Recentment, la Comissió Nacional de Desenvolupament i Reforma i l'Administració Nacional d'Energia van emetre conjuntament dictàmens d'implementació sobre la promoció del desenvolupament d'alta{0}}qualitat de l'energia "intel·ligència artificial+". Les opinions esmentaven específicament un punt: l'avaluació de l'estat dels equips elèctrics i el funcionament i el manteniment intel·ligents. Creeu aplicacions com ara la percepció intel·ligent i l'avís de l'estat de l'equip, el posicionament i el diagnòstic intel·ligents d'avaries de l'equip, la presa de decisions-intel·ligents per al manteniment de l'estat dels equips, la predicció intel·ligent dels riscos de desastres dels equips i la generació intel·ligent de tiquets de treball de manteniment per millorar el nivell de gestió ajustada dels equips.
A la indústria solar fotovoltaica, la IA es desenvolupa en silenci.
En els últims anys, l'energia solar s'ha desenvolupat ràpidament. El 2024, la capacitat instal·lada mundial de fotovoltaica arribarà a un màxim històric de 597 gigawatts, un augment del 33% respecte als 449 gigawatts del 2023. Aquest creixement suposarà una capacitat solar instal·lada global que superi els 2,2 terawatts, en comparació amb aproximadament 1,6 terawatts a finals del 200% de la capacitat solar instal·lada a Europa. a 655 gigawatts l'any 2025. Actualment, l'energia solar representa aproximadament el 6,9% del subministrament d'electricitat mundial, més que al voltant del 5,6% el 2023. Malgrat el ràpid creixement i l'enorme potencial de l'energia solar, moltes empreses, organitzacions i indústries encara no estan disposades a adoptar-la completament a causa de les limitacions intermitents de producció i eficiència.
El rendiment dels panells solars està influenciat per diversos factors, com ara les condicions meteorològiques canviants, la intensitat de la llum solar variable i la capacitat del sistema per gestionar la transmissió d'energia. Si l'electricitat generada no està adequadament regulada, pot generar un malbaratament d'energia, una baixa eficiència o un subministrament d'energia poc fiable - que els usuaris i les empreses que depenen d'una energia estable no es poden permetre. En aquest cas, l'ajustament-del cicle de treball (és a dir, la relació entre el temps d'encesa i el temps d'apagat del panell solar) és crucial per maximitzar la utilització de l'energia del sistema de panells solars.
D'altra banda, l'aprenentatge automàtic (ML) i la intel·ligència artificial de punta (Edge AI) estan canviant fonamentalment l'eficiència de diverses indústries, ja que permeten una presa de decisions més intel·ligent i basada en dades--. Per exemple, en el camp de les energies renovables, l'aprenentatge automàtic optimitza el rendiment de les plaques solars mitjançant l'anàlisi de les condicions ambientals, la predicció de la producció d'energia i la implementació de manteniment predictiu per minimitzar el temps d'inactivitat. A més de l'energia solar, l'aprenentatge automàtic també pot millorar l'eficiència de la fabricació mitjançant el manteniment predictiu i l'automatització dels processos, reduir el malbaratament d'energia a les xarxes intel·ligents mitjançant la previsió de càrrega-en temps real i millorar la productivitat agrícola donant suport a les tecnologies d'agricultura de precisió. En aquests diversos casos d'ús, l'aprenentatge automàtic impulsa la millora contínua transformant dades complexes en coneixements útils, estalviant temps, reduint costos i millorant la sostenibilitat. En resposta a aquesta tendència, diversos fabricants de controladors han integrat la tecnologia AI a MCU/MPU per satisfer les noves demandes de la indústria dels inversors fotovoltaics.
Infineon
L'equip d'HTEC va utilitzar el processador PSoC Edge d'Infineon per investigar com utilitzar xarxes neuronals profundes (DNN) per predir el cicle de treball òptim dels convertidors DC-DC, centrant-se en identificar les funcions d'entrada més rellevants per millorar el rendiment i la fiabilitat.
Molts d'aquests mètodes es basen en dades de mesura, com ara la irradiància solar i la temperatura ambient, ja que aquests paràmetres estan estretament relacionats amb la potència de sortida dels panells solars. Tanmateix, la integració de sensors d'irradiància també comporta alguns inconvenients, com ara costos addicionals i el risc de mesures inexactes a causa de factors com l'acumulació de pols o les diferències d'ubicació del sensor. Per abordar aquest problema, alguns investigadors han proposat una estimació indirecta dels valors d'irradiància infraroja, però això augmenta la complexitat del modelatge i pot introduir fonts d'error que es poden propagar mitjançant algorismes MPPT.
A més, s'han proposat mètodes sense sensor o de sensor baix, que només utilitzen dades de mesura de voltatge i corrent proporcionades directament per plaques solars. Aquests senyals interns són de fàcil accés, essencialment sincronitzats amb les condicions de funcionament del panell solar, i eviten molts problemes complexos relacionats amb la detecció de la irradiància.
El programari per implementar l'algorisme de seguiment del punt de màxima potència (MPPT) basat en intel·ligència artificial s'ha desplegat en una plataforma de maquinari personalitzada desenvolupada per HTEC. La plataforma connecta de manera segura la sortida del panell solar a un convertidor de CC-CC i inclou tots els components de detecció necessaris per controlar la tensió, el corrent i la temperatura ambient. Aquests senyals serveixen d'entrada per a DNN, que calcula el cicle de treball adequat en-temps real. La plataforma també té una funció de comunicació Bluetooth i admet la funció d'interfície humà-màquina (HMI), que pot proporcionar als usuaris comentaris-en temps real sobre la producció d'energia i l'estat del sistema. D'aquesta manera, el sistema pot gestionar el cicle de treball dels convertidors DC-DC alhora que proporciona informació que es pot utilitzar per al manteniment predictiu.
Mòdul de gestió d'energia: assigneu energia als mòduls PSOC Edge i Bluetooth.
Mòdul de comunicació Bluetooth: gestiona la transmissió de dades sense fil per a les funcions HMI.
Mòdul de detecció: mesura la tensió-en temps real i el corrent generats per les plaques solars.
Mòdul de processador: mòdul PSOC Edge System Level (SOM): executa totes les tasques informàtiques, inclosa la inferència de l'IA i la lògica de control.
El microcontrolador Arm Cortex-M de la sèrie PSOC Edge E84 és un MCU segur d'alt-rendiment, baixa-potència i equipat amb acceleració ML. Es basa en el nucli-Cortex-M55 d'alt rendiment, és compatible amb Helium DSP i es combina amb el nucli Arm Ethos-U55 NPU i el nucli-Cortex-M33 de baixa potència. S'utilitza conjuntament amb la plataforma d'acceleració de maquinari NNLite d'ultra-potència Infineon. PSOC Edge pot analitzar contínuament les dades del sensor a partir del seguiment de la intensitat de la llum solar, la temperatura del panell i la sortida de potència. Això li permet ajustar dinàmicament la direcció dels panells solars, fer un seguiment de MPPT i optimitzar el funcionament de l'inversor sense el retard causat pel processament del núvol. A més, la IA pot detectar patrons de consum d'energia i predir esdeveniments de demanda o d'ombra, optimitzant així encara més les estratègies d'emmagatzematge i assignació d'energia. Els conjunts de dades d'alta qualitat són essencials per al desenvolupament i la validació de solucions de seguiment del punt de màxima potència (MPPT) basades en intel·ligència artificial. L'article utilitza el conjunt de dades de central fotovoltaica costanera disponible públicament de la Universitat Estatal de Humboldt als Estats Units, selecciona dades de mostreig d'alta-freqüència amb intervals d'un minut durant tres anys, simula la sortida de voltatge i corrent dels panells fotovoltaics en funció de paràmetres com la irradiància solar i la temperatura i genera el cicle de treball corresponent al punt de potència màxima de l'etiqueta. Al mateix temps, s'extreuen funcions auxiliars, com ara els canvis de tensió i corrent, i després del preprocessament, com ara la normalització i l'eliminació de dades nocturnes, es proporciona suport de dades fiable per a la formació. En la construcció de models d'IA, s'adopta una arquitectura multi-perceptró (MLP) per abordar les deficiències dels mètodes tradicionals d'observació de pertorbacions (P&O), com ara la convergència lenta i les oscil·lacions de potència. El rendiment del model s'optimitza mitjançant un enfocament en dues-etapes d'entrenament-a-pas a pas i formació-en temps real. L'entrenament pas a pas permet al model predir els paràmetres elèctrics òptims basats en valors de mesura instantània, mentre que l'entrenament en temps real-introdueix un mecanisme de retroalimentació que pren la predicció anterior com a entrada posterior, la corregeix iterativament per simular escenaris reals i, finalment, aconsegueix una baixa latència i un esquema MPPT d'alta robustesa que s'adapta a la plataforma integrada de millora de la utilització de sistemes fotovoltaics d'eficiència energètica. ambients.
Per implementar el model d'IA a la plataforma PSOC Edge, cal convertir el model del format de punt flotant de 32-bit- al format de 8 bits. Tenint en compte l'arquitectura de xarxa neuronal relativament compacta dissenyada per a tasques MPPT, la quantificació de models s'utilitza principalment com a tècnica d'optimització, i no s'apliquen estratègies de compressió més avançades com la destil·lació de models, ja que no millora significativament l'eficiència de la mida del model, que ja és molt petita. La quantificació del model converteix els paràmetres del model de representacions de coma flotant de 32 o 64 bits a formats de baixa precisió, com ara nombres enters de 8 bits, reduint significativament l'empremta de memòria i els requisits computacionals del model, fent-lo més adequat per al desplegament de dispositius de punta. Al mateix temps, mitjançant l'ús de l'entrenament conscient de quantificació (QAT) per simular entorns de quantificació durant la fase d'entrenament, es pot alleujar l'impacte negatiu de la precisió reduïda sobre la precisió del model i, fins i tot, es pot millorar la capacitat de generalització.
Un cop completada l'optimització del model, l'algoritme d'IA es desplega a la plataforma Infineon PSOC Edge mitjançant el marc de desenvolupament ModusToolbox. El marc admet el desplegament de models de quantificació de 8-bits i els usuaris només han d'exportar el model en format TensorFlow Lite (TFLite) per integrar-lo perfectament a l'accelerador d'IA de la plataforma. Els models Keras de coma flotant també es poden desplegar directament per gestionar l'optimització de la quantificació dins del marc. El model d'IA convertit es convertirà a un format compatible amb C, amb pesos i paràmetres emmagatzemats com a valors uint8 per coincidir amb l'arquitectura de 8-bits de l'accelerador d'IA, aconseguint una inferència més ràpida i un menor ús de memòria. L'avaluació del rendiment mostra que, tot i que l'error de predicció de potència del model de quantificació va augmentar del 0,0109% al 0,6145%, el retard d'inferència va disminuir de 3 mil·lisegons a 0,3 mil·lisegons i el consum d'energia per inferència va disminuir de 68,904 microjoules a 2,592 microjoules. A més, el rendiment del PSOC Edge és més de 23 vegades inferior al basat en la solució Arm Cortex-M4, amb una reducció del retard de més de 23 vegades i una reducció del consum d'energia de més de 42 vegades, demostrant plenament els avantatges de desplegar solucions d'IA eficients i en temps real a l'aplicació de punta MPPT d'aquesta plataforma.
A més d'optimitzar MPPT, les-informació d'IA en temps real també aporten avantatges addicionals - manteniment predictiu. L'equip de HTEC ha desenvolupat una interfície d'usuari dedicada que pot predir coneixements continus sobre el rendiment del sistema basat en models d'IA. Aquestes prediccions es poden creuar amb la generació d'energia real per identificar diferències significatives que poden ser causades per la degradació del rendiment dels components, cosa que permet als interessats organitzar el manteniment de manera proactiva. HTEC assenyala que el treball futur pot explorar més tècniques d'optimització, com ara integrar més dades del sensor o utilitzar mètodes avançats de compressió de models, per millorar encara més la precisió i el rendiment del sistema. No obstant això, l'enfocament actual destaca el potencial del MPPT impulsat per la intel·ligència artificial en solucions solars integrades, proporcionant orientació per a una gestió de l'energia més eficient i sostenible i pràctiques de manteniment de dispositius més intel·ligents.
STMicroelectronics
STMicroelectronics ha llançat una solució d'interruptor de falla d'arc (AFCI) basada en STM32.
En l'àmbit de la seguretat elèctrica, els incendis causats per falles d'arc representen fins a una quarta part, i l'aparició contínua de nous escenaris d'aplicació com ara plaques solars, bateries d'energia, eines elèctriques i bicicletes elèctriques ha plantejat requisits innovadors més elevats per a la tecnologia de protecció d'arcs. Tot i que els algorismes-basats en regles poden millorar la seguretat dels dispositius elèctrics, la seva adaptabilitat ambiental és limitada i la taxa de falses alarmes és alta. Les solucions d'IA basades en núvol, tot i que són molt precises, s'enfronten a riscos de latència i privadesa.
En aquest context, les solucions d'IA de punta s'han convertit en un punt d'equilibri ideal - no requereixen connexions de xarxa ni processament extern, i poden completar el processament de dades localment al dispositiu en temps real, aconseguint la detecció instantània i la resposta dels arcs alhora que s'eliminen els riscos de privadesa i seguretat. Al mateix temps, mitjançant l'aprenentatge continu per adaptar-se a diferents entorns, redueixen significativament les taxes de falses alarmes i milloren l'eficiència del sistema. Si escolliu l'eina NanoEdge AI Studio com a nucli de desenvolupament, amb la seva interfície-de fàcil ús i facilitat d'ús, pot filtrar i generar automàticament el model òptim basat en les dades de l'usuari; Si hi ha xarxes neuronals entrenades prèviament disponibles, STM32Cube.AI també es pot utilitzar per a l'optimització de la compressió per adaptar-se als entorns encastats.
En la implementació específica, s'utilitza una placa AFCI personalitzada amb STM32G4 com a nucli com a suport de maquinari. Primer es recullen uns 1000 conjunts de senyals de funcionament normal i després es recullen un nombre igual de senyals de falla d'arc. Els dos tipus de dades s'importen al projecte de classificació de NanoEdge AI Studio, i l'eina genera automàticament una biblioteca d'IA adaptada i l'integra al codi per aconseguir un seguiment en temps real-de les alarmes d'activació de corrent i arc. Aquest esquema utilitza un sensor de corrent de freqüència de mostreig de 150 kHz per processar dos tipus de dades (falla d'arc i sense arc) per a 2048 × 1 eix, aconseguint finalment una precisió de detecció del 100%, ocupant només 16,7 KB de RAM i 0,5 KB d'espai d'emmagatzematge Flash.
NXP
La tecnologia de detecció d'arc de la NPU de la sèrie NXP MCX N s'utilitza àmpliament en diverses ocasions que requereixen detecció d'arc, com ara:
Sistema d'alimentació: s'utilitza per controlar i detectar falles d'arc en el sistema d'alimentació i prendre mesures oportunes per evitar l'expansió de les fallades.
Control industrial: s'utilitza en sistemes d'automatització industrial i control de robots per detectar possibles riscos d'arc i garantir la seguretat de la producció.
Smart Home: en els sistemes domèstics intel·ligents, s'utilitza per controlar la situació de l'arc al circuit i millorar la seguretat del consum d'electricitat de la llar.
NXP ha llançat solucions de programari i maquinari de detecció d'arc, així com programari de formació en adquisició de dades, que pot accelerar molt la velocitat de desenvolupament dels productes de detecció d'arc d'usuari. El MCU de la sèrie MCX N integra NPU internament, cosa que pot assolir una velocitat d'inferència-líder del sector de 4,8 Gops i accelerar el funcionament de les xarxes neuronals convolucionals. Milloreu el rendiment-en temps real de la detecció de fallades d'arc.
El procés d'implementació de la detecció d'arcs de falla basada en IA inclou cinc passos: adquisició de dades, formació de dades, quantificació de models, validació de models i desplegament, tots els quals es poden completar mitjançant el programari informàtic superior-únic que proporciona NXP.
Com es mostra a la figura següent, es construeix una plataforma de proves segons els requisits UL1699B. La sortida de la font de simulació PV s'introdueix al terminal d'entrada DC PV de l'inversor fotovoltaic després de passar pel dispositiu generador d'arc. En connectar els transformadors en sèrie, detecteu el senyal de CA generat per l'arc de falla. A través de la placa d'adquisició, l'ADC integrat a MCXN947 té una resolució de 16 bits i pot suportar una velocitat de mostreig de fins a 2 Mbps a una resolució de 16 bits, el que el fa molt adequat per a l'adquisició de senyal d'arc. El senyal és mostrat per l'ADC i processat per la MCU.
TLa placa d'adquisició proporcionada per NXP actualment admet la detecció simultània de dos senyals d'arc, i la placa d'adquisició està connectada a la placa FRDM-MXN947 com a targeta filla.
Pel que fa al disseny del circuit d'adquisició, en la investigació teòrica, mitjançant l'anàlisi de les característiques del domini freqüencial, s'acostuma a trobar que quan es produeix un arc de falla de CC, l'energia harmònica del corrent CC en el rang de freqüències de 10KHz-100kHz augmentarà significativament. Així, el circuit dissenyat utilitza el filtratge de pas de banda per processar el senyal d'entrada. Les característiques de la banda de freqüència es mostren a la figura següent:
Al mateix temps, en l'aplicació de mètodes de detecció de domini de freqüència, per tal d'evitar l'acoblament mutu i la interferència entre la banda de freqüència característica dels arcs de falla de CC i la banda de freqüència de distorsió harmònica causada per l'autocontrol dels sistemes fotovoltaics, es va seleccionar la banda de freqüència de 10 kHz-100 kHz com a banda de freqüència característica dels arcs de falla de CC per a l'anàlisi i la detecció.
En principi, FFT s'utilitza per al càlcul d'harmònics, prenent 2048 punts com a segments per al funcionament de FFT. El MCXN947 té un mòdul PowerQuad a l'interior, que pot accelerar el funcionament FFT. Els resultats calculats es quantifiquen i s'alimenten a la NPU transportada per MCXN947 per al seu processament. Obteniu el resultat final de la classificació. Identificant així eficaçment escenes amb arcs elèctrics.
Durant el funcionament-en temps real, els resultats de la detecció s'imprimeixen a través del port sèrie. Actualment, quan es detecta un arc, el grau de concordança de reconeixement de sortida és del 99%.
Renesas Electronics
Fuchang Electronics ha llançat un sistema de detecció de fallades d'arc d'intel·ligència artificial (AI) de punta utilitzant la MCU RA6M4 de Renesas Electronics, que pot aconseguir una detecció ràpida i eficient. Aquest sistema és molt adequat per a l'energia solar, l'energia intel·ligent i els sistemes de corrent continu, ja que proporciona un control de seguretat-en temps real amb recursos mínims. La solució AFCI adopta la solució AI Plus del Future Design Center (FDC), que integra solucions FDC AI i Reality AI.
Amb la promoció global dels estàndards NEC, IEC 60364-4-42 i UL 1699B, s'espera que els enviaments anuals d'AFCI superin els 40 milions d'unitats l'any 2030. Fuchang Electronics utilitza Renesas RA6M4 MCU i Reality AI Tools ®, hem desenvolupat un sistema innovador que utilitza terminals de flaix 10000000000BAI detecció gairebé perfecta en menys de 4 ms, gairebé eliminant les falses alarmes i identificant arcs perillosos de CC i CA que altres dispositius no poden reconèixer.
Avantatge principal: reconeixement de sèries temporals basat en intel·ligència artificial, recolzat per Renesas Reality AI
Detecció: falles d'arc (arcs petits i grans), manipulació de circuits oberts i tancats i corbes de corrent anormals
Detecció ultra ràpida: temps d'inferència tan baix com 10-250 mil·lisegons, inclòs el preprocessament i la validació de diverses finestres.
Aprenentatge amb un clic: el botó integrat pot ajudar a calibrar automàticament la placa de circuit segons l'entorn de disseny del client. Capaç de copiar dades calibrades a altres plaques de circuit. No cal formació en IA/ML basada en núvol
Mercats objectiu i aplicacions: inversors solars, interruptors automàtics, sistemes d'emmagatzematge d'energia de la bateria (BESS), inversors, carregadors de CC de vehicles elèctrics, aparells de commutació industrials, eines de bateries d'alta potència PDU per a centres de dades d'intel·ligència artificial, vehicles elèctrics
El grup de productes de microcontroladors (MCU) RA6M4 de Renesas Electronics utilitza el suport TrustZone ® El nucli Arm Cortex-M33 d'alt rendiment-. Quan s'utilitza juntament amb el Secure Crypto Engine (SCE) dins del xip, pot proporcionar la funcionalitat d'un xip segur. Ethernet MAC integrat amb DMA dedicat garanteix un alt rendiment de dades. El RA6M4 adopta un procés eficient de 40 nm, recolzat pel concepte d'ecosistema obert i flexible del paquet de configuració flexible (FSP) basat en FreeRTOS, i es pot ampliar per utilitzar altres sistemes operatius-en temps real (RTOS) i middleware. RA6M4 és adequat per a les necessitats d'aplicacions IoT com Ethernet, funcions de seguretat per a aplicacions futures, memòria RAM incrustada de gran capacitat i baix consum d'energia (executant l'algoritme CoreMark des de la memòria flash, fins a 99 µ A/MHz).
Texas Instruments
Tot i que l'aplicació de la intel·ligència artificial en sistemes de control-en temps real, com ara l'accionament del motor, l'energia solar i la gestió de la bateria, no ha captat sovint els titulars com els nous grans models de llenguatge, l'aplicació de l'IA d'avantguarda en la detecció d'errors pot millorar de manera efectiva l'eficiència, la seguretat i la productivitat del sistema.
L'MCU pot millorar la capacitat de detecció d'avaries en sistemes de control en temps real-d'alta tensió-. Aquests MCU utilitzen unitats de processament de xarxes neuronals (NPU) integrades per executar models de xarxes neuronals convolucionals (CNN), que poden reduir eficaçment la latència i el consum d'energia quan es controlen els errors del sistema. La integració de funcions d'IA d'avantguarda a la mateixa MCU que gestiona el control-en temps real pot ajudar a optimitzar el disseny del sistema i millorar el rendiment general. La clau per al funcionament fiable dels sistemes d'accionament del motor i d'energia solar rau en la detecció ràpida i previsible d'avaries, que no només redueix les falses alarmes, sinó que també controla les anomalies dels coixinets del motor i els errors reals en temps real.
Els MCU amb capacitats d'IA d'avantguarda poden controlar dos tipus d'errors: un són els errors dels coixinets del motor. Quan es produeixen condicions anormals o degradació del rendiment en els coixinets del motor, la detecció oportuna d'aquests errors és crucial per evitar parades inesperades, escurçar el temps d'inactivitat i reduir els costos de manteniment; La segona és la falla de l'arc solar, que fa referència al fenomen de descàrrega d'arc causada per camins inesperats com ara el corrent que passa per l'aire. Sovint és causat per fallades d'aïllament, connexions soltes i altres problemes en els sistemes d'energia solar. L'alta temperatura generada per aquesta falla pot provocar un incendi o danys al sistema elèctric. Per tant, controlar i detectar aquesta avaria és un mitjà necessari per garantir el funcionament segur i fiable dels sistemes d'energia solar.
Els mètodes tradicionals de detecció d'avaries, com ara la supervisió d'avaries del coixinet del motor, es basen en la detecció discreta de diversos dispositius i l'anàlisi basada en regles-, mentre que la detecció d'avaries d'arc solar utilitza l'anàlisi del senyal de corrent del domini de la freqüència i el judici de llindars. Aquests mètodes no només requereixen un profund coneixement professional, sinó que també tenen una adaptabilitat i sensibilitat limitades, cosa que dificulta garantir la precisió de la detecció i augmenta la complexitat del sistema.
Basat en IA de punta integrada per a la detecció d'errors, utilitzant MCU en -en temps real com TMS320F28P550SJ com a portadors, l'execució local de models CNN pot millorar de manera efectiva les taxes de detecció d'errors, reduir les falses alarmes i aconseguir un manteniment predictiu més precís. El model CNN, amb la seva capacitat per aprendre de manera autònoma patrons complexos a partir de dades de sensors en brut, pot extreure directament característiques de senyals de vibració, corrents de corrent continu i altres dades. En combinar diferents condicions de funcionament, diferències de maquinari i algorismes de preprocessament, es pot millorar l'adaptabilitat i la fiabilitat del model i es pot reduir la latència de detecció. En escenaris com ara l'accionament del motor, l'energia solar i la gestió de la bateria, els models CNN poden identificar amb precisió els modes d'error i aconseguir una detecció eficient i en temps real-en entorns dinàmics.
Resum
En escenaris d'aplicació com ara l'accionament del motor i l'energia solar, la detecció d'errors-en temps real és la pedra angular per garantir la seguretat operativa i la fiabilitat-a llarg termini. Edge AI, amb les seves capacitats de processament de dades en temps real-local, ha revolucionat els mètodes de detecció d'errors, millorant significativament la precisió de la detecció i reduint la latència, proporcionant un fort suport per a un funcionament del sistema eficient i estable.