Microsoft entwickelt ein System, das aus Ihren Gewohnheiten lernt, um die Akkulaufzeit zu verlängern

Akkulaufzeit ist eines der größten Probleme bei Laptops und Handys in unserer Zeit. Diese Geräte können mehr als je zuvor, aber deshalb erwarten die Benutzer, dass sie sie länger und intensiver verwenden können, was gescheitert ist um aktuellen Power-Management-Technologien gerecht zu werden.

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Bei Microsoft Research denken sie, dass sie eine Idee gefunden haben, die helfen würde, dieses Problem zu lösen.Es geht darum, nicht auf eine neue Batterietechnologie zu warten und zu versuchen, die heute verfügbaren Technologien intelligenter zu nutzen."

Die Idee von Microsoft ist es, verschiedene Batterietypen dynamisch zu verwenden, die für verschiedene Aufgaben optimiert sind

Dies würde erreicht, indem verschiedene Arten von Batterien gemischt und je nach Aufgabenstellung dynamisch per Software zwischen ihrer Verwendung umgesch altet würden Hand, um das betreffende Gerät (sei es ein Telefon, eine Smartwatch, ein Laptop usw.) zu realisieren, anstatt immer hardwareverw altete Lithium-Ionen-Akkus zu verwenden, was heute der Fall ist.

Auf diese Weise würde das Betriebssystem erkennen, ob der Benutzer in ein Word-Dokument tippt oder eine leistungsfähigere Aufgabe wie das Bearbeiten von Videos ausführt, und dementsprechend würde einen Typ aktivieren Batterie speziell für diese Aufgabe optimiert.

Diese Technologie würde die Verwendung von Batterien entsprechend den Benutzergewohnheiten automatisch optimieren

Diese Technologie würde auch maschinelles Lernen verwenden, um das Batteriemanagement zu verbessern gemäß den Benutzergewohnheiten (wenn Sie das Gerät verwenden, wenn es aufgeladen wird und welche Aufgaben es zu jeder Zeit ausführt).

Beispiel: Wenn jemand seinen Laptop immer um 14:45 Uhr auflädt und ihn dann aussteckt, um eine lange PowerPoint-Präsentation zu projizieren, könnte dieses System dieses Muster erkennen und automatisch ein Schnelllademodus wenn das Gerät zu diesem Zeitpunkt angeschlossen wird.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass sich diese Technologie noch in der experimentellen und prototypischen Entwicklungsphase befindet, aber dennoch in den kommenden Jahren perfekt in Endprodukte für Verbraucher implementiert werden könnte.

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