加州大學柏克萊分校開發AI驅動PIR感測器 預警地震餘震pirhome.com2025年5月19日熱感資訊 加州大學團隊將PIR感測器陣列與LSTM神經網路結合,透過分析建築物微振動模式,可在地震後5分鐘內預測餘震發生機率。在2024年阿拉斯加地震測試中,系統準確率達89%,較傳統地震儀快30分鐘。此技術已獲美國地質調查局(USGS)採用,未來將部署於環太平洋火山帶 。 上一 文章 日本理研發表柔性PIR感測貼片 打破醫療監測 下一 文章 歐盟頒布新能效標準 2026年起PIR感測器需符合ErP指令 相關文章 InfraTec推出靜電驅動可調波長感測器,氣體分析精準度突破2025年8月17日 MIT研發10奈米原子級熱釋電薄膜,夜視設備邁入無冷卻時代2025年8月17日 YOLE報告:熱電堆感測器加速替代熱釋電技術,AI驅動成關鍵2025年8月17日