Convertidor SIMO PMIC MAX77654
17.05.2020
Maxim Integrated ha lanzado un nuevo convertidor PMIC que puede aumentar el tiempo de funcionamiento de los dispositivos portátiles hasta en un 20 %. La revolucionaria tecnología SIMO reduce el número de componentes en la cadena de alimentación hasta en un 40 % en comparación con las soluciones convencionales.
Al reducir las dimensiones generales de los dispositivos de consumo, no se debe olvidar la necesidad de aumentar su tiempo de funcionamiento (sin aumentar el tamaño de la batería) y reducir la disipación de calor.
El MAX77654 es un convertidor SIMO PMIC de un solo inductor. Puede proporcionar hasta un 91 % de eficiencia, que es un 16 % más que los circuitos tradicionales de 77654 convertidores. El uso del MAXXNUMX permite a los diseñadores reducir significativamente el espacio de la placa y el consumo de energía de todo el dispositivo.
El MAX77654 resuelve los desafíos de diseño de energía con limitaciones de espacio al reemplazar tres convertidores elevadores a la vez con solo un inductor, dos LDO y un cargador de batería. Al mismo tiempo, también se reduce el número de componentes pasivos en la tubería del microcircuito, lo que en conjunto permite reducir el área ocupada hasta en un 50%.
El consumo de corriente en el modo de apagado es de 500 nA, y cuando el convertidor está funcionando a plena carga, no supera los 6 μA, lo que permite a los desarrolladores utilizar la energía de la batería para organizar funciones adicionales en sus dispositivos portátiles. Los desarrolladores del MAX77654 también lograron reducir la disipación de calor en 20 °C en comparación con otras soluciones que funcionan con un solo inductor. Además, la ondulación del voltaje de salida de este convertidor no supera los 20 mV, lo que es una ventaja cuando se alimentan dispositivos sensibles al ruido.
Este convertidor PMIC, junto con el flejado, que incluye 9 condensadores y una bobina, ocupa tan solo 19 mm2 en la placa. Esto, combinado con su bajo consumo de corriente intrínseco, lo hace ideal para aplicaciones en dispositivos compactos que requieren una batería de larga duración.
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01.03.2017
Los científicos han discutido durante mucho tiempo acerca de cómo exactamente los receptores del cuerpo humano nos permiten percibir una amplia gama de olores y darles ciertas descripciones. En un intento por resolver este problema, se pidió a equipos de ingenieros de todo el mundo que crearan una IA que pudiera percibir olores tan bien como los humanos.
Predecir el color no es tan difícil: por ejemplo, si una onda de luz alcanza una longitud de onda de 510 nm, la mayoría de la gente dirá que es verde. Pero averiguar cómo huele una molécula en particular es mucho más difícil. 22 equipos de científicos han creado un conjunto de algoritmos que pueden predecir el olor de varias moléculas en función de su estructura química. Queda por ver la gama completa de aplicaciones prácticas del programa, pero los desarrolladores esperan que, en primer lugar, ayude a los perfumistas, farmacéuticos y trabajadores de la alimentación a desarrollar combinaciones de olores nuevas y únicas.
El trabajo comenzó con un estudio reciente de Leslie Vosshull y colegas de la Universidad Rockefeller de Nueva York, en el que 49 voluntarios tuvieron que adivinar el olor de 467 odorantes. Para cada uno de ellos, se desarrolló un sistema de comparación de 19 patrones básicos: los sujetos decían si el olor era similar al del pescado o al del ajo, evaluaban la intensidad y el agrado individual del aroma. Como resultado, se creó un catálogo con más de un millón de celdas que caracterizan ciertas moléculas olorosas.
Cuando el biólogo computacional Pablo Meyer se enteró de esto, inmediatamente vio el estudio como una oportunidad para probar si un sistema informático podía predecir cómo las personas evaluarían los olores. A pesar de que los investigadores han descubierto alrededor de 400 receptores de olores en el cuerpo humano, sigue siendo un misterio para los científicos cómo trabajan juntos exactamente para que una persona pueda distinguir incluso los matices más sutiles de los olores.
En 2015, Meyer y sus colegas lanzaron el DREAM Olfaction Prediction Challenge. Los participantes de la competencia tuvieron a su disposición las mismas tablas de calificación de voluntarios que describen los olores, junto con la estructura química de las moléculas que los producen. Además, a los participantes se les proporcionó una base de datos de 4800 descripciones para cada molécula individual: sus átomos, su posición relativa, geometría general, que finalmente ascendió a alrededor de 2 millones de puntos de datos. En última instancia, los datos deben usarse para entrenar programas de computadora para reconocer olores basados en información estructural.
Veintidós equipos de todo el mundo participaron en la competencia y, aunque muchos hicieron un buen trabajo, dos equipos se destacan en particular. El equipo del estado de Michigan, dirigido por Yang Fang Guang, fue el mejor en idear un algoritmo para predecir el olor de las cosas individuales. Otro equipo de la Universidad de Arizona, dirigido por Richard Gerkin, fue el mejor en entrenar el programa para promediar las calificaciones de olor en toda la muestra. Meyer informa esto en un artículo publicado en la revista Science.
Por supuesto, muchos científicos son escépticos acerca de los desarrollos, diciendo que el trabajo realizado, aunque hace una contribución significativa a la ciencia, es todavía una selección bastante primitiva, y 19 elementos descriptivos para todo el espectro de olores en la naturaleza son claramente muy, muy pocos.
Los estudios alternativos con voluntarios utilizaron 80 o más de estos criterios para evaluar verbalmente diferentes olores. No está claro si el algoritmo existente podrá predecir correctamente la puntuación del olor si tiene que enfrentarse a tal variedad de información. Así, hasta la fecha, la percepción de los olores sigue siendo un misterio tanto para médicos como para ingenieros.
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