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Algoritmos de IA para mejorar la precisión y reducir costos
En el siguiente artículo, encontrará información sobre un nuevo sensor de flujo de gas que utiliza algoritmos de IA para ahorrar costos.
En los modelos más recientes, como el PF-300 PRO, se utilizan algoritmos de IA innovadores, por ejemplo, para compensar las influencias ambientales en las mediciones de flujo o para reducir el tamaño de grandes tablas de búsqueda.
En el caso de los algoritmos de medición de flujo de gas "FlowMeter F1 & F2", se pueden compensar factores ambientales como la temperatura, la humedad y la presión ambiental para mejorar la precisión. Por ejemplo, una tabla de búsqueda con más de 200,000 puntos de soporte se puede comprimir utilizando una red neuronal artificial en solo 31 coeficientes, lo que resulta en una reducción del 99.98% en el uso de memoria con una tasa de error máxima del 1%. Este enfoque rentable permite la implementación de sensores de flujo de bajo costo.
Un sistema de tres discos puede medir con precisión tanto flujos bajos como altos utilizando múltiples transductores de presión para calcular la diferencia entre los discos, en conjunto con sensores de temperatura, humedad y presión ambiental.
