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    行業新聞

    學習 讓儀器儀表更了解使用者習慣

    2019-09-14

      “學海無涯苦作舟”對于大多數人來說,學習是一輩子的事情,它影響著我們的認知以及我們的行為能力,但你知道嗎,其實學習對于現代化的科學儀器來說,也很重要。
      技術的發展往往是呈現周期性、階段性的,包括顯微鏡、光譜、色譜儀在內,大多數科研儀器常常會經歷一個從無到有,從有到精,從單一到全面的發展過程,性能的提升許多時候是科研儀器進步的必經之路。然而,性能發展帶來的多樣化有時候卻是一把雙刃劍,為什么這么說?盡管,對于科研工作來說,功能全面的科研儀器意味著效率的提升,但是對于科研儀器來講,附加的功能同樣會增加儀器的復雜性,換言之,會讓使用者操作的過程更加繁瑣。這無疑是提高了使用者的門檻,這對于動輒十余人的科研團隊來說,算是不小的麻煩。
      更糟糕的是,放在過去,要求廠家調試儀器確保團隊的每位科研人員都能完全掌握,基本是不可能的,只能讓使用者自己去使用儀器的操作。但是現在,這種尷尬的情況成為了過去式。如今,人工智能技術以及互聯網大數據網絡的建立,讓“科研儀器適應使用者做出改變”這個原本看起來匪夷所思的不可能完成的任務成為了可能。
      我們不妨來梳理一下其中的邏輯。
      人工智能的目的是什么?利用計算機模擬人類的思考方式,從而在一定程度上解放人類的腦力勞動過程——也就是學習人類的思維模式;目前復雜科研儀器和使用者之間的矛盾又是什么?功能繁復使用者無法快速的掌握以及在短時間完成操作;怎么解決這個問題?適當優化檢測人員的檢測方案,提供簡化后針對性更強的操作流程;如何提供?人工智能的學習計算。
      事實上,目前人工智能通過學習,一定程度上已經可以“了解”使用者的習慣,并代替其完成一定的工作或者配合其工作。例如通過使用者的實驗周期及規劃,對檢測的數據進行統計及初步分析提供一份完整的分析報告;又或是根據使用者實驗的優先度,提供一些快捷操作的方式或者在操作中給出一定的教學提示引導科研人員高效的操作儀器設備。
      當然,目前這種技術還處于發展階段,理論上需要給科研儀器一個主動適應使用者習慣的學習過程。但是從另一個角度來看,一旦成功,原本多功能的儀器就可以為使用者提供一個“私人定制”的操作方案,從而間接提升整個團隊的工作效率。
      事實上,隨著近幾年我國對于人工智能研究額不斷升入,在大數據學習層面,中國已經有了一定的話語權,甚至某種程度上來說,中國已經成為了智能儀器儀表的生產大國。未來,隨著技術的愈加成熟,智能儀器這種可以更好的適應操作者習慣的儀器方案,很有可能幫助國產儀器打破在國內市場的窘境,并且在國際市場發光發熱。


    文章來源:儀表網


    TAGS : 儀表
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