工业应用定制的应用程序与高可靠性和高成本的性能。工业应用包括过程控制、制造自动化和能源管理。过程控制是用于核工业、石化工业、化学工业和食品工业。制造自动化的应用机数控和大数据系统。广泛应用于航空、高速公路、航运、铁路、石油、天然气运输和分布控制。

然而,有一个需要考虑的概念,结合人工智能和分布式的、高性能的硬件和自适应算法在工业系统。本地的数据分析支持独立操作和建立固有的数据安全。在工业系统中,处理应尽可能接近的数据源。通常有传感器集成处理,保证低延迟和提高早期结果分析阶段的质量。处理的数据量有限,重要的是要结合数据分析和工业过程的理解。扩大数据库、人工智能方法也可以使用。然而,有一个需要考虑数字双胞胎的数据。具体的数据可以用于培训。它还需要一个过程的深入理解。根据这些初步考虑,设计硬件和基础设施的关键条件可以推导出,如选择额外的测量变量或数据流的自适应采样率。

这个特殊问题的目的是将原始研究和评论文章讨论智能传感和人工智能的应用在复杂的现代工业体系。提交考虑理论、方法和应用领域的智能传感、机器学习和深度学习技术为工业场景是受欢迎的。目标受众是研究人员和工程师需要应用先进的、可靠的传感和人工智能技术在制造业。我们欢迎来自作者的研究与工业紧密合作使用传感和人工智能(AI)技术。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 使用人工智能工业自动化的进步
• 工业物联网工业应用(IIoT)
• 协作机器人的工业应用
• 工业AI系统的数据采集和存储
• 机器学习系统的工业应用的发展
• 传感和/或AI系统操作生产线,工业设备,仓库,和其他工业系统
• 基于ai的自动化工业过程的确认和验证
• 优化复杂的现代工业系统的机器学习算法
• 人工智能技术为工业系统的数据安全和隐私
• 人工智能技术为工业自动化规划和决策