Artificial intelligence model voeden met gegevens uit sensoren

AI-modellen worden getraind met grote hoeveelheden gegevens. Deze gegevens kunnen worden verzameld door sensoren, zoals thermische camera’s, ultrasoon sensoren, fotocellen, inductieve sensoren, radarsensoren, LiDAR, vision camera`s en bewegingssensoren. Door AI-modellen te combineren met sensoren, kan de hoeveelheid gegevens die nodig is om een model te trainen, vermindert worden. Dit komt omdat de sensoren de ruwe gegevens verzamelen, die vervolgens kunnen worden gebruikt om het AI-model in te leren en te blijven trainen naarmate data blijft binnenkomen.

Meer weten?

Toepassingen voor AI in combinatie met sensoren

Hier zijn vijf voorbeelden van hoe AI en sensoren worden gecombineerd:

• Industrieel onderhoud: AI wordt gebruikt om gegevens van sensoren, zoals temperatuursensoren, thermische camera’s, ultrasoon sensoren, fotocellen, inductieve sensoren, radar, LiDAR, vision camera`s en bewegingssensoren te verwerken en te analyseren om problemen met machines te voorspellen en te voorkomen.
• Duurzaamheid: Door AI te gebruiken kunnen patronen geïdentificeerd worden. Deze patronen voorkomen fouten en verminderen verspilling van bijvoorbeeld het eindproduct en de hoeveelheid stroom die verbruikt wordt.
• Smart home: AI wordt gebruikt om gegevens van sensoren, zoals bewegingssensoren, CO2 sensoren, vochtigheidsmeters en temperatuursensoren te verwerken om slimme apparaten te bedienen en het comfort van een huis te verbeteren.
• Autonoom rijden. AI wordt gebruikt om gegevens van sensoren, zoals camera’s, radar en lidar, te verwerken om een auto te laten rijden zonder menselijke input.
• Gezondheidszorg. AI wordt gebruikt om gegevens van sensoren, zoals MRI-scans en echo’s, te analyseren om medische aandoeningen te diagnosticeren.

Sensor Partners heeft als specialist in industriële detectie en meet vraagstukken de focus liggen op de eerste 3 van bovengenoemde categorieën. 

5 voordelen van de combinatie tussen kunstmatige intelligence en sensoren

Hier zijn enkele van de voordelen van het combineren van AI met sensoren:

• Verbeterde nauwkeurigheid: AI kan worden gebruikt om gegevens van sensoren te verwerken en te analyseren op een manier die nauwkeuriger is dan conventionele methoden.
• Verhoogde efficiëntie: AI kan worden gebruikt om sensoren te besturen en te optimaliseren, waardoor ze efficiënter kunnen werken.
• Verbrede toepassingen: AI maakt het mogelijk om sensoren te gebruiken voor toepassingen die voorheen niet mogelijk waren.
• Automatisering: AI-modellen kunnen worden gebruikt om taken te automatiseren die momenteel door mensen worden uitgevoerd. Dit kan leiden tot kostenbesparingen en een verbetering van de efficiëntie.
• Nieuwe mogelijkheden: AI-modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe mogelijkheden te creëren die niet mogelijk waren met traditionele sensoren.

De combinatie van AI en sensoren is een snel evoluerend gebied. Naarmate AI-technologieën zich blijven ontwikkelen, zullen we nieuwe en innovatieve manieren zien om AI en sensoren te combineren om de wereld om ons heen te verbeteren.

Toepassingsvoorbeeld

Brandpreventie: Brand- en broeidetectie in de afvalwerkingsindustrie

Afvalbranden als gevolg van brand en broei vormen een urgent en groeiend probleem dat zowel de afvalverwerkingsindustrie als de samenleving in het algemeen treft. Deze branden ontstaan door ongecontroleerde hitteontwikkeling en ontbranding van afvalmaterialen, wat resulteert in ernstige schade aan infrastructuur, milieuverontreiniging en veiligheidsrisico’s voor zowel werknemers als omwonenden.

Hoe wordt hier kunstmatige intelligentie gebruikt

Wanneer een themografische camera een hotspot detecteert zou normaal gesproken direct het alarm afgaan. “Een hotspot detecteren is geen rocket-science”, aldus Ron van Sambeek, Manager Thermal bij Sensor Partners. “Het is de kunst om de echte hotspot te detecteren tussen alle vals-positieven die al van nature aanwezig zijn”.

Wanneer het brand- en broeidetectie systeem een verhoging in temperatuur detecteert wordt op basis van AI (algoritmes) bepaald of er een alarm moet worden ingezet. Dit voorkomt dat het alarm af gaat op andere hotspots dan een daadwerkelijke broei- of brandhaard.  Denk bijvoorbeeld aan de uitlaat van een voorbij rijdend voertuig, deze straalt hitte af en zou het alarmsysteem kunnen activeren.

Toepassingsvoorbeeld

Machine Vision met AI

Machine vision is het gebruik van computers en camera’s om visuele informatie te verwerken en begrijpen, wat vaak wordt toegepast in industriële automatisering voor inspectie, meting en controle. AI is niet meer weg te denken uit deze toepassingen.

Enkele voorbeelden van toepassingen van machine vision met AI:

• Kwaliteitscontrole: AI kan worden gebruikt om defecten in producten te detecteren. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door te kijken naar de vorm, de kleur of de textuur van het product.
• Procesbeheer: AI kan worden gebruikt om processen te monitoren en te optimaliseren. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door te kijken naar de snelheid, de nauwkeurigheid of het verbruik van een proces.
• Robotbesturing: AI kan worden gebruikt om robots te besturen. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door te kijken naar objecten in de omgeving van de robot.
• Veiligheid: AI kan worden gebruikt om gevaarlijke situaties te detecteren. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door te kijken naar branden, lekkages of mensen die in de buurt van gevaarlijke machines staan.

Smart Sensor met AI

De potentie van het combineren van AI en sensoren

De combinatie van AI en sensoren heeft het potentieel om een grote impact te hebben op de wereld om ons heen. Door gegevens uit de fysieke wereld te verzamelen en te analyseren, kan AI helpen om betere beslissingen te nemen, problemen op te lossen en nieuwe producten en diensten te creëren. Sensor Partners is gespecialiseerd in industriële detectie en meet vraagstukken. Zijn dit ook vraagstukken die bij u spelen? Graag gaan wij samen hierover het gesprek met u aan.

Meer weten?

Conclusie

Het combineren van AI met sensoren is een krachtig hulpmiddel dat kan worden gebruikt om een breed scala aan taken uit te voeren. Er zijn echter ook enkele uitdagingen verbonden aan deze technologie. Door deze uitdagingen aan te pakken, kunnen we de mogelijkheden van AI-modellen maximaliseren.