オフハイウェイ産業における仮想センサーの実装

機械学習（ML）と人工知能（AI）の出現と採用の拡大は、領域全体にわたって、システムの性能と効率を改善するための新しい革新的なアプローチを推進している。オフハイウェイ分野も例外ではなく、すでにさまざまなAI/MLツールやモデルを活用している。

本稿では、オフハイウェイマシンに仮想センサーを実装することについて、仮想センサーのユニークな制限と課題、仮想センサー実装の利点、従来の物理センサーと比較して強化された機能と高い柔軟性について述べる。仮想センサーの実装には、データの学習に使用するアルゴリズムとモデルの学習に使用するデータを慎重に検討する必要があります。これらの課題にもかかわらず、スケーラビリティや適応性を含む仮想センサーの利点は、システムの効率を向上させるための貴重なツールとなっている。