The role of industry 4.0 enabling technologies for predicting, and managing of algal blooms: Bridging gaps and unlocking potential
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in data analytics, predictive modeling, and optimization have highlighted the potential of integrating algal blooms (ABs) with Industry 4.0 technologies. Among these innovations, digital twins (DT) have gained prominence, driven by the rapid development of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies, particularly those associated with the Internet of Things (IoT). AI is pivotal in enabling IoT and DT by enhancing decision-making, automating processes, and delivering actionable insights. The intersection of DT and AI in the context of ABs presents a promising new area for research exploration. Digital twins, which serve as virtual replicas of physical entities, systems, or processes, offer significant potential when combined with AI technologies, paving the way for novel research avenues in algal management (AM). This literature review examines digital twins' challenges and applications within AM. It also comprehensively analyzes the current state of IoT-based applications developed using AI and DT. The review further explores the tools for implementing DT systems and surveys existing AI techniques incorporating DTs. Additionally, it discusses the opportunities and challenges associated with creating various IoT-based applications by integrating AI and DT. The review concludes by identifying unexplored research avenues in this emerging field, underscoring the potential for future advancements in Artificial Intelligence of Things (AIoT) within AM. • Algal blooms (ABs) transforming towards ABs-4.0 via data analytics with prediction and managing. • Deployment of ABs infrastructure with the aid of Industry 4.0 enabling technologies. • Digital twins, artificial intelligence, and the Internet of Things can serve as facilitating technologies. • The review outlined future directions for research and technology innovation in ABs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».