预处理
仪器校正、基线处理和质量检查把原始响应转化为稳定的分析输入，并在推理前识别无效或不完整测量。
智能分类与诊断
人工智能
人工智能帮助华泰诺安解释仅靠固定阈值难以区分的高维传感数据，可在设备端或联网平台中支持光谱鉴定、细粒度模式识别和仪器诊断。
技术简介
华泰诺安通过人工智能算法对传感器的超高维响应数据进行处理，通过多层神经网络计算，实现传统分析方法不能实现的数据特性区分，应用于拉曼光谱及气体监测传感器的细粒度特性区分等领域。
华泰诺安专有技术HT-MARS®人工智能识别算法应用于手持式拉曼光谱仪，使用大量光谱数据构建深度神经网络模型，可有效地提升物质识别的召回率、正确率和混合物识别的准确度，而且无需联网即可进行人工智能识别分析。与传统的拉曼识别算法相比，HT-MARS®人工智能算法克服了拉曼检测结果有可能受到环境和检测人员操作不规范的影响，使其计算结果更具稳健性，对相似物质的识别也更准确。在联网的环境下，与HTVision华泰系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。
技术原理联系技术专家
学习复杂传感数据中的结构。
经过训练的模型接收受控表达的传感器信号，例如校正后的拉曼光谱、多传感器响应图样或时间序列特征，并依据从标注样本中学习到的模式输出类别、评分、估计值或诊断状态。
华泰诺安HT-MARS®方法将这一原理应用于手持拉曼鉴定，利用光谱数据提升相似物质和混合物的区分能力。边缘推理可在无持续网络连接时运行；在部署条件允许时，联网系统还可把设备结果与更广泛的数据及更新模型结合。
模型只是完整测量链的一部分。训练集覆盖、参考标签、预处理、不确定性阈值、版本控制和性能监测共同决定AI输出在仪器、用户和环境变化后是否仍然有效。
信号路径
从原始响应到受控推理。
可靠的传感智能需要在模型推理前、中、后全过程保留信号的科学含义。
表征
将相关的光谱、空间或时间结构编码为模型输入，并在保留区分证据的同时避免引入不必要的伪特征。
推理
经过验证的模型依据明确阈值输出类别、评分或估计，边缘部署可在连接受限时保持快速、可用的响应。
验证
结果同时呈现置信信息、质量规则和参考依据，反馈与性能监测用于发现模型或数据域何时需要复审。
工程考量
模型性能必须经得起真实环境。
优秀的实验室评分并不足够，模型、仪器和操作流程必须作为一个分析系统持续受控。
代表性数据
训练与验证数据应覆盖相关仪器、物质、混合物、用户和环境，错误标签或隐性采样偏差可能产生看似自信却不正确的输出。
稳健性与漂移
信号分布会随老化、维护、环境条件和新样品类型变化，需要通过监测和受控更新发现性能漂移。
可追溯与监督
模型版本、输入质量和决策依据应可供复核；在后果严重或不确定性较高时，人工确认和替代方法仍然重要。
重点信息
技术特点
数据处理和分析能力
传感器获取的数据通常庞大而复杂，需要进行有效的处理和分析才能提取有用信息。人工智能技术可以应用于传感器数据的处理和分析过程中，通过机器学习、模式识别等算法实现对数据的智能化处理，从而快速、准确地提取出所需信息
实时决策和反馈
基于人工智能的传感器系统能够实时对数据进行分析和处理，并根据分析结果做出相应的决策和反馈。这使得传感器系统能够在实时监测和控制过程中具备更高的智能化水平，快速响应各种变化和事件
自适应性和优化
在系统具备适当输入、控制与降级策略的前提下，经验证的人工智能模型可在预先规定的范围内支持自适应或优化。这种自适应性和优化能力使得传感器系统能够适应不同的工作场景和应用需求，提高了系统的灵活性和适应性
故障检测和预测
借助人工智能技术，传感器系统可以实现对自身状态的监测和分析，及时检测出传感器的故障或异常情况，并进行预测和预警。这有助于及时采取措施修复故障，保障系统的稳定运行和可靠性
智能优化和节能减排
通过人工智能技术的应用，传感器系统可以实现智能优化控制，有效调整和优化系统的工作状态和能耗，实现节能减排和资源有效利用。这有助于降低系统运行成本，提高能源利用率，同时减少对环境的影响