EAI ou l'Intelligence Artificielle appliquée aux capteurs électrochimiques, peut être utilisée pour analyser le signal d'un biocapteur de plusieurs manières :
1) Catégoriser : Est-ce le signal correspond-il à l'analyte d'intérêt?
L'application de l'EIA peut augmenter la spécificité du capteur. Les algorithmes peuvent trier les signaux en différentes catégories et garantir que le signal est dû à l'analyte d'intérêt.
2) Détecter les anomalies - Lorsque les capteurs sont sur le terrain, quelque chose peut mal se passer à plusieurs niveaux, y compris la contamination de ceux-ci, (entre outre). L'utilisation de l'EIA permet d'évaluer le signal et répondre à la question : le signal semble-t-il correct ?
3) Réduire le bruit sur le capteur - Le signal d'un capteur et d'un biocapteur change au fil des secondes et des minutes, et vu que les interférences de signal telles que le bruit électrique peuvent interférer sur une échelle de temps inférieure à une seconde, il est donc possible d'entraîner l'EIA à distinguer le signal du bruit.
4) Identifier les modèles - Le cerveau humain est très doué pour repérer les modèles (patterns) dans les données d'un seul capteur et également pour repérer les formes et les modèles dans les données entre plusieurs capteurs. De même, l'EIA peut être entraînée à faire de la reconnaissance de formes et de modèles, de sorte que les données de biocapteurs qui auraient autrement dû être interprétées par un expert puissent être interprétées par un système d'IA.
Lorsque nous intégrons une stratégie d'EIA dans un programme de capteurs ou de biocapteurs, nous discutons avec nos clients concernés et mettons en œuvre une stratégie de collecte, d'organisation et d'interprétation des données.