Kako bodo super algoritmi prihodnje telefone iPhone in iPad polnili dvakrat hitreje

Priključite iPhone ali iPad in ga napolnite. Opazili boste, da bo prvih 80% minilo precej hitro, pravzaprav so zanič pri polnjenju zadnjih 20%, za kar si vzamejo veliko več časa, kot se zdi naj bi.

Za to obstaja razlog. Polnjenje baterij do "polne" je a zapleten proces. Ni pravega načina, da bi ugotovili, ali je baterija popolnoma "polna", zato lahko le izmerite napetost, ki (in to je velika poenostavitev) vam pove, koliko odpornosti naletite, ko poskušate vstaviti več električne energije baterijo.

Zato traja toliko časa, da se iPhone napolni zadnjih 20%. Napolni polno moč, dokler ne izmeri določene napetosti, nato pa preide v tako imenovani »način kapljanja«, da počasi omogoči majhno požira elektriko v baterijo, dokler na podlagi nekaterih izračunov programske opreme ne pomisli, da je baterija bolj ali manj poln. Toda nov algotihm bi lahko minil čas, potreben za polnjenje vašega iPhone ali iPad veliko hitreje.

Raziskovalci s kalifornijske univerze v San Diegu pravijo, da se bodo novi algotihmi, ki so jih razvili, zmanjšali običajni polnilni časi pol za standardne litij-ionske baterije, tako kot tisti za vaš iPhone, iPad ali MacBook uporaba.

Tukaj je dogovor. Namesto da bi se zanašali na merjenje napetosti, da bi povedali, kako polna je baterija, so novi algotihmi pravzaprav model točno tam, kjer so litijevi ioni v baterijskih celicah, kar omogoča veliko natančnejšo baterijo branje.

Kako to vodi do hitrejšega polnjenja? Če naprava bolje ve, kako "polna" je baterija, če ve, kje so litijevi ioni, ji ni treba tako hitro preiti v način kapljanja. Lahko samo vlije sok v baterijo do trenutka, ko je čas, da se ustavite.

Najboljši del tega napredka je, da ni več desetletij ali da je stvar tako draga in težavna, da je verjetno ne bomo videli v potrošniškem izdelku. Raziskovalci, ki stojijo za algoritmi, so prepričani, da "ta tehnologija gre v izdelke, ki jih bodo ljudje dejansko uporabljali." Upajmo, da gre za iPhone, iPad in MacBook Airs.

Vir: UCSD
Preko: Gizmodo