MATLAB သည် မော်တာများနှင့် AI အသုံးချမှုအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှုများကို အဓိကအားဖြင့် ရှာဖွေသည်။ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်တာ၏အသက်ကိုခန့်မှန်းခြင်း၊ မော်တာချို့ယွင်းမှုစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းစသည်ဖြင့်။

လျှပ်စစ်မော်တာများ၊ ဆာဗာမော်တာများ ဗိုင်းလိပ်တံမော်တာများနှင့် bldc မော်တာဒီဇိုင်းနှင့် Bobet ထုတ်လုပ်သူ

မော်တာ ချွတ်ယွင်းမှုများ သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်သော လုပ်ငန်းခွင်အခြေအနေများ မပေါ်ပေါက်မီတွင်၊ ဤဖြစ်စဉ်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြီး ဖြစ်လာနိုင်သည့် ပြဿနာများကို ကြိုတင်ကာကွယ်ရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် တိုင်းတာမှုများ ပြုလုပ်ပါ။

ဥပမာအားဖြင့် PMSM သံလိုက်စက်ကွင်းကို ဦးတည်ထိန်းချုပ်သည်- အလိုအလျောက်ချိန်ညှိခြင်း PID ထိန်းချုပ်မှုဖြင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ဤဖြေရှင်းချက်သည် အရှိန်လွန်ကာ ချိန်ညှိချိန်ကို 65% ခန့် တိုစေသည် - အလိုအလျောက်ချိန်ညှိခြင်း PID ထိန်းချုပ်ကိရိယာသည် ချိန်ညှိချိန် မိနစ် 30 ခန့် လိုအပ်ပြီး အလိုအလျောက် AI ထိန်းချုပ်မှုလည်း လိုအပ်ပါသည်။ 10 မိနစ်ခန့်လိုအပ်သည်။

စာရေးသူသည် မော်တာစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် နည်းပညာပြန်လည်ပြောင်းလဲခြင်းသည် အတော်လေးနှေးကွေးသည်ဟု ရွယ်တူများနှင့် မကြာခဏပြောဆိုလေ့ရှိသည်။သို့သော် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များ ရောက်လာသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရာရှုထောင့်မှ ခွဲထွက်ရန်၊ ပိုမိုပါဝင်ရန်နှင့် ပိုမိုခံစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ဤလေပေါက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ လွတ်သွားပေမည်။GPT4 သည် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာတော်လှန်ရေးဖြစ်သည်။

AI က အစားထိုးခံရမှာကို မကြောက်ပါနဲ့၊ ဒါပေမယ့် အဲဒါကို ခံစားနားလည်ပြီး ငါ့အတွက် အသုံးပြုလိုက်ပါ။

AI ကို မော်တာဒီဇိုင်းအတွက် သုံးနိုင်သလား မဆွေးနွေးခင်၊ မော်တာဒီဇိုင်းမှာ ဘာတွေလုပ်ဆောင်ရမယ်ဆိုတာ နားလည်ဖို့ လိုပါတယ်။

မော်တာဒီဇိုင်း၏အဓိကတာဝန်များကို လျှပ်စစ်သံလိုက်ဒီဇိုင်း၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဒီဇိုင်း၊ အပူဒီဇိုင်းစသည်ဖြင့် ခွဲခြားနိုင်သည်။လျှပ်စစ်သံလိုက် ဒီဇိုင်းကို စံနမူနာအဖြစ် ယူ၍ ဒီဇိုင်နာများသည် စွမ်းဆောင်ရည် လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရုံသာမက တစ်ကမ္ဘာလုံးနှင့် စံချိန်စံညွှန်း သတ်မှတ်ခြင်းကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ မျှတသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ဒီဇိုင်းစံနှုန်းများ၊ ယခင်မော်တာလျှပ်စစ်သံလိုက်ဖြေရှင်းချက်အားလုံးကို ကျွမ်းကျင်ပြီး မော်တာဒီဇိုင်းသီအိုရီနှင့် နည်းလမ်းများကို ကျွမ်းကျင်သော AI တစ်ခုရှိနေသည်ဟု ယူဆပါက၊ သူသည် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်ပါသလား။ဖြစ်နိုင်တယ်လို့ ထင်ပါတယ်။ဒါပေမယ့် အဓိကအချက်ကတော့ သူ သင်ယူပြီး လုံလောက်တဲ့ ဗဟုသုတတွေ စုဆောင်းနိုင် ဖို့ပါပဲ။

အတွေ့အကြုံရှိ ဒီဇိုင်နာတစ်ဦးသည် ကြိုတင်စာရင်းသွင်းခြင်းမပြုဘဲ AI သို့ အသိပညာမျှဝေရန် ဆန္ဒရှိပါသလား။ဒီ AI ဟာ သူ့ပုဂ္ဂလိကဖြစ်ရင် ဖြစ်သင့်တယ်လို့ ထင်ပါတယ်။ဤ AI ကို မွေးမြူပြီးနောက်၊ ၎င်းသည် ကျွန်ကဲ့သို့ ဈေးကောင်းဖြင့် ရောင်းချနိုင်သည်။

အတွေ့အကြုံရှိ ဒီဇိုင်နာမှ AI သို့ သင်ကြားပို့ချပေးသည့် အသိပညာမှာ ချို့ယွင်းချက် မှားယွင်းနေသည်၊ ၎င်းသည် AI ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မော်တာအား ချို့ယွင်းချက်နှင့် အကောင်းဆုံးမဖြစ်စေနိုင်သည့် အခြေအနေတစ်ခုရှိသည်။ထို့ကြောင့် မတူညီသော ဒီဇိုင်နာများသည် မတူညီသော AI ကို မွေးမြူကြပြီး ၎င်းတို့ကို ပြုစုပျိုးထောင်သူများ၏ အသိပညာကိုသာ အမွေဆက်ခံကြသည်။

ကောင်းသောအချက်မှာ AI သည် "သခင်" ၏အမွေကို အမွေခံနိုင်ပြီး AI သည် "သခင်" ၏အမွေဆက်ခံသူ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူထံ လွှဲပြောင်းပေးနိုင်သည်။ဒီ AI မှာ ကောင်းမွန်တဲ့ ဗီဇပါရင် အချိန်ကြာကြာ အသုံးဝင်နိုင်ပါတယ်။

အကျိုးရှိသောအချက်မှာ AI သည် လူများအား ထပ်ခါတလဲလဲ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပင်ပန်းမှုကို ရရှိစေရန်နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အမှားများကို လျှော့ချပေးနိုင်သည် ။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရအသိစိတ်နှင့် အသိပညာ မှန်ကန်သည်ဖြစ်စေ မှားသည်ဖြစ်စေ တရားစီရင်နိုင်စွမ်းရှိသော AI သည် ကျွန်များအဖြစ်သို့ မရောက်နိုင်ဘဲ တူညီသော သို့မဟုတ် မြင့်မားသောအဆင့်ရှိ ယဉ်ကျေးသောသူများ ဖြစ်လာသင့်သည်။ဤအချိန်တွင် လူသားများသည် ကျွန်များဖြစ်လာနိုင်သည်။