無線電力伝送システムの電気特性をAIで予測：システム設計の時間を大幅に削減

九州大学の研究チームは、AI（人工知能）を活用して、周波数や伝送距離に依存する無線電力伝送システムの電気特性を予測することに成功した。システム設計の時間を大幅に削減できるようになる。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

動作周波数やカップリング性能なども高い精度で予測

　九州大学大学院システム情報科研究院のRamesh Pokharel教授、Adel Barakat助教および、同大システム情報科学府の姜欣博士後期課程（3年生）による研究チームは2024年4月、AI（人工知能）を活用して、周波数や伝送距離に依存する無線電力伝送システムの電気特性を予測することに成功したと発表した。システム設計の時間を大幅に削減することが可能になる。

　無線電力伝送システムは、充電用のゲーブルが不要となるため、電気自動車やスマートフォン、医療機器などで導入が進む。関連する発信器／受信器の設計にはAI技術が用いられているが、これまでのAIモデルは伝送効率の予測にとどまっていた。適用可能なサイズや伝送距離も限定されていたという。

　そこで今回、異なる伝送距離における発受信器の磁界結合を分析し、4つのカップリングパフォーマンスを解明。新たなAIモデルでは伝送効率だけでなく、動作周波数など複数の電気特性を、より高い精度で予測することができ、システムの設計自動化を可能にした。

左はオーバーカプリングの予測結果。伝送距離が変わった時の伝送効率（中央）と動作周波数（右）の予測結果［クリックで拡大］ 出所：九州大学

　今回の研究成果により、特定の伝送距離や動作周波数をAIシステムに与えると、最適なレイアウトが生成される。このため、設計プロセスを大幅に効率化できるという。