Stell dir vor, du könntest dein Handy aufladen, ohne es an die Steckdose anzuschließen. Forschende haben herausgefunden, wie das möglich sein könnte.
Hast du schon mal von drahtloser Energieübertragung gehört? Das klingt wie Zauberei, oder? Stell dir vor, du könntest dein Handy oder sogar ein Auto aufladen, ohne es an eine Steckdose anzuschließen. Das wäre doch super, oder? Forschende haben eine neue Methode entwickelt, um Energie über größere Entfernungen drahtlos zu übertragen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass sie mit Hilfe von Maschinenlernen die Effizienz der drahtlosen Energieübertragung verbessern können. Sie haben eine spezielle Struktur namens SSH-Kette verwendet, die wie eine Kette aus Perlen aussieht. Diese Kette kann Energie sehr effizient übertragen und ist auch weniger anfällig für Störungen durch die Umgebung. Das bedeutet, dass die Energieübertragung zuverlässiger und schneller wird.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Methode namens Gradientenabstieg verwendet. Das ist eine Art Rechenverfahren, das hilft, die besten Einstellungen für die Energieübertragung zu finden. Sie haben auch eine spezielle Art von Physik namens topologische Physik genutzt, die sich mit den Eigenschaften von Materialien beschäftigt. Mit Hilfe von Maschinenlernen konnten sie die besten Einstellungen für die SSH-Kette finden und so die Effizienz der Energieübertragung verbessern.
Warum ist das wichtig?
Diese Entdeckung ist wichtig, weil sie die Zukunft der Energieübertragung revolutionieren könnte. Stell dir vor, du könntest dein Handy oder sogar ein Auto aufladen, ohne es an eine Steckdose anzuschließen. Das wäre nicht nur bequem, sondern auch umweltfreundlich, weil weniger Stromkabel und Steckdosen benötigt würden. Außerdem könnte diese Technologie in der Medizin verwendet werden, um medizinische Geräte im Körper drahtlos mit Energie zu versorgen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Entdeckung gemacht haben, heißen Likai Wang, Yuqian Wang, Shengyu Hu, Yunhui Li, Hong Chen, Ce Wang und Zhiwei Guo. Sie haben ihre Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlicht.