新的传感器技术可以提高制造电动汽车的机器学习精度

普渡大学(Purdue University)的研究人员研发出一种传感模块,能够与机器学习一起工作,可用于电动汽车、制造业和家居设计等。

  据外媒报道,普渡大学(Purdue University)的研究人员研发出一种传感模块,能够与机器学习一起工作,可用于电动汽车、制造业和家居设计等。该技术是一种小型的非侵入式传感器,可用于检测电流。

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  当前,在电动汽车等应用中,一般选择使用电阻器作为电流传感器或采用非侵入式霍尔传感器,但是他们都无法测量小电流。普渡大学研究小组采用了带有传感器的机器学习算法来帮助理解和收集数据,如能源使用情况、电流问题以及最佳的制造方法等数据。

  普渡大学电气和计算机工程系Edward G. Tiedemann Jr. 杰出教授Kaushik Roy表示:“我们打造了业界首款非侵入式电流传感器,很安全,而且比其他产品更精确。”

  普渡大学工程学院电子和计算机工程系教授Byunghoo Jung表示:“我们的技术让人们能够通过电流发现(问题),该传感器能够与机器学习一起工作,训练制造机器人,为房主提供减少能源使用的精确建议,或者帮助诊断电动汽车和小型摩托车的问题。”

  根据罗伊(Roy)的说法,普渡大学研发的传感器的其他优点还包括易于安装和维护,因为该款小型传感器包裹了一根中央电线,以监测电流。该传感器可以将测量到的电流信息通过蓝牙、USB或其他方式,传输到任何计算系统,还能够通过机器学习进行训练,以精确探测某一时间段使用的某一品牌的微波炉,以及一天中该时段是不是最适合消耗能源。

  最新创新背后的团队已经与Purdue研究基金会技术商业化办公室合作,为该技术申请了专利,现在,他们正在寻找合作伙伴以许可该技术。

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