érzékelkbl

Az érzékelkbl egy elméleti vagy fiktív koncepció a technológiai irodalomban, amely egy olyan alrendszert ír le, amely a szenzoros adatok és a tudásalapú következtetések integrációjára épül egy autonóm rendszerben. A kifejezés a szenzoros és a tudásalapú megközelítések összekapcsolódására utal, és gyakran a környezeti és feladatspecifikus döntésekhez szükséges kontextus-értelmezést hangsúlyozza.

Főbb jellemzői közé tartozik:

- több forrásból származó szenzoradatok integrálása (sensor fusion),

- kontextus- és környezetértelmezés, ami a döntéseket pontosabbá teszi,

- a tudásalapú vagy modellezésen alapuló értékelés és érvelés,

- gyors és megbízható végrehajtási döntések vagy javaslatok generálása.

Architektúrája tipikusan több rétegből áll:

- érzékelési réteg, amely különböző modalitású szenzorokat gyűjt be,

- feldolgozási/fúziós réteg, ahol az adatok összevetése és egyesítése történik,

- tudásalapú réteg, amely szabályalapú vagy modellezett tudást alkalmaz a kontextus értelmezéséhez,

- döntési és interfész réteg, amely a végrehajtást vagy az üzenetküldést biztosítja.

Kapcsolódó technológiák között megtalálhatók a szenzorfúzió, a tudásalapú rendszerek, az edge computing és a magyarázható mesterséges intelligencia. Az érzékelkbl jelenleg főként elméleti vagy kutatási koncepcióként jelenik meg; gyakorlati megvalósításai a valós technológiák, például komplex szenzorhálózatok és intelligens döntéstámogató rendszerek területén valósulhatnak meg. Kihívásai közé tartozik a komplexitás kezelése, az adatminőség és a magyarázhatóság biztosítása, valamint az energia- és számítási költségek kontrollja.