Для управления сложными динамическими объектами используются методы и технологии искусственного интеллекта как средства борьбы с неопределенностью внешней среды

Микросенсорные кластеры.
Одиночные интеллектуальные датчики весьма полезны во многих ситуациях. Однако очень часто для реализации некоторых функции
требуется множество датчиков, В таких случаях необходима интеграция группы датчиков с несколькими вспомогательными компонентами. В результате появляется микропроцессорный кластер. Компоненты микропроцессорный кластера изображены на рис,2.1.Необходимы семь составляющих: несколько сенсоров, интерфейсная электроника, микроконтроллер или другие средства вычисления, (с ассоциированной памятью), средства передачи информации и, возможно, получения команд или новых программ, источник питания, печатная плата и корпус. Наряду с концепцией микропроцессорного кластера имеет место и другой распространенный подход к многосеннсорным системам. Многие серийные системы имеют узлы, включающие большинство означенных функций, но сенсоры связаны между собой, а не интегрированы
В ближайшем будущем сети датчиков будут развиваться по двум, направлениям. Во-первых, появятся сенсорные кластеры с большими функциональными возможностями, более компактные и с меньшим энергопотреблением. Во-вторых, станут доступными усовершенствованные средства беспроводной передачи данных.
Сверхзадача искусственного интеллекта датч1ош - увеличение сю срока службы в метрологическом исправном состоянии
В качестве определяющего признака ИД предполагают принять наличие избыточности, обеспечивающей восприятие и переработку дополнительной информации и на этой основе выполнение функций метрологического самоконтроля.
Способность метрологическому самоконтролю позволяет ИД осуществлять функции самокоррекций и обеспечения живучести.
Одним из определяющих признаков ИД состоит в выполнении им, помимо основной функции, функции автоматического метрологического самоконтроля - контроля метрологической исправности.
Для повышения эффективности проектирования интеллектуальных датчиков необходимо создание баз данных, касающихся:
1. физических и химических процессов в чувствительных элементах датчиков, порождающих рост опасных составляющих погрешности;
2. динамики изменения погрешности датчиков на многолетнем интервале с учетом условий их эксплуатации;
3.методов испытаний, позволяющих выявлять производственные источники роста погрешности датчика
4. методов организации метрологического диагностического самоконтроля.
Интеллектуальные датчики - стратегическое направление в измерительной технике, гарантирующее значительный экономический эффект.