AI加持 物聯網無電池通訊能源效率提升40%

韓國釜山大學利用人工智慧強化背向散射技術，打造比目前運作能源效率高出40%的新方法。此項研究為可靠的超低功耗背向散射系統奠定了基礎，未來有望應用於消費電子等產品上。

編譯／曲姵蓉

背向散射技術讓裝置能夠將調製和反射傳入的無線訊號回到發射器，類似於RFID晶片和非接觸式支付卡透過從讀卡器中收集能量來工作，這使物聯網裝置能夠實現無電池通訊。韓國釜山大學利用人工智慧強化背向散射技術，打造比目前運作能源效率高出40%的新方法。

人工智慧加強能源效率

根據報導。背向散射概念並不新鮮，但釜山大學研究團隊創新的地方在於使用人工智慧支援背向散射系統，利用機器學習精準建模，決定反射多少無線訊號的最佳反射係數，利用「轉移學習」技術打造人工智慧模型進行訓練收集數據，再利用實際任務的資料輔助完善。研究團隊甚至在模擬輸入電壓上預先訓練人工神經網路，瞭解調製電路在不同電壓條件下的行為。

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研究團隊利用這些微調的人工智慧模型強化4-QAM和16-QAM調製方案，提高能源運作效率。主管這項研究的Sangkil Kim教授表示，精確電路建模、先進調製技術和偏振多樣性的結合，都是在空中環境中測試的，為了提出應對ISC和物聯網挑戰的整體方法。

物聯網相關產品受惠

他們也強調此項研究為可靠的超低功耗背向散射系統奠定了基礎，未來有望應用於消費電子產品、醫療保健監控、智慧城市基礎設施、環境感應和雷達通訊。

資料來源：TechSpot

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