Japon bilim insanları, kablosuz güç aktarım (KPT) sistemlerinin tasarımında çığır açan, yüksek verimli yeni bir yöntem geliştirdi. Makine öğrenmesi tabanlı bu yöntem, yük değişimlerinde bile sistemin sabit voltajını korumasını sağlıyor; bu da kablosuz gücün daha yaygın benimsenmesi yolunda kritik bir adım olarak görülüyor.
Akıllı telefonlardan biyomedikal sensörlere, hatta indüksiyonlu ocaklara kadar pek çok cihazda KPT sistemleri önemli bir rol oynuyor. Ancak mevcut teknolojinin temel sorunlarından biri, güç dalgalanmalarıyla başa çıkmakta zorlanmasıdır. Bunun nedeni, sistem performansının hangi cihazın (yükün) güç aldığından büyük ölçüde etkilenmesidir.
Akıllı telefon bataryalarının güvenli bir şekilde şarj edilmesi için sürekli ve düzenlenmiş voltaj gerekir. Batarya doldukça elektrik akımına karşı direnci değişir. Yük değişimine bağlı KPT sistemlerinde bu durum, voltaj dalgalanmalarına yol açabilir. Bu da cihaza zarar verebilir veya şarj hızını düşürebilir.
Buna karşılık, yeni makine öğrenmesi yaklaşımı yükten bağımsızdır. Bu, hangi cihaz şarj edilirse edilsin tutarlı güç sağlayabildiği ve yüksek verimliliği koruyabildiği anlamına gelir. Akıllı telefon bataryası örneğinde, batarya doldukça oluşabilecek direnç dalgalanmalarından bağımsız olarak, güç sabit bir voltajda verimli bir şekilde aktarılmaya devam eder.
Bu durum, özellikle yükün şarj sırasında dramatik şekilde değişebileceği elektrikli araçlar gibi daha karmaşık uygulamalardaki büyük bataryalar için büyük önem taşıyor.
Araştırmacılar, bulgularını Haziran 2025'te yayımlanan bir çalışmada duyurdu.
KPT sistemleri, bir radyo veya televizyonun havadan sinyal alması gibi rezonans yoluyla çalışır. Bir verici, bir kapasitör ve indüktör arasındaki güç salınımını ayarlayarak belirli bir frekansta elektromanyetik dalga yayar. Dalga, aynı frekansa ayarlanmış bir alıcı devresine ulaştığında, ikisi rezonansa girerek sinyali büyük ölçüde güçlendirir.
Radyoda sinyal daha sonra ses oluşturmak üzere diğer bileşenlere gönderilirken, KPT sisteminde bu rezonans, alıcının kablosuz olarak iletilen enerjiyi yakalamasını ve depolamasını sağlar.
Yapay Zeka ile Kablosuz Gücü Artırma
Yeni teknik, daha az yük bağımlı güç aktarım sistemlerini modellemek ve optimize etmek için makine öğrenmesini kullanıyor. Süreç, sistemin sanal bir modelini oluşturmayı ve ardından yapay zekanın bu modeli gözlemlemesiyle simülasyonları çalıştırmayı içeriyor.
Yapay zeka, sistemin ne kadar iyi çalıştığını, ne kadar gücün ısı olarak kaybolduğu ve elektrik sinyalinin ne kadar temiz kaldığı gibi kriterlere göre değerlendirir. Ardından, sistemin optimum verimlilikte çalışmasını, minimum dalgalanma ve enerji kaybıyla güç aktarmasını sağlamak için deneme yanılma yöntemini kullanır.
Araştırmacılar, yeni yöntemleriyle dalgalanmaları yük bağımlı sistemlerdeki %18'e kıyasla %5'e düşürdüklerini belirtti. Ayrıca, güç aktarım verimliliğini %86,7'ye kadar artırdılar. Bu oran, yük bağımlı sistemlerin %65 gibi düşük verimliliklerde çalışabildiği göz önüne alındığında önemli bir gelişmedir.
Yük bağımsız KPT sistemlerinin kablosuz cihaz şarjının çok ötesinde geniş etkileri olacağını belirten araştırmanın baş yazarı, bu sonuçların tam kablosuz bir topluma doğru önemli bir adım olduğuna inandıklarını ifade etti. Ayrıca, yük bağımsız işletim sayesinde KPT sistemlerinin daha basit bir şekilde inşa edilebileceğini, böylece maliyet ve boyutun azalacağını sözlerine ekledi. Hedeflerinin önümüzdeki 5 ila 10 yıl içinde KPT'yi yaygınlaştırmak olduğunu belirtti.
Bu çalışma aynı zamanda yapay zekanın elektrik devresi tasarımını iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor ve güç elektroniğinin tasarımında bir dönüşüme yol açarak otomatik devri tasarıma doğru bir geleceğe işaret ediyor.
