Đột phá học máy của Nhật Bản hứa hẹn truyền tải điện không dây ổn định, hiệu quả

Cách mạng hóa nguồn điện không dây: Đột phá học máy của Nhật Bản

Trong bước tiến lớn hướng tới tương lai thực sự không dây, các nhà khoa học Nhật Bản vừa công bố một phương pháp dựa trên học máy giúp cải thiện đáng kể độ ổn định và hiệu quả của các hệ thống truyền tải điện không dây (WPT). Đổi mới này do nhóm nghiên cứu tại Đại học Chiba phát triển và được đăng trên tạp chí danh tiếng IEEE Transactions on Circuits and Systems vào tháng 6 năm 2025, có thể mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi công nghệ sạc không dây trong mọi thứ, từ điện thoại thông minh đến xe điện và thiết bị công nghiệp.

Truyền tải điện không dây, công nghệ cho phép sạc thiết bị mà không cần cáp nối vật lý, từ lâu đã là mong muốn của cả kỹ sư lẫn người tiêu dùng. Dù WPT đã được sử dụng trong các sản phẩm như điện thoại thông minh, bàn chải đánh răng điện và bếp từ, việc ứng dụng rộng rãi hơn vẫn vấp phải những thách thức kỹ thuật, đáng chú ý nhất là nguồn điện cấp không ổn định khi kết nối các thiết bị có nhu cầu năng lượng khác nhau. Đột phá của Nhật Bản giải quyết trực tiếp vấn đề này bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các hệ thống cung cấp điện ổn định, hiệu quả bất kể thiết bị được sạc là gì.

Vì sao truyền tải điện không dây ổn định lại khó đến vậy?

Về cơ bản, truyền tải điện không dây hoạt động bằng cách truyền năng lượng qua các trường điện từ. Cuộn dây phát tạo ra một tần số nhất định, còn cuộn dây thu được điều chỉnh cùng tần số sẽ tiếp nhận năng lượng và chuyển đổi lại thành điện. Quá trình này, gọi là cộng hưởng, rất nhạy với đặc tính của thiết bị nhận điện, hay còn gọi là “tải”.

Ví dụ, khi sạc điện thoại thông minh, điện trở của pin thay đổi trong quá trình pin được nạp đầy. Điều này có thể gây dao động điện áp trong các hệ thống WPT truyền thống, dẫn đến sạc chậm hơn, giảm hiệu suất hoặc thậm chí làm hỏng linh kiện điện tử nhạy cảm. Vấn đề càng rõ rệt hơn với pin dung lượng lớn, chẳng hạn pin xe điện, do tải có thể thay đổi đáng kể trong lúc sạc.

Các giải pháp truyền thống dựa vào những phương trình phân tích phức tạp để tính chính xác giá trị của các linh kiện mạch như cuộn cảm và tụ điện. Tuy nhiên, những phương trình này thường dựa trên các giả định lý tưởng hóa và không tính đến các yếu tố thực tế như dung sai sản xuất, điện dung ký sinh và biến thiên môi trường. Do đó, điện áp đầu ra của các hệ thống WPT thông thường có thể dao động tới 18% khi tải thay đổi, còn hiệu suất có thể giảm xuống chỉ còn 65%.

Học máy thay đổi thiết kế nguồn điện không dây như thế nào?

Nhóm nghiên cứu Đại học Chiba do Giáo sư Hiroo Sekiya dẫn đầu đã giải quyết những thách thức này bằng cách khai thác sức mạnh của học máy và tối ưu hóa số. Phương pháp của họ mô hình hóa toàn bộ mạch WPT bằng các phương trình vi phân phản ánh chính xác hoạt động của linh kiện trong thực tế, bao gồm cả những đặc tính không lý tưởng như điện dung ký sinh của điốt. Các phương trình được giải bằng phương pháp số theo từng bước cho đến khi hệ thống đạt trạng thái hoạt động ổn định.

Để tối ưu hóa hệ thống, các nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán di truyền, một dạng trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ chọn lọc tự nhiên. Thuật toán đánh giá hiệu suất của các cấu hình mạch khác nhau dựa trên những mục tiêu chính: độ ổn định điện áp đầu ra, hiệu suất truyền tải điện và độ méo hài thấp (yếu tố có thể gây nhiễu cho các thiết bị điện tử khác). Sau đó, thuật toán liên tục điều chỉnh các thông số mạch, “tiến hóa” thiết kế cho đến khi đạt hiệu suất tốt nhất có thể trong nhiều điều kiện tải khác nhau.

Phương pháp hoàn toàn dựa trên tính toán số và học máy này cho phép hệ thống hoạt động “không phụ thuộc tải”, theo cách gọi của giới kỹ sư. Nói cách khác, hệ thống duy trì điện áp đầu ra ổn định và hiệu suất cao ngay cả khi tải thay đổi. Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm kỹ thuật này trên một hệ thống WPT lớp EF, cấu trúc kết hợp bộ nghịch lưu lớp E với bộ chỉnh lưu lớp D; cả hai đều nổi tiếng về hiệu suất cao và phù hợp với các ứng dụng truyền tải điện không dây.

Kết quả chính: Độ ổn định và hiệu suất cải thiện vượt bậc

Kết quả rất ấn tượng. Hệ thống mới giảm dao động điện áp đầu ra xuống dưới 5%, cải thiện đáng kể so với mức dao động 18% ở các thiết kế thông thường. Hiệu suất truyền tải điện đạt 86,7% ở tần số 6,78 MHz, với công suất đầu ra hơn 23 watt. Trong khi đó, các hệ thống truyền thống thường khó duy trì hiệu suất trên 65% khi tải thay đổi.

Đáng chú ý, phương pháp học máy cũng cải thiện hiệu suất ở tải nhẹ, vốn là điều kiện khiến các hệ thống truyền thống đặc biệt dễ mất ổn định. Nhờ mô hình hóa chính xác tác động của đặc tính linh kiện trong thực tế, hệ thống duy trì mức tiêu tán năng lượng ở cuộn dây phát gần như không đổi giữa các mức tải khác nhau, cho thấy khả năng điều chỉnh dòng điện hiệu quả và giảm thiểu năng lượng hao phí.

Tác giả chính, Giáo sư Hiroo Sekiya, giải thích: “Phương pháp học máy của chúng tôi mô hình hóa hệ thống trong môi trường ảo, chạy các mô phỏng và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hiệu suất bằng cách giảm năng lượng thất thoát dưới dạng nhiệt và duy trì chất lượng tín hiệu.”

Điều gì làm nên sự khác biệt của đột phá này?

Sạc không dây không phải là công nghệ mới, nhưng thành tựu của nhóm nghiên cứu Nhật Bản nằm ở việc khắc phục thách thức dai dẳng về tình trạng mất ổn định phụ thuộc vào tải. Phương pháp này không đòi hỏi phải mất công điều chỉnh thủ công từng linh kiện mạch cho mỗi thiết bị hoặc ứng dụng mới. Thay vào đó, quy trình thiết kế ứng dụng AI có thể tự động thích ứng với các mức tải, môi trường và trường hợp sử dụng khác nhau, giúp công nghệ thực tiễn hơn nhiều khi triển khai trong đời sống.

Tính linh hoạt này đặc biệt có giá trị với các ứng dụng mới nổi như xe điện, robot công nghiệp và thiết bị cấy ghép y tế, nơi nhu cầu năng lượng có thể thay đổi nhanh chóng và khó dự đoán. Bằng cách bảo đảm nguồn điện được truyền tải ổn định, hiệu quả trong mọi điều kiện, công nghệ này có thể thúc đẩy ứng dụng nguồn điện không dây trong những lĩnh vực đến nay vẫn phụ thuộc vào dây cáp và đầu nối cồng kềnh.

Từ phòng thí nghiệm đến đời sống thường nhật: Con đường hướng tới xã hội không dây

Ý nghĩa của nghiên cứu này vượt xa các thiết bị điện tử tiêu dùng. Nhóm nghiên cứu Đại học Chiba hình dung một tương lai trong đó nguồn điện không dây phổ biến như Wi-Fi, cho phép sạc thiết bị liền mạch tại nhà, văn phòng, nhà máy và không gian công cộng. Thiết kế đơn giản hóa, không phụ thuộc tải cũng có thể giảm chi phí và kích thước của hệ thống WPT, giúp công nghệ dễ được sản xuất hàng loạt và tích hợp vào các sản phẩm thường ngày hơn.

Tuy nhiên, cũng như mọi công nghệ mới, vẫn còn những trở ngại cần vượt qua trước khi được thương mại hóa rộng rãi. Cần tiếp tục hoàn thiện kỹ thuật, tiến hành kiểm tra an toàn nghiêm ngặt và xây dựng các tiêu chuẩn ngành để bảo đảm độ tin cậy cũng như khả năng tương thích giữa các thiết bị và nhà sản xuất. Dù vậy, các chuyên gia tin rằng đột phá này có thể giúp nguồn điện không dây trở nên phổ biến trong vòng 5 đến 10 năm tới.

Theo ColombiaOne.com, “Cải tiến này có thể đặc biệt quan trọng đối với các loại pin lớn, phức tạp hơn như pin xe điện, nơi tải sạc có thể thay đổi đáng kể. Phương pháp này cũng giúp đơn giản hóa cấu trúc mạch và có thể giảm chi phí, kích thước; nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu giúp nguồn điện không dây trở nên phổ biến trong vòng 5 đến 10 năm.”

Trí tuệ nhân tạo: Tương lai của thiết kế điện tử công suất

Đột phá của Nhật Bản là một phần trong xu hướng rộng hơn của ngành kỹ thuật điện: tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy vào thiết kế phần cứng. Theo cách truyền thống, thiết kế các thiết bị điện tử công suất như bộ nghịch lưu, bộ chỉnh lưu và hệ thống điện không dây là quy trình tốn nhiều công sức, đòi hỏi chuyên môn sâu và thử nghiệm sai nhiều lần.

Những tiến bộ gần đây trong AI, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và thuật toán tiến hóa, đang giúp tinh giản quy trình này. Bằng cách tự động hóa việc tối ưu hóa các thông số mạch và tính đến những phức tạp trong thực tế, các công cụ thiết kế ứng dụng AI có thể rút ngắn thời gian phát triển, giảm thiểu sai sót của con người và mở ra những mức hiệu suất, hiệu quả mới.

Theo một bài tổng quan gần đây đăng trên ScienceDirect, “Thiết kế ứng dụng AI giúp tối ưu hóa các thông số của hệ thống truyền tải điện không dây tần số cao. Các mô hình AI dựa trên GPT giúp giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp trong thiết kế điện tử công suất.” Bài tổng quan nêu bật tiềm năng của AI trong việc tạo ra cuộc cách mạng không chỉ ở lĩnh vực truyền tải điện không dây mà còn trong toàn ngành điện tử công suất, từ giao thông vận tải đến Internet vạn vật (IoT).

Tiếp theo, nguồn điện không dây sẽ phát triển ra sao?

Dù kết quả của nhóm nghiên cứu Đại học Chiba hiện dựa trên các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, những nguyên lý nền tảng có thể áp dụng rộng rãi. Khi các phương pháp thiết kế ứng dụng AI ngày càng hoàn thiện và được sử dụng phổ biến hơn, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ chứng kiến tiến bộ nhanh chóng trong việc phát triển các hệ thống điện không dây thiết thực, đáng tin cậy cho nhiều ứng dụng.

Các nhà quan sát ngành dự đoán thập kỷ tới có thể chứng kiến sự xuất hiện của những môi trường “hoàn toàn không dây”, nơi thiết bị tự động sạc ngay khi bước vào phòng, phương tiện được sạc khi đỗ hoặc thậm chí đang di chuyển, còn thiết bị công nghiệp vận hành không bị giới hạn bởi dây cáp điện. Sự chuyển đổi này không chỉ nâng cao tiện lợi mà còn giảm rác thải điện tử, cải thiện an toàn và mở ra những hình thức kết nối, tự động hóa mới.

Tóm tắt

• Các nhà nghiên cứu Nhật Bản tại Đại học Chiba đã phát triển phương pháp dựa trên học máy, cho phép truyền tải điện không dây ổn định và hiệu quả bất kể tải thay đổi.
• Đột phá này giảm dao động điện áp đầu ra xuống dưới 5% và nâng hiệu suất lên 86,7%, so với mức dao động 18% và hiệu suất 65% ở các hệ thống thông thường.
• Quy trình thiết kế ứng dụng AI sử dụng mô hình hóa số và thuật toán di truyền để tối ưu hóa thông số mạch, khắc phục những hạn chế của các phương pháp phân tích truyền thống.
• Công nghệ này có thể thúc đẩy ứng dụng nguồn điện không dây trong điện thoại thông minh, xe điện, thiết bị công nghiệp và nhiều lĩnh vực khác, đồng thời có khả năng giúp sạc không dây trở nên phổ biến trong vòng 5 đến 10 năm tới.
• Nghiên cứu cho thấy vai trò ngày càng lớn của trí tuệ nhân tạo trong việc tự động hóa và tối ưu hóa thiết kế điện tử công suất, hứa hẹn thúc đẩy đổi mới nhanh hơn và tăng độ tin cậy trong tương lai.