ความก้าวหน้าด้านแมชชีนเลิร์นนิงของญี่ปุ่น ช่วยให้การส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายมีเสถียรภาพและประสิทธิภาพสูง

พลิกโฉมพลังงานไร้สาย: ความก้าวหน้าด้านแมชชีนเลิร์นนิงของญี่ปุ่น

นักวิทยาศาสตร์ในญี่ปุ่นเผยวิธีการที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งช่วยเพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพของระบบส่งกำลังไฟฟ้าไร้สาย (WPT) ได้อย่างมาก นับเป็นก้าวสำคัญสู่อนาคตที่ไร้สายอย่างแท้จริง นวัตกรรมนี้พัฒนาโดยทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิบะ และตีพิมพ์ในวารสารชั้นนำ IEEE Transactions on Circuits and Systems เมื่อเดือนมิถุนายน 2025 ซึ่งอาจปูทางให้การชาร์จไร้สายแพร่หลาย ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงรถยนต์ไฟฟ้าและอุปกรณ์อุตสาหกรรม

การส่งกำลังไฟฟ้าไร้สาย ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ทำให้อุปกรณ์ชาร์จได้โดยไม่ต้องใช้สายเคเบิล เป็นความใฝ่ฝันของทั้งวิศวกรและผู้บริโภคมาอย่างยาวนาน ปัจจุบันมีการใช้ WPT ในผลิตภัณฑ์อย่างสมาร์ตโฟน แปรงสีฟันไฟฟ้า และเตาแม่เหล็กไฟฟ้า แต่การนำไปใช้อย่างแพร่หลายยังติดขัดด้วยความท้าทายทางเทคนิค โดยเฉพาะความไม่เสถียรของการจ่ายกำลังไฟเมื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์ที่มีความต้องการพลังงานแตกต่างกัน ความก้าวหน้าจากญี่ปุ่นนี้มุ่งแก้ปัญหาดังกล่าวโดยตรง ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างระบบที่จ่ายกำลังไฟได้อย่างสม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะชาร์จอุปกรณ์ชนิดใด

เหตุใดการส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายให้เสถียรจึงเป็นเรื่องท้าทาย?

โดยพื้นฐานแล้ว การส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายทำงานด้วยการส่งพลังงานผ่านสนามแม่เหล็กไฟฟ้า ขดลวดส่งจะสร้างความถี่หนึ่งขึ้นมา ส่วนขดลวดรับซึ่งปรับให้ตรงกับความถี่ดังกล่าวจะรับพลังงานและแปลงกลับเป็นไฟฟ้า กระบวนการนี้เรียกว่าเรโซแนนซ์ และไวต่อคุณสมบัติของอุปกรณ์รับพลังงาน หรือ “โหลด” อย่างมาก

ตัวอย่างเช่น เมื่อชาร์จสมาร์ตโฟน ความต้านทานของแบตเตอรี่จะเปลี่ยนไปตามระดับการชาร์จ ซึ่งอาจทำให้แรงดันไฟฟ้าในระบบ WPT แบบดั้งเดิมผันผวน ส่งผลให้ชาร์จช้าลง ประสิทธิภาพลดลง หรือแม้แต่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ไวต่อความเปลี่ยนแปลงเสียหาย ปัญหานี้เห็นได้ชัดยิ่งขึ้นกับแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ เช่น แบตเตอรี่ในรถยนต์ไฟฟ้า ซึ่งโหลดอาจเปลี่ยนแปลงอย่างมากระหว่างการชาร์จ

วิธีแก้ปัญหาแบบดั้งเดิมอาศัยสมการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเพื่อคำนวณค่าที่แม่นยำของส่วนประกอบในวงจร เช่น ตัวเหนี่ยวนำและตัวเก็บประจุ แต่สมการเหล่านี้มักตั้งอยู่บนสมมติฐานในอุดมคติ และไม่ครอบคลุมปัจจัยในสภาพการใช้งานจริง เช่น ค่าความคลาดเคลื่อนในการผลิต ความจุแฝง และความแปรผันของสภาพแวดล้อม ด้วยเหตุนี้ ระบบ WPT ทั่วไปจึงอาจมีแรงดันไฟฟ้าขาออกแกว่งได้ถึง 18% เมื่อโหลดเปลี่ยน และประสิทธิภาพอาจลดลงเหลือเพียง 65%

แมชชีนเลิร์นนิงพลิกโฉมการออกแบบระบบส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายอย่างไร

ทีมมหาวิทยาลัยชิบะซึ่งนำโดยศาสตราจารย์ฮิโรโอะ เซกิยะ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการหาค่าเหมาะที่สุดเชิงตัวเลขเพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ แนวทางของทีมจำลองวงจร WPT ทั้งระบบด้วยสมการเชิงอนุพันธ์ที่สะท้อนพฤติกรรมของส่วนประกอบจริงได้อย่างแม่นยำ รวมถึงคุณสมบัติที่ไม่เป็นอุดมคติ เช่น ความจุแฝงของไดโอด จากนั้นแก้สมการด้วยวิธีเชิงตัวเลขทีละขั้น จนระบบเข้าสู่สภาวะการทำงานคงตัว

เพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุดของระบบ นักวิจัยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ได้แรงบันดาลใจจากการคัดเลือกโดยธรรมชาติ ขั้นตอนวิธีจะประเมินประสิทธิภาพของวงจรแต่ละรูปแบบตามเป้าหมายสำคัญ ได้แก่ เสถียรภาพของแรงดันไฟฟ้าขาออก ประสิทธิภาพการจ่ายกำลังไฟ และการบิดเบือนฮาร์มอนิกต่ำ (ซึ่งอาจรบกวนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อื่น) จากนั้นจะปรับพารามิเตอร์ของวงจรซ้ำไปเรื่อย ๆ เพื่อ “พัฒนา” แบบจำลองจนได้ประสิทธิภาพดีที่สุดภายใต้สภาวะโหลดที่หลากหลาย

วิธีการที่ใช้การคำนวณเชิงตัวเลขและแมชชีนเลิร์นนิงเต็มรูปแบบนี้ทำให้ระบบทำงานแบบ “ไม่ขึ้นกับโหลด” ได้ ในอีกนัยหนึ่ง ระบบจะรักษาแรงดันไฟฟ้าขาออกให้คงที่และมีประสิทธิภาพสูง แม้โหลดจะเปลี่ยนแปลง นักวิจัยสาธิตเทคนิคนี้กับระบบ WPT แบบคลาส EF ซึ่งเป็นโครงสร้างที่รวมอินเวอร์เตอร์คลาส E/F เข้ากับวงจรเรียงกระแสคลาส D โดยทั้งสองแบบขึ้นชื่อเรื่องประสิทธิภาพสูงและเหมาะกับการใช้งานส่งกำลังไฟฟ้าไร้สาย

ผลลัพธ์สำคัญ: เสถียรภาพและประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างก้าวกระโดด

ผลการทดลองโดดเด่นอย่างมาก ระบบใหม่นี้ลดความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าขาออกให้เหลือน้อยกว่า 5% ซึ่งดีขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับการแกว่ง 18% ในการออกแบบทั่วไป ประสิทธิภาพการส่งกำลังไฟพุ่งขึ้นเป็น 86.7% ที่ความถี่ 6.78 MHz โดยจ่ายกำลังไฟขาออกได้มากกว่า 23 วัตต์ ในทางตรงกันข้าม ระบบแบบดั้งเดิมมักรักษาประสิทธิภาพให้สูงกว่า 65% ได้ยากเมื่อโหลดเปลี่ยนแปลง

ที่สำคัญ แนวทางแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อโหลดต่ำ ซึ่งเป็นช่วงที่ระบบทั่วไปมีแนวโน้มไม่เสถียรเป็นพิเศษ ด้วยการจำลองผลของคุณสมบัติส่วนประกอบในสภาพใช้งานจริงได้อย่างแม่นยำ ระบบจึงรักษาการสูญเสียพลังงานในขดลวดส่งให้เกือบคงที่ในโหลดที่แตกต่างกัน แสดงให้เห็นถึงการควบคุมกระแสที่มีประสิทธิภาพและการสูญเสียพลังงานที่น้อยที่สุด

ศาสตราจารย์ฮิโรโอะ เซกิยะ หัวหน้าทีมวิจัย อธิบายว่า “แนวทางแมชชีนเลิร์นนิงของเราจำลองระบบในโลกเสมือน ทำการจำลอง และใช้ปัญญาประดิษฐ์เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการลดพลังงานที่สูญเสียไปในรูปความร้อน พร้อมรักษาคุณภาพของสัญญาณ”

อะไรทำให้ความก้าวหน้านี้แตกต่าง?

แม้การชาร์จไร้สายไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ความสำเร็จของทีมญี่ปุ่นคือการเอาชนะปัญหาเรื้อรังเรื่องความไม่เสถียรที่ขึ้นอยู่กับโหลด วิธีการนี้ไม่จำเป็นต้องปรับแต่งส่วนประกอบวงจรด้วยมืออย่างละเอียดสำหรับอุปกรณ์หรือการใช้งานใหม่แต่ละแบบ แต่ใช้กระบวนการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับให้เข้ากับโหลด สภาพแวดล้อม และกรณีใช้งานที่แตกต่างกันโดยอัตโนมัติ จึงเหมาะกับการนำไปใช้จริงมากกว่า

ความยืดหยุ่นนี้มีคุณค่าเป็นพิเศษต่อการใช้งานรูปแบบใหม่ เช่น รถยนต์ไฟฟ้า หุ่นยนต์อุตสาหกรรม และอุปกรณ์ฝังในร่างกายทางการแพทย์ ซึ่งความต้องการพลังงานอาจเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและคาดเดาได้ยาก เทคโนโลยีนี้อาจเร่งการนำพลังงานไร้สายไปใช้ในภาคส่วนต่าง ๆ ที่ยังต้องพึ่งพาสายเคเบิลและขั้วต่อที่ยุ่งยาก ด้วยการทำให้การจ่ายกำลังไฟมีเสถียรภาพและประสิทธิภาพสูงในทุกสภาวะ

จากห้องทดลองสู่ชีวิตประจำวัน: เส้นทางสู่สังคมไร้สาย

ผลกระทบจากงานวิจัยนี้ครอบคลุมมากกว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค ทีมมหาวิทยาลัยชิบะมองเห็นอนาคตที่พลังงานไร้สายแพร่หลายไม่ต่างจาก Wi-Fi ทำให้ชาร์จอุปกรณ์ได้อย่างราบรื่นในบ้าน สำนักงาน โรงงาน และพื้นที่สาธารณะ การออกแบบที่เรียบง่ายและไม่ขึ้นกับโหลดนี้ยังอาจช่วยลดต้นทุนและขนาดของระบบ WPT ทำให้ผลิตจำนวนมากและติดตั้งเข้ากับผลิตภัณฑ์ในชีวิตประจำวันได้ง่ายขึ้น

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่อื่น ๆ ยังมีอุปสรรคที่ต้องผ่านก่อนจะนำไปใช้เชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลาย จำเป็นต้องมีการพัฒนาทางวิศวกรรมเพิ่มเติม การทดสอบความปลอดภัยอย่างเข้มงวด และการจัดทำมาตรฐานอุตสาหกรรม เพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือและการทำงานร่วมกันได้ระหว่างอุปกรณ์และผู้ผลิตหลายราย ถึงกระนั้น ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าความก้าวหน้านี้อาจทำให้พลังงานไร้สายกลายเป็นเรื่องปกติภายในห้าถึงสิบปีข้างหน้า

ตามรายงานของ ColombiaOne.com “การปรับปรุงนี้อาจมีความสำคัญเป็นพิเศษกับแบตเตอรี่ขนาดใหญ่และซับซ้อนกว่า เช่น แบตเตอรี่ในรถยนต์ไฟฟ้า ซึ่งโหลดขณะชาร์จอาจเปลี่ยนแปลงอย่างมาก วิธีการนี้ยังช่วยให้การสร้างวงจรง่ายขึ้น และอาจลดต้นทุนกับขนาด โดยทีมตั้งเป้าทำให้พลังงานไร้สายแพร่หลายภายในห้าถึงสิบปี”

ปัญญาประดิษฐ์: อนาคตของการออกแบบอิเล็กทรอนิกส์กำลัง

ความก้าวหน้าของญี่ปุ่นเป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่กว้างขึ้นในวิศวกรรมไฟฟ้า นั่นคือการนำปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ในการออกแบบฮาร์ดแวร์ ในอดีต การออกแบบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์กำลัง เช่น อินเวอร์เตอร์ วงจรเรียงกระแส และระบบส่งกำลังไฟฟ้าไร้สาย เป็นกระบวนการที่ใช้แรงงานมาก ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูงและการทดลองปรับแก้ซ้ำหลายครั้ง

ความก้าวหน้าล่าสุดของ AI รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่และขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ กำลังช่วยให้กระบวนการนี้คล่องตัวยิ่งขึ้น เครื่องมือออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดเวลาในการพัฒนา ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และเปิดทางสู่ประสิทธิภาพและสมรรถนะระดับใหม่ ด้วยการทำให้การปรับพารามิเตอร์วงจรเป็นไปโดยอัตโนมัติและคำนึงถึงความซับซ้อนในสภาพจริง

ตามบทความปริทัศน์ล่าสุดที่เผยแพร่บน ScienceDirect ระบุว่า “การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยปรับพารามิเตอร์ของระบบส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายความถี่สูงให้เหมาะสมที่สุด โมเดล AI ที่ใช้ GPT ช่วยลดเวลาและความซับซ้อนในการออกแบบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์กำลังได้อย่างมาก” บทความปริทัศน์ชี้ให้เห็นศักยภาพของ AI ที่อาจพลิกโฉมไม่เพียงการส่งกำลังไฟฟ้าไร้สาย แต่รวมถึงแวดวงอิเล็กทรอนิกส์กำลังทั้งหมด ตั้งแต่การขนส่งไปจนถึงอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT)

อนาคตของพลังงานไร้สายจะเป็นอย่างไร?

แม้ผลการทดลองของทีมมหาวิทยาลัยชิบะในปัจจุบันจะมาจากการทดลองในห้องปฏิบัติการ แต่หลักการเบื้องหลังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวาง เมื่อวิธีการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI พัฒนาขึ้นและมีผู้ใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น เราคาดว่าจะเห็นความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในการพัฒนาระบบพลังงานไร้สายที่ใช้งานได้จริงและเชื่อถือได้สำหรับการใช้งานหลากหลายรูปแบบ

ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าในทศวรรษหน้าอาจเกิดสภาพแวดล้อมที่ “ไร้สายอย่างสมบูรณ์” โดยอุปกรณ์จะเริ่มชาร์จโดยอัตโนมัติทันทีที่เข้ามาในห้อง ยานพาหนะจะชาร์จไฟขณะจอด หรือแม้แต่ขณะเคลื่อนที่ และอุปกรณ์อุตสาหกรรมจะทำงานได้โดยไม่ต้องมีข้อจำกัดจากสายไฟ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงเพิ่มความสะดวกสบาย แต่ยังช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ เพิ่มความปลอดภัย และเปิดทางสู่การเชื่อมต่อและระบบอัตโนมัติรูปแบบใหม่

สรุป

• นักวิจัยญี่ปุ่นจากมหาวิทยาลัยชิบะพัฒนาวิธีที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิง เพื่อให้การส่งกำลังไฟฟ้าไร้สายมีเสถียรภาพและประสิทธิภาพสูง แม้โหลดจะเปลี่ยนแปลง
• ความก้าวหน้านี้ลดความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าขาออกให้ต่ำกว่า 5% และเพิ่มประสิทธิภาพเป็น 86.7% เทียบกับความผันผวน 18% และประสิทธิภาพ 65% ในระบบทั่วไป
• กระบวนการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้การจำลองเชิงตัวเลขและขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมเพื่อปรับพารามิเตอร์วงจรให้เหมาะสม และเอาชนะข้อจำกัดของวิธีวิเคราะห์แบบดั้งเดิม
• เทคโนโลยีนี้อาจเร่งการนำพลังงานไร้สายไปใช้กับสมาร์ตโฟน รถยนต์ไฟฟ้า อุปกรณ์อุตสาหกรรม และอื่น ๆ และอาจทำให้การชาร์จไร้สายแพร่หลายภายใน 5 ถึง 10 ปี
• งานวิจัยนี้สะท้อนบทบาทที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ในการทำให้การออกแบบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์กำลังเป็นไปโดยอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ซึ่งจะช่วยเร่งนวัตกรรมและเพิ่มความน่าเชื่อถือในอนาคต