2019年1月31日|作者:Mark Dineen博士

量子、人工智能和激光雷达技术在家庭

所以当我们买了一个机器人吸尘器时，迪宁的房子里充满了兴奋。好吧，好吧，也许这只是我的想法，但它确实让我思考。

机器人做得很好，但我相信这只是开始，它让我思考如何使它更好....即将出现的新技术就能做到这一点。

机器人是一种移动装置，它的电池提供能量来驱动电机进行运动、传感和真空泵。这需要大量的能量，真空是能量饥渴与灰尘收集的数量直接连接到电机的功率。系统作为一个整体需要轻量化和高效的能量转换。这使真空运行更长的时间和更高的清洁功率。它也应该在停靠时快速充电。

氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC)功率器件

这些新型的宽带隙(WBG)器件非常适合这一应用。他们提供高效的电力转换和管理。这一技术以及在高温下运行的能力意味着可以降低包装和整个系统的要求，从而大幅降低重量。所以你有潜力让你的系统更小或者你可以做一个更大的马达，两者加起来都能提高性能。另一种方法是在高功率下使用更薄的泵，薄泵意味着更薄的形状，并且可以在家具下面使用，这是一个很有用的功能。将氮化镓设备添加到充电器中，你会得到更快、更小的充电单元，棒极了!

石墨烯和碳纳米管(CNTs)电池

采用石墨烯、碳纳米管等最新的碳纳米技术，将电池的存储容量提高30-40%。使用石墨烯超级电容器充电也会快得多。这种新型电池利用石墨烯和碳纳米管提供的前所未有的表面积与体积比来增强静电电荷存储。

用于激光雷达的基于GaAs的VCSELs

这个装置确实有传感器，而且它们工作得很好，当它从台阶上掉下来之前停下来时，“这实际上很糟糕”的评论表示它令人印象深刻……确实是表扬。然而，它们只是接近传感器，更好的是传感器可以描绘出房间。这将允许单位计划如何清理，并警告是否有任何障碍可以移动。GaAs VCSELs可以做到这一点，并且已经被开发用于汽车激光雷达，这只是一个低速低水平版本。

量子计算和人工智能学习

如果要清理的区域被绘制出来，然后传输并存储在云中，输入到量子计算机中，那么这就变成了一个经典的“推销员必须访问多个地点，哪条路线最有效”的问题。6个城市有720个选项，20个城市的问题将需要比宇宙寿命更长的传统计算时间来解决。量子计算需要几分钟才能解决。所以通过人工智能，你可以用最少的电力在房子里走动。我不知道这能节省多少能量但是看看目前的方法，经过反复试验它至少提高了50%的效率。一个巨大的能量预算再次允许你有更轻的单位或更强大的单位，以获得更多的污垢。

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