intelligence and their utilization in non-traditional sphere for
sensors.
Статья поступила в редакцию 19.07.2004.
«Штучний інтелект» 3’2004
737