第83章 叢集式ai控制系統 (第2/3頁)

視覺資訊，對視覺資訊的分析可以用小凡。

紅外感測器，透過檢測物體發出的紅外輻射來感知環境。鐳射測距儀，測量與目標物體之間的距離。超聲波感測器，透過發射超聲波並接收其反射波來測量距離。

雷達感測器，雷達感測器發射電磁波並接收其反射訊號，用於測量速度、距離和角度。

觸覺感測器，這些感測器能夠感知壓力、振動、觸控等物理接觸資訊。

麥克風，用於音訊輸入，用於捕捉和分析環境中的聲音資訊，語音識別、聲源定位。

慣性測量單元，包括加速度計、陀螺儀和磁力計等，用於測量和報告裝置的方向、速度和加速度。

光敏感測器，如光敏電阻、光敏二極體等，用於檢測環境光照強度。

氣味感測器，這些感測器能夠檢測並識別特定氣味或揮發性化合物。

還有一些其他的感測器，用於叢集元件獲取資訊，這些資訊有的被當即根據AI程式進行處理，有的傳輸給中樞，形成更復雜的決策。

總之李星不僅學習這些感測器和各種部件構造，還要用叢集AI除錯整理處理模型，達到智慧處理的效果。

每個元件自己進行分散式計算，並協同工作，還可以隨時擴充套件或刪除錯誤元件。每個元件進行多鏈路並行擴充套件，上下文語義理解與共享，生成器自我連結和記憶。

除了蜂群無人機，組建地面無人化智慧機械化部隊之外，這套系統還有很多用途。

其中就有星辰航天目前的兩個專案，火箭回收和超重型推進器。

還有災難救援與應急響應，在自然災害（如地震、洪水）或人為災難（如化學洩漏）發生後。

組建起智慧網路的各元件叢集能夠迅速部署無人機群進行災情評估、搜救被困人員、投送救援物資，並指揮地面機器人清理道路、修復基礎設施。

透過實時分析現場資料，最佳化救援路徑和資源分配，極大地提高救援效率。

農業精準化作業，部署在農田中的無人機和智慧農機裝備，透過叢集的統一排程，可以實現作物監測、精準施肥、病蟲害防治等任務的自動化執行。

利用大資料分析，最佳化種植結構，提高作物產量和質量，同時減少資源浪費和環境汙染。

太空探索與開發，部署在探月探索火星的太空車，如嫦娥，部署這套系統後，各種元件配合工作，更高效地完成探索。

當然其中最重要的就是蜂群無人機，這套智慧無人機械部隊將徹底改變二十一世紀的高科技戰爭。

培養一個士兵，以及他犧牲後所需要付出代價的成本太高，智慧無人機械裝置將徹底改變這種狀況，一輛無人機的成本幾千元。

以後在乎人命的軍隊就完全沒法和這種成本幾千元，一整套蜂群攻擊系統才幾十萬的無人機械部隊作戰。

整個大二上學期，除了中途去看了一眼xG的世界賽決賽，xG3-1擊敗SKt奪冠，李星都在一邊學習一邊搞這個叢集AI系統，幸虧這幾個月他已經率先將GpU\/cpU設計最佳化升到了10級。

給的超凡特性是一種超級晶片設計架構，李星有預感這顆超級晶片的能力絕對非常強大，只是他找不到地方測試，論證並生產。

因為國家目前還不具備生產這種級別的超級晶片的能力，李星猜測最強的晶片製造商灣機電也可能造不出來。

就算能造出來，李星也絕不可能交給他們去製造，李星交出超級晶片的設計架構，轉眼這東西就會被洩露給西方，他沒那麼蠢。

不造成來，而且只是灌輸到腦海裡超級晶片的設計架構，李星也不知道它能做到什麼，只是確定還是矽基晶片，沒有科幻到碳基晶片，光子晶片