AI-система автоматичної калібрування IoT-датчиків
Датчики дрейфують: температурні, газові, тиску, вологості — всі потребують періодичної калібрування. Ручна калібрування при тисячах датчиків нереалістична. AI-система автоматично виявляє дрейф та виконує soft-калібрування без візитів техніка.
Типи дрейфу датчиків
Zero drift: постійне зміщення показань. Gain drift: зміна коефіцієнта посилення. Cross-sensitivity drift: реакція на зовнішні фактори (температура впливає на датчик вологості).
Методи автокалібрування
Cross-Sensor Calibration: Кілька датчиків одного типу в порівнянних умовах. Статистична детекція outlier. Датчик значно відрізняється від сусідів — кандидат на дрейф. Автоматична корекція offset.
Temporal Self-Calibration: Датчик вимірює власний baseline в známих умовах (ніч, обладнання вимкнено) → порівняння з очікуваним → корекція.
Reference-Based: Періодичне порівняння з еталонними вимірюваннями (метеостанція для зовнішніх умов, лабораторний стандарт для промислових).
Physics-Informed ML: Модель фізики датчика + нейросеть для передбачення компоненти дрейфу. Тренування на датасеті відомих дрейфів.
Архітектура
IoT пристрої → MQTT → Edge агрегатор → Drift Detection ML → Calibration Parameters → OTA оновлення конфіг пристрою.
Обмеження
Мяка (програмна) калібрування коригує offset та gain. Фізична деградація датчика (забруднення, механічне зношення) непоправна — система помічає датчик для заміни.