当风雨敲打着风力发电机的叶片时，不列颠哥伦比亚大学奥卡纳干分校（UBC Okanagan）的研究人员在数百公里外仔细观察屏幕，分析叶片的涂层能否承受住风雨的侵袭。

虽然这只是在实验室里进行的测试，但研究人员正在努力改进涡轮机、直升机螺旋桨甚至桥梁等结构的监测方式，以防止天气造成的损坏。

UBC奥卡纳干分校博士生Vishal Balasubramanian解释说，从航空到海洋运输，从可再生能源发电到建筑，不断变化的气候使得各行各业对更好的“侵蚀—腐蚀”监测的需求与日俱增。

在许多行业中，耐磨涂层用于保护结构免受侵蚀磨损。然而，这些涂层的使用寿命有限，会随着时间的推移而磨损。因此，需要定期检查这些涂层结构是否有磨损和破损，然后通过重新涂覆受损区域来修复。

Balasubramanian是UBC奥卡纳干微电子和千兆赫应用实验室（OMEGA）的研究人员之一，目前正在开发可直接嵌入涂层的传感器。这可以避免人为因素造成的误差，并大大缩短检测时间。通过将人工智能（AI）和增强现实（AR）技术集成到这些嵌入式传感器中，研究人员可以实时监测机械保护涂层的磨损情况，从而防止灾难性故障的发生。

作为最近发表在《自然·通讯 》（Nature Communications）上的这项研究的主要作者，Balasubramanian解释说：“通过将人工智能技术应用到我们的微波谐振器传感器中，我们不仅能够检测到表面涂层的侵蚀，还能分辨出多层涂层中的单个涂层何时受到侵蚀。”

一些研究表明，美国每年因金属腐蚀造成的损失接近3000亿美元，超过该国国内生产总值的3%。但这不仅仅是钱的问题。

Balasubramanian解释说，侵蚀会对桥梁、飞机、汽车和海军基础设施的外表面造成不可逆转的损害。历史上有一长串结构性故障灾难，侵蚀被认为是导致数千人丧生的结构性故障的主要原因，其中包括2018年意大利热那亚大桥垮塌、1984年印度博帕尔天然气悲剧和2000年得克萨斯州卡尔斯巴德天然气管道大火。

“能够主动监测和解决设备老化问题——尤其是在恶劣的环境中——无疑可以保护重要的基础设施，减少对人类生命的影响，”UBC奥卡纳干工程学院副教授、OMEGA实验室首席研究员穆罕默德·扎里菲（Mohammad Zarifi）博士说，“几年来，我们一直在开发基于微波的结冰探测传感器，而人工智能和AR等新技术的加入可以成倍提高这些传感器的效能。”

新开发的传感器可以检测和定位多层涂层中的侵蚀层，还可以检测保护涂层的总磨损深度。收集到这些信息后，工程师和使用者可以详细了解潜在的损害和故障危险。

在实验室中，差分网络设备接口系统在不同的温度（酷热和严寒）、不同的湿度和紫外线照射水平下进行了测试，以模拟几种恶劣的环境。在四种不同类型的实验装置中，使用不同类型的涂层对所开发的系统进行了测试，并对其响应进行了监测，这些实验装置都能实现所需的环境参数变化。

Balasubramanian说：“我们在一些最恶劣的环境下测试了传感器，包括各种温度、湿度和紫外线照射。我们不断挑战这些传感器所能承受的极限，以便走在世界各地发生的灾害的前面。”

这项研究得到了加拿大国防部、加拿大自然科学和工程研究理事会以及加拿大创新基金会的资助。