這一技術或許有朝一日能幫助訓練焊接機器人和監控電動汽車，但它也能讓能源公司更好地為智能家庭和工廠供電。

普渡大學(Purdue University)的創新人員開發了一種傳感模塊，該模塊與機器學習一起工作，可應用于從電動汽車到制造和家居設計的各種應用。該技術是一種監測電流的小型非侵入式傳感器。

“我們已經創造了第一種非侵入性的、安全的、比其他選擇更精確的電流傳感器，”Kaushik Roy說，他是普渡大學電子和計算機工程的杰出教授，幫助領導該研究團隊。

在電動汽車等應用中，電流檢測的選項包括使用電阻器作為電流傳感器或使用不能測量小電流的非侵入性霍爾傳感器。普渡大學的團隊使用帶有傳感器的機器學習算法來幫助解釋和收集數據，如能源使用、當前的問題和最佳的制造方法。

“我們的技術可以讓人通過電流進行發現，”普渡大學工程學院(Purdue's College of engineering)的電子與計算機工程教授榮炳耀(Byunghoo Jung)說。“這種傳感器可以與機器學習一起用于培訓制造機器人，為房主提供減少能源使用的精確提示，或幫助診斷電動汽車和摩托車的問題。”

羅伊說，普渡傳感器的其他優點還包括易于安裝和維護，因為小型傳感器纏繞在一根中央導線上，以監測電流。傳感器可以測量到的當前信息傳輸任何計算系統通過藍牙，USB或其他方法，可以通過機器學習訓練檢測精確的品牌使用的微波在特定的時間，如果時間對能源消耗是最優的。