जापान की मशीन लर्निंग सफलता से स्थिर और कुशल वायरलेस बिजली हस्तांतरण की उम्मीद

वायरलेस बिजली में क्रांतिकारी बदलाव: जापान की मशीन लर्निंग सफलता

वास्तव में वायरलेस भविष्य की दिशा में एक बड़ी छलांग लगाते हुए, जापान के वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग पर आधारित एक ऐसी विधि पेश की है जो वायरलेस बिजली हस्तांतरण (WPT) प्रणालियों की स्थिरता और दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करती है। चिबा विश्वविद्यालय की शोध टीम द्वारा विकसित और जून 2025 में प्रतिष्ठित पत्रिका IEEE Transactions on Circuits and Systems में प्रकाशित यह नवाचार, स्मार्टफोन से लेकर इलेक्ट्रिक वाहनों और औद्योगिक उपकरणों तक हर चीज में वायरलेस चार्जिंग को व्यापक रूप से अपनाने का रास्ता खोल सकता है।

वायरलेस बिजली हस्तांतरण वह तकनीक है जो उपकरणों को भौतिक तारों के बिना चार्ज करने की सुविधा देती है। यह लंबे समय से इंजीनियरों और उपभोक्ताओं का सपना रही है। हालांकि WPT का इस्तेमाल पहले से ही स्मार्टफोन, इलेक्ट्रिक टूथब्रश और इंडक्शन स्टोव जैसे उत्पादों में होता है, लेकिन इसका व्यापक उपयोग तकनीकी चुनौतियों के कारण सीमित रहा है। इनमें सबसे प्रमुख है, अलग-अलग ऊर्जा जरूरतों वाले उपकरणों को जोड़ने पर बिजली आपूर्ति का अस्थिर होना। जापान की यह सफलता कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से ऐसी प्रणालियां बनाकर इस समस्या का सीधा समाधान करती है, जो चार्ज किए जा रहे उपकरण की परवाह किए बिना लगातार और कुशलता से बिजली देती हैं।

स्थिर वायरलेस बिजली हस्तांतरण इतना चुनौतीपूर्ण क्यों है?

मूल रूप से, वायरलेस बिजली हस्तांतरण विद्युत चुंबकीय क्षेत्रों के जरिए ऊर्जा भेजने पर काम करता है। एक ट्रांसमीटर कॉइल एक निश्चित आवृत्ति पैदा करती है, और उसी आवृत्ति के अनुरूप ट्यून की गई रिसीवर कॉइल ऊर्जा ग्रहण कर उसे फिर से बिजली में बदल देती है। अनुनाद कहलाने वाली यह प्रक्रिया, ऊर्जा प्राप्त करने वाले उपकरण यानी "लोड" की विशेषताओं के प्रति बेहद संवेदनशील होती है।

उदाहरण के लिए, स्मार्टफोन चार्ज करते समय बैटरी का प्रतिरोध उसके चार्ज होने के साथ बदलता है। इससे पारंपरिक WPT प्रणालियों में वोल्टेज में उतार-चढ़ाव हो सकता है, जिसके कारण चार्जिंग धीमी हो सकती है, दक्षता घट सकती है या संवेदनशील इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को नुकसान भी पहुंच सकता है। इलेक्ट्रिक वाहनों जैसी बड़ी बैटरियों में यह समस्या और गंभीर हो जाती है, क्योंकि चार्जिंग के दौरान लोड में काफी बदलाव हो सकता है।

पारंपरिक समाधानों में इंडक्टर और कैपेसिटर जैसे सर्किट घटकों के सटीक मान निकालने के लिए जटिल विश्लेषणात्मक समीकरणों का सहारा लिया जाता है। लेकिन ये समीकरण अक्सर आदर्श स्थितियों को मानकर बनाए जाते हैं और विनिर्माण में सहनशीलता, परजीवी कैपेसिटेंस तथा पर्यावरणीय बदलाव जैसे वास्तविक दुनिया के कारकों को ध्यान में नहीं रख पाते। नतीजतन, लोड बदलने पर पारंपरिक WPT प्रणालियों के आउटपुट वोल्टेज में 18% तक उतार-चढ़ाव हो सकता है, जबकि दक्षता घटकर 65% तक रह सकती है।

मशीन लर्निंग वायरलेस बिजली के डिजाइन को कैसे बदलती है

प्रोफेसर हिरू सेकीया के नेतृत्व में चिबा विश्वविद्यालय की टीम ने मशीन लर्निंग और संख्यात्मक अनुकूलन की मदद से इन चुनौतियों का सामना किया। उनकी विधि पूरे WPT सर्किट का मॉडल बनाने के लिए अवकल समीकरणों का इस्तेमाल करती है, जो डायोड की परजीवी कैपेसिटेंस जैसी गैर-आदर्श स्थितियों समेत वास्तविक घटकों के व्यवहार को सटीक रूप से दर्शाती हैं। इन समीकरणों को संख्यात्मक तरीके से चरण-दर-चरण हल किया जाता है, जब तक कि प्रणाली स्थिर संचालन अवस्था तक न पहुंच जाए।

प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए शोधकर्ताओं ने जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग किया, जो प्राकृतिक चयन से प्रेरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक प्रकार है। यह एल्गोरिदम कुछ प्रमुख लक्ष्यों के आधार पर अलग-अलग सर्किट विन्यासों के प्रदर्शन का आकलन करता है: आउटपुट वोल्टेज की स्थिरता, बिजली आपूर्ति की दक्षता और कम हार्मोनिक विकृति (जो अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में बाधा डाल सकती है)। फिर यह सर्किट के मापदंडों को बार-बार समायोजित करता है और डिजाइन को "विकसित" करता है, ताकि कई तरह की लोड स्थितियों में सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन हासिल हो सके।

यह पूरी तरह संख्यात्मक, मशीन लर्निंग-आधारित विधि इंजीनियरों के शब्दों में "लोड-स्वतंत्र" संचालन संभव बनाती है। दूसरे शब्दों में, लोड में बदलाव के बावजूद प्रणाली स्थिर आउटपुट वोल्टेज और उच्च दक्षता बनाए रखती है। शोधकर्ताओं ने अपनी तकनीक का प्रदर्शन क्लास-EF WPT प्रणाली पर किया। इस टोपोलॉजी में क्लास-EF इन्वर्टर और क्लास-D रेक्टिफायर का संयोजन होता है, और दोनों ही अपनी उच्च दक्षता तथा वायरलेस बिजली के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्तता के लिए जाने जाते हैं।

मुख्य नतीजे: स्थिरता और दक्षता में उल्लेखनीय सुधार

नतीजे प्रभावशाली रहे। नई प्रणाली ने आउटपुट वोल्टेज में उतार-चढ़ाव को 5% से कम कर दिया, जो पारंपरिक डिजाइनों में दिखने वाले 18% के उतार-चढ़ाव की तुलना में बड़ा सुधार है। 6.78 MHz पर बिजली हस्तांतरण की दक्षता बढ़कर 86.7% हो गई और आउटपुट पावर 23 वॉट से अधिक रही। इसकी तुलना में, पारंपरिक प्रणालियों को बदलते लोड के तहत अक्सर 65% से अधिक दक्षता बनाए रखने में कठिनाई होती है।

अहम बात यह है कि मशीन लर्निंग की इस विधि ने कम लोड पर भी प्रदर्शन बेहतर किया, जहां पारंपरिक प्रणालियों में अस्थिरता की आशंका खास तौर पर अधिक होती है। वास्तविक घटकों की विशेषताओं के प्रभावों का सटीक मॉडल बनाने से प्रणाली अलग-अलग लोड के बावजूद ट्रांसमिशन कॉइल में ऊर्जा के अपव्यय को लगभग स्थिर रखने में सफल रही। यह प्रभावी करंट नियंत्रण और ऊर्जा की न्यूनतम बर्बादी का संकेत है।

प्रमुख लेखक प्रोफेसर हिरू सेकीया ने बताया, "हमारी मशीन लर्निंग विधि प्रणाली का आभासी मॉडल बनाती है, सिमुलेशन चलाती है और ऊष्मा के रूप में नष्ट होने वाली ऊर्जा को कम करके तथा सिग्नल की गुणवत्ता बनाए रखकर प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल करती है।"

इस सफलता को अलग क्या बनाता है?

वायरलेस चार्जिंग नई नहीं है, लेकिन जापानी टीम की उपलब्धि लोड पर निर्भर अस्थिरता की लगातार बनी रहने वाली चुनौती पर काबू पाने में है। इस विधि में हर नए उपकरण या अनुप्रयोग के लिए सर्किट घटकों को बारीकी से हाथ से ट्यून करने की जरूरत नहीं होती। इसके बजाय, AI-आधारित डिजाइन प्रक्रिया अलग-अलग लोड, वातावरण और उपयोग के मामलों के अनुसार अपने आप ढल सकती है, जिससे इसे वास्तविक दुनिया में लागू करना कहीं अधिक व्यावहारिक हो जाता है।

यह लचीलापन इलेक्ट्रिक वाहनों, औद्योगिक रोबोटों और चिकित्सा प्रत्यारोपणों जैसे उभरते अनुप्रयोगों के लिए खास तौर पर उपयोगी है, जहां ऊर्जा की जरूरतें तेजी से और अप्रत्याशित रूप से बदल सकती हैं। हर परिस्थिति में स्थिर और कुशल बिजली आपूर्ति सुनिश्चित करके यह तकनीक उन क्षेत्रों में वायरलेस बिजली का उपयोग बढ़ा सकती है, जो अब तक भारी-भरकम तारों और कनेक्टरों पर निर्भर रहे हैं।

प्रयोगशाला से रोजमर्रा की जिंदगी तक: वायरलेस समाज की राह

इस शोध के मायने उपभोक्ता उपकरणों से कहीं आगे तक जाते हैं। चिबा विश्वविद्यालय की टीम ऐसे भविष्य की कल्पना करती है जहां वायरलेस बिजली वाई-फाई जितनी आम हो और घरों, दफ्तरों, कारखानों तथा सार्वजनिक स्थानों में उपकरणों को सहजता से चार्ज करना संभव हो। यह सरल, लोड-स्वतंत्र डिजाइन WPT प्रणालियों की लागत और आकार भी घटा सकता है, जिससे बड़े पैमाने पर उत्पादन और रोजमर्रा के उत्पादों में उनका समावेश अधिक सुलभ हो जाएगा।

हालांकि, किसी भी नई तकनीक की तरह, व्यापक व्यावसायिक उपयोग से पहले कई बाधाएं दूर करनी होंगी। विश्वसनीयता और अलग-अलग उपकरणों तथा निर्माताओं के बीच परस्पर अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त इंजीनियरिंग, कठोर सुरक्षा परीक्षण और उद्योग मानकों का विकास जरूरी होगा। फिर भी, विशेषज्ञों का मानना है कि इस सफलता से अगले पांच से दस वर्षों में वायरलेस बिजली आम हो सकती है।

ColombiaOne.com की रिपोर्ट के अनुसार, "यह सुधार बड़ी और अधिक जटिल बैटरियों के लिए खास तौर पर अहम हो सकता है, जैसे इलेक्ट्रिक वाहनों में इस्तेमाल होने वाली बैटरियां, जिनमें चार्जिंग के दौरान लोड काफी बदल सकता है। यह विधि सर्किट बनाना भी आसान करती है और लागत तथा आकार घटा सकती है। टीम का लक्ष्य अगले पांच से दस वर्षों में वायरलेस बिजली को आम बनाना है।"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता: पावर इलेक्ट्रॉनिक्स डिजाइन का भविष्य

जापान की यह सफलता इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के व्यापक रुझान का हिस्सा है: हार्डवेयर डिजाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का समावेश। परंपरागत रूप से, इन्वर्टर, रेक्टिफायर और वायरलेस बिजली प्रणालियों जैसे पावर इलेक्ट्रॉनिक्स को डिजाइन करने की प्रक्रिया में काफी मेहनत लगती रही है और इसके लिए गहरी विशेषज्ञता तथा बार-बार परीक्षण और सुधार की जरूरत होती है।

बड़े भाषा मॉडल और इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम समेत AI में हालिया प्रगति इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर रही है। सर्किट मापदंडों के अनुकूलन को स्वचालित करके और वास्तविक दुनिया की जटिलताओं को ध्यान में रखकर, AI-आधारित डिजाइन उपकरण विकास का समय घटा सकते हैं, मानवीय त्रुटियां कम कर सकते हैं और प्रदर्शन तथा दक्षता के नए स्तर हासिल करने का रास्ता खोल सकते हैं।

ScienceDirect पर प्रकाशित हालिया समीक्षा के अनुसार, "AI-आधारित डिजाइन उच्च आवृत्ति वाले वायरलेस बिजली हस्तांतरण प्रणालियों के मापदंडों को अनुकूलित करता है। GPT-आधारित AI मॉडल पावर इलेक्ट्रॉनिक्स के डिजाइन में लगने वाले समय और जटिलता को काफी घटाते हैं।" इस समीक्षा में वायरलेस बिजली ही नहीं, बल्कि परिवहन से लेकर इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) तक पावर इलेक्ट्रॉनिक्स के पूरे क्षेत्र में क्रांतिकारी बदलाव लाने की AI की क्षमता पर प्रकाश डाला गया है।

वायरलेस बिजली का अगला कदम क्या है?

चिबा विश्वविद्यालय की टीम के नतीजे फिलहाल प्रयोगशाला परीक्षणों पर आधारित हैं, लेकिन इनके मूल सिद्धांतों को व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है। AI-आधारित डिजाइन विधियां जैसे-जैसे विकसित होंगी और अधिक प्रचलित होंगी, वैसे-वैसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक और भरोसेमंद वायरलेस बिजली प्रणालियों के विकास में तेज प्रगति देखने को मिल सकती है।

उद्योग पर नजर रखने वाले जानकारों का अनुमान है कि अगले दशक में "पूरी तरह वायरलेस" वातावरण उभर सकते हैं, जहां किसी कमरे में प्रवेश करते ही उपकरण अपने आप चार्ज होने लगेंगे, वाहन पार्क होने पर या चलते समय भी चार्ज होंगे और औद्योगिक उपकरण बिजली के तारों की बाधा के बिना काम करेंगे। इस बदलाव से न केवल सुविधा बढ़ेगी, बल्कि इलेक्ट्रॉनिक कचरा घटेगा, सुरक्षा बेहतर होगी और कनेक्टिविटी तथा स्वचालन के नए रूप संभव होंगे।

संक्षेप में

• चिबा विश्वविद्यालय के जापानी शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग पर आधारित ऐसी विधि विकसित की है जो लोड में बदलाव के बावजूद स्थिर और कुशल वायरलेस बिजली हस्तांतरण संभव बनाती है।
• इस सफलता से आउटपुट वोल्टेज में उतार-चढ़ाव 5% से कम हो जाता है और दक्षता बढ़कर 86.7% हो जाती है। इसकी तुलना में पारंपरिक प्रणालियों में उतार-चढ़ाव 18% और दक्षता 65% रहती है।
• AI-आधारित डिजाइन प्रक्रिया सर्किट मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए संख्यात्मक मॉडलिंग और जेनेटिक एल्गोरिदम का इस्तेमाल करती है, जिससे पारंपरिक विश्लेषणात्मक विधियों की सीमाओं पर काबू पाया जा सकता है।
• यह तकनीक स्मार्टफोन, इलेक्ट्रिक वाहनों, औद्योगिक उपकरणों और अन्य क्षेत्रों में वायरलेस बिजली का उपयोग बढ़ा सकती है और संभावित रूप से अगले 5 से 10 वर्षों में वायरलेस चार्जिंग को आम बना सकती है।
• यह शोध पावर इलेक्ट्रॉनिक्स डिजाइन को स्वचालित और अनुकूलित करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती भूमिका को रेखांकित करता है, जिससे भविष्य में नवाचार तेज और प्रणालियां अधिक भरोसेमंद हो सकती हैं।