21日、テクノロジーニュースサイト「ゴーレム」はブログ記事を掲載し、東京理科大学のチームが技術的なブレークスルーを達成し、初めてLEDの光エネルギーを電気エネルギーに変換することに成功し、電池やケーブルを使わないワイヤレス給電を実現したと報じた。
報告書によると、この技術は光無線電力伝送（OWPT）の分野に属します。その基本原理は、電気エネルギーを光エネルギーに変換して伝送し、その後、太陽光発電受信機が光エネルギーを再び電気エネルギーに変換することです。従来のレーザーベースのソリューションとは異なり、この新技術は高出力LEDを使用するため、屋内機器への電力供給においてより有望な選択肢となります。
この技術の最大のメリットは、高い安全性と低コストにあります。IoTデバイスが高密度に設置された屋内環境では、ワイヤレス電力伝送システムは、目や皮膚への損傷を防ぐため、厳格な安全規制を遵守する必要があります。
従来のレーザーソリューションはエネルギー密度が高いため、これらの要件を満たすことができませんが、LEDベースの技術は本質的に安全です。研究チームは、この特性により、屋内IoTデバイス向けの持続可能なインフラ構築に理想的であり、AI画像認識を用いて複数のターゲットに同時かつ途切れることなく電力供給できると指摘しています。
研究チームは、長距離 導かれた ワイヤレス電力伝送中に変化する照明条件下でのエネルギー損失と性能変動を克服するために、明るい屋内環境と暗い屋内環境の両方に自動的に適応できるデュアルモード適応システムを開発しました。
このシステムの鍵となるのは、可変液体レンズと結像レンズで構成される補償光学システムです。このシステムは、受信器の距離とサイズに基づいてビームサイズを自動的に調整し、最適なエネルギー伝送効率を確保します。
正確なビーム位置制御を実現するために、このシステムは深度カメラとステッピングモーターで制御される調整可能な反射鏡を統合しています。深度カメラのRGBセンサーは太陽光発電受信機の位置を特定し、赤外線センサーはビームの照射点を特定します。
さらに、研究者らは受信機の縁に再帰反射フィルムを貼り付け、深度カメラからの赤外線を反射させました。これにより、完全な暗闇の中でも受信機の輪郭を明確に把握でき、システムの24時間安定した動作が保証されます。
研究チームはさらに、SSDアルゴリズムに基づく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導入し、ターゲット認識の精度を大幅に向上させました。実験では、システムは明るい環境と暗い環境の両方でシームレスな動作を実証し、最大5メートルの距離にわたる効率的で安定したエネルギー伝送に成功しました。研究報告によると、システムに使用されているLEDチップの放射束は1.53ワットです。