Nhóm nhà khoa học thuộc Trường Khoa học Tự nhiên và Môi trường (SNES), NU do TS Marina Freitag đã chế tạo được các tế bào quang điện chất màu nhạy quang (Dye-sensitized) trên cơ sở chất điện phân đồng(II/I), đạt được hiệu suất chuyển đổi năng lượng chưa từng có là 38% và 1,0V điện áp hở mạch ở 1.000 lux (đèn huỳnh quang). Những tế bào quang điện chất màu nhạy quang không độc hại và thân thiện với môi trường, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho những nguồn năng lượng bền vững đối với môi trường.
Theo báo cáo nghiên cứu khoa học, được công bố trên tạp chí Khoa học hóa học, nghiên cứu này có khả năng cách mạng hóa phương thức cung cấp năng lượng cho các thiết bị IoT, giúp các thiết bị hoạt động bền vững và hiệu quả hơn, mở ra những cơ hội mới ứng dụng IoT trong các ngành có ý nghĩa quan trọng trong đời sống xã hội như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và phát triển thành phố thông minh.
TS Freitag, nhà nghiên cứu chính tại SNES, Đại học Newcastle cho biết: "Nghiên cứu của chúng tôi đánh dấu một bước quan trọng hướng tới khả năng sản xuất những thiết bị IoT thân thiện môi trường và tiết kiệm năng lượng hơn. Bằng giải pháp kết hợp các tế bào quang điện sáng tạo với những kỹ thuật quản lý năng lượng thông minh trên nền tảng Trí tuệ Nhân tạo, nghiên cứu đang mở ra khả năng chế tạo vô số những thiết bị kết nối internet (IoT) mới, có các ứng dụng sâu rộng trong các ngành khác nhau."
 |
Khai thác năng lượng ánh sáng môi trường, Trí tuệ Nhân tạo (IoT) cách mạng hóa Internet vạn vật, giảm mức tiêu thụ năng lượng của các thiết bị cảm biến và tăng cường tính bền vững của thiết bị. Ảnh Ella Marushchenko – Ella Maru Studio. |
Khái niệm sử dụng ánh sáng môi trường xung quanh làm nguồn năng lượng đánh dấu một sự thay đổi mô hình cho thiết kế IoT. Các thiết bị hoạt động độc lập và không yêu cầu bảo trì phức tạp. IoT tự chủ về năng lượng có thể được triển khai ở những nơi và số lượng trước đây không khả thi do chi phí bảo trì.
Ba kịch bản triển khai chính cho loại thiết bị IoT mới này bao gồm không gian nhà máy, văn phòng, cửa hàng và nhà cửa. Các thiết bị IoT thông minh sử dụng thuật toán Máy học trên thiết bị để dự đoán khả năng cung cấp năng lượng trong môi trường thay đổi, thực hiện khối lượng công việc tính toán phù hợp theo nhu cầu, thời gian và lượng ánh sáng xung quanh.
Nhóm cũng giới thiệu một công nghệ quản lý năng lượng tiên tiến, sử dụng những mạng thần kinh nhân tạo Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), cho phép dự đoán những thay đổi trong môi trường triển khai thiết bị, điều chỉnh tải điện toán của các cảm biến IoT phù hợp với sự thay đổi của điều kiện làm việc. Hệ thống quản lý năng lượng năng động này cho phép mạch thu năng lượng hoạt động với hiệu quả tối ưu, giảm thiểu tổn thất điện năng và sự cố mất điện.
Nghiên cứu đột phá này chứng minh sức mạnh tổng hợp của Trí tuệ Nhân tạo và ánh sáng môi trường xung quanh có thể là nguồn năng lượng phù hợp, cung cấp năng lượng cho hoạt động của thế hệ thiết bị IoT tiếp theo. Những cảm biến IoT tiết kiệm năng lượng, được cung cấp điện năng từ các tế bào quang điện hiệu suất cao từ ánh sáng môi trường, có thể tự động điều chỉnh mức sử dụng năng lượng của thiết bị dựa trên những dự đoán LSTM, giúp tiết kiệm năng lượng đáng kể và giảm tải nhu cầu truyền thông mạng.
Theo Tech Xplore
