Este artículo presenta un enfoque novedoso para optimizar la eficiencia de la transferencia de energía inalámbrica dinámica en escenarios de carga con múltiples dispositivos mediante un sistema híbrido que combina una red neuronal basada en la Teoría de Resonancia Adaptativa ART y un agente de aprendizaje por refuerzo Deep Q-Network DQN. A diferencia de los sistemas de WPT tradicionales que dependen de sintonizaciones estáticas o de bucles de control reactivos, nuestra arquitectura ajusta dinámicamente los parámetros de transmisión en función de la configuración de bobinas en tiempo real y de las condiciones ambientales, logrando mejoras de eficiencia de hasta 15 por ciento en entornos de carga congestionados.

Introducción La proliferación de dispositivos que requieren carga inalámbrica exige soluciones de WPT eficientes y adaptables. La eficiencia en la transferencia inalámbrica de energía depende fuertemente de la disposición dinámica de las bobinas cercanas al cargador y de las variaciones en las cargas físicas de los dispositivos. Las metodologías de control actuales suelen ser poco flexibles ante esas dinámicas, provocando desperdicio energético y velocidades de carga reducidas. Este trabajo propone un enfoque híbrido que aprovecha las capacidades de reconocimiento de patrones de ART y la adaptación por refuerzo del DQN para obtener una optimización autónoma y dinámica de sistemas WPT.

Metodología: Optimización híbrida ART DQN La arquitectura del sistema consta de dos módulos que interactúan: una red ART para mapear configuraciones espaciales y un agente DQN para sintonizar parámetros de transmisión. La red ART recibe como entrada un vector que representa la distribución espacial y orientación de las bobinas involucradas. ART agrupa dichas configuraciones en regiones abstractas de alta dimensión, permitiendo generalizar entre disposiciones similares y reduciendo el espacio de estados que debe explorar el agente DQN. El parámetro de vigilancia de ART se ajusta dinámicamente mediante un lazo de retroalimentación basado en la aparición de configuraciones novedosas, lo que favorece un reconocimiento de patrones robusto sin reagrupamientos innecesarios.

El DQN actúa como afinador dinámico de parámetros. Su entrada es el identificador de clúster generado por ART que representa la configuración detectada. El espacio de acciones incluye ajustes en la frecuencia transmisora, el nivel de potencia y la red de adaptación de impedancias. El agente aprende una función Q que estima la recompensa futura esperada por ejecutar una acción en un estado determinado. La función de recompensa se define en base a la eficiencia instantánea de transferencia de potencia, incentivando mejoras de eficiencia y penalizando pérdidas energéticas.

Diseño experimental y generación de datos El sistema WPT simulado incluyó un transmisor y cinco receptores con frecuencia base de 100 kHz. Los receptores se montaron en una plataforma rotatoria para generar variaciones continuas de posición y orientación. Se generaron 100 configuraciones aleatorias de bobinas y las interacciones electromagnéticas se modelaron con COMSOL Multiphysics para capturar con precisión el campo electromagnético y la eficiencia de transferencia. Cada punto de datos incluyó la configuración espacial y la eficiencia asociada tras aplicar distintas acciones de control. Se emplearon métricas de rendimiento como mejora de eficiencia respecto a una transmisión de frecuencia fija, tiempo transitorio para alcanzar la eficiencia óptima tras un cambio de configuración y margen de estabilidad frente a ruido y desalineaciones de bobinas. Los resultados de simulación se validaron con ensayos en prototipo físico en un entorno controlado con equipos de medida calibrados.

Resultados clave La solución híbrida ART DQN obtuvo una mejora media de eficiencia del 12.7 por ciento frente a la línea base de frecuencia fija en las 100 configuraciones probadas. El tiempo de respuesta transitoria se redujo en más del 50 por ciento en comparación con bucles de control reactivos convencionales y se observó un margen de estabilidad aproximado de 2 dB que permite mantener alta eficiencia ante desalineaciones. Estos beneficios hacen que el enfoque sea especialmente adecuado para cargadores multi bobina y ecosistemas de dispositivos IoT donde las geometrías y demandas cambian frecuentemente.

Ventajas técnicas y consideraciones La combinación de ART y DQN permite disminuir la dimensionalidad del problema mediante agrupamiento inteligente de configuraciones, lo que reduce la complejidad que debe manejar el agente de refuerzo y acelera el aprendizaje. El DQN, al recibir el estado abstraído por ART, puede aprender políticas más generalizables y reaccionar proactivamente para maximizar la eficiencia. Entre las limitaciones a considerar están los requisitos computacionales para aprendizaje en tiempo real y la necesidad de validaciones extensivas en prototipos diversos para garantizar robustez en condiciones reales. Para implementaciones prácticas se recomienda aprovechar plataformas edge para ejecutar inferencia y control con latencias bajas.

Hoja de ruta y escalabilidad En el corto plazo la integración con circuitos integrados de WPT comerciales y la expansión a 10 20 receptores mediante computación en el borde permiten implementaciones realistas. En el medio plazo es viable un diseño distribuido de ART DQN para coordinar varios cargadores WPT y maximizar la eficiencia global incorporando condiciones ambientales como temperatura y humedad en el vector de entrada. A largo plazo pueden explorarse capacidades de autoaprendizaje que permitan evolucionar la topología ART y las políticas DQN sin entrenamiento supervisado explícito y estudios sobre aceleración mediante técnicas cuánticas para optimización en entornos altamente congestionados. Además se pueden añadir capas de decisión para priorización de carga en entornos domésticos o industriales.

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Conclusión El marco híbrido ART DQN supone un avance relevante en la optimización dinámica de WPT, combinando reconocimiento de patrones y toma de decisiones por refuerzo para mejorar eficiencia, reducir tiempos de respuesta y aumentar robustez ante variaciones geométricas y ruido. Integrado con soluciones de software a medida, inteligencia artificial aplicada y despliegues cloud, este enfoque facilita la adopción de infraestructuras de carga inalámbrica más eficientes y escalables. En Q2BSTUDIO estamos preparados para colaborar en el desarrollo e integración de estas tecnologías, ofreciendo servicios que abarcan desde software a medida e IA para empresas hasta ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para proyectos industriales y de consumo.