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Usando uma solução baseada em aprendizado de máquina, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Chiba, no Japão, criou um método de transmissão de energia sem fio mais estável e eficiente.
Com esta nova abordagem, sistemas de Transferência de Energia Sem Fio (WPT) transpôs alguns dos desafios enfrentados para manter uma tensão de saída constante e estável, não importando possíveis mudanças de carga. Com isso, o caminho para garantir carregamentos mais rápidos, eficientes e sem cabos está mais livre.
Sistemas de energia sem fio estão se popularizando. Atualmente é possível carregar smartphones, sensores de IoT e diversos outros dispositivos sem a necessidade de plugá-los na tomada. A tecnologia existente utiliza campos eletromagnéticos para enviar energia sem fio, e isso existe desde os tempos de Nikola Tesla, no entanto, os sistemas tradicionais de transmissão de energia sem fio costumam oscilar, tornando o fornecimento instável.
Aprendizado de máquina redesenha sistemas de transmissão de energia sem fio
- Para alcançar uma operação estável, ajustes precisos nos componentes do circuito de energia precisam ser realizados. Mas esses valores são calculados normalmente por meio de equações analíticas que não consideram o comportamento desses circuitos no mundo real.
- Fatores ambientais, tolerâncias de fabricação e capacitância parasita – efeito indesejado que ocorre com a proximidade de componentes e condutores e afetam o desempenho da rede. Por isso, pelo menos até agora, a implementação de uma operação de energia sem fio ainda é um desafio.
- Para lidar com essas limitações, a equipe do Professor Hiroo Sekiya, da Universidade de Chiba, desenvolveu um método baseado em aprendizado de máquina que utiliza a otimização numérica no lugar de fórmulas analíticas.
- Dessa forma, o circuito de transmissão de energia sem fio é modelado com equações diferenciais que capturam e analisam o comportamento das tensões e correntes ao longo do tempo para otimizar o resultado.
- As equações são resolvidas passo a passo até que o sistema alcance condições de estado o estacionário, garantindo estabilidade e eficiência da tensão de saída e fornecimento de energia. Para isso, um algoritmo atualiza os parâmetros repetidamente até que a carga desejada seja alcançada.
Acreditamos que a independência de carga é uma tecnologia fundamental para a implementação social de sistemas WPT. Além disso, este é o primeiro sucesso de um projeto totalmente numérico baseado em aprendizado de máquina na área de pesquisa em eletrônica de potência.
Professor Hiroo Sekiya, líder da equipe de pesquisa na Universidade de Chiba, ao eeNews Power.
Resultados animadores para a adoção da tecnologia
A metodologia utilizada é uma demonstra uma grande mudança nos projetos de transmissão de energia sem fio. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial contribuem para acelerar o desenvolvimento de projetos de WPT e conduz a sistemas mais robustos e adaptáveis.
O sistema foi otimizado para manter uma tensão de saída estável em uma ampla faixa de condições de carga. As flutuações na tensão, de acordo com o estudo, foram inferiores a 5%. Como comparação, a variação em sistemas convencionais chega a 18%.
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Além disso, o projeto apresentou desempenho consistente em cargas leves, gerenciando com eficácia a capacitância do diodo parasita e a dissipação de energia estável na bobina de transmissão.
Mas as implicações vão além do desempenho otimizado. O design baseado em aprendizado de máquina simplifica o desenvolvimento de circuitos, reduz custos e a sensibilidade dos componentes, tornando a adoção comercial da WPT mais próxima da realidade.
O sistema WPT pode ser construído de forma simples, reduzindo o custo e o tamanho. Nosso objetivo é tornar a transmissão de energia sem fio uma prática comum nos próximos 5 a 10 anos.
Professor Hiroo Sekiya, líder da equipe de pesquisa na Universidade de Chiba, ao eeNews Power.
O mundo caminha para sistemas inovadores e cada vez mais conectados. Por isso, avanços como esse mostram que uma infraestrutura totalmente sem fio pode se tornar padrão no dia a dia das pessoas nos próximos anos.