تلفیق هوش مصنوعی با نانوژنراتورهای پیزوالکتریک: مروری بر پیشرفت های فناوری های برداشت انرژی هوشمند

در این مطالعه به بررسی جدیدترین پیشرفت ها در فناوری های برداشت انرژی هوشمند پرداخته شده است و به طور ویژه بر روی ارتباط متقابل سودمند بین هوش مصنوعی (AI) و نانوژنراتورهای پیزوالکتریک (PENGs) تاکید شده است. نانوژنراتورهای پیزوالکتریک به دلیل توانایی فوق العاده خود در تبدیل تنش مکانیکی به انرژی الکتریکی، که خصوصیت مواد پیزوالکتریک است، در کاربردهای مختلف توسعه یافته و توجه فزاینده ای را به خود جلب کرده اند. با ادغام روش های هوش مصنوعی، نانوژنراتورهای پیزوالکتریک دچار تغییرات گسترده ای می شوند و ویژگی هایی مانند کنترل خودکار، بهینه سازی و پایش لحظه ای به قابلیت های آن ها اضافه می گردد. ادغام هوش مصنوعی و نانوژنراتورهای پیزوالکتریک تکنیک های نوآورانه و جدیدی را فراهم کرده است، این امر منجر به ایجاد سیستم های هوشمندی می گردد که به طور خودکار و بهینه انرژی را برداشت می کنند. این مطالعه یک مرور جامع از جدیدترین توسعه های نانوژنراتورهای پیزوالکتریک تقویت شده با هوش مصنوعی ارائه می دهد و نشان می دهد که چگونه الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند خروجی های الکتریکی را در حوزه های مختلفی مانند شناسایی اشیاء، رباتیک، دستگاه های پزشکی، حسگرهای صوتی و سیستم های امنیتی به حداکثر برسانند. علاوه بر این، کاربرد تکنیک ها و الگوریتم هایی که بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) طراحی شده اند، در یادگیری عمیق (DL) و یادگیری ماشین (ML) کارایی برداشت انرژی را افزایش می دهد و برآورد قطر نانو الیاف را ساده تر می کند که هر دو به پیشرفت رویه های تولید کمک می کنند. این مقاله پتانسیل نانوژنراتورهای پیزوالکتریک (PENG) مبتنی بر هوش مصنوعی را در بهبود زیرساخت های هوشمند و پروژه های انرژی پایدار تشریح می کند. همچنین به دقت مسائل مرتبط و فرصت های ممکن را بررسی کرده و به جزئیات ادغام سیستم، مهندسی مواد و تولید دستگاه پرداخته است. و نیز به بررسی چندین حوزه کاربردی از جمله دستگاه های اینترنت اشیاء (IoT)، لوازم الکترونیکی پوشیدنی و حسگرهایی که به طور مستقل و بدون نیاز به منبع انرژی خارجی، خود قادر به تامین انرژی مورد نیاز برای عملکردشان هستند می پردازد.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی ، سیستم های هوشمند ، فناوری های برداشت انرژی ، نانوژنراتورهای پیزوالکتریک ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین