Siempre se comenta que si hay algo que no ha evolucionado en los últimos años son las baterías. Algo si han evolucionado pero, ante la dificultad de mejorar las baterías se han mejorado el resto de componentes y el sistema operativo. Pero, en Microsoft no estaban satisfechos y han desarrollado un nuevo proyecto de investigación donde la batería se adapta a nosotros.
Microsoft utiliza toda la tecnología actual para mejorar las baterías
La clave no es fabricar mejores baterías sino mejorar la gestión de las mismas. Estos investigadores presentarán las baterías definidas mediante software (Software Defined Batteries) en el Simposio de Principios de Sistemas Operativos la semana que viene. A pesar de ser un proyecto de momento, existen prototipos y esperan que se pueda ver en equipos de consumo en un futuro.
¿Como funcionan estas baterías?
Para entender como funcionan hay que comprender como funcionan los ordenadores. Una tablet o un ordenador puede contener más de una batería del mismo tipo. El diseño permite que se cargue y alimente al dispositivo al mismo tiempo. El sistema que gestiona la carga suele ser controlado por el propio hardware en lugar del sistema operativo.
Los fabricantes de dispositivos han conseguido ampliar la autonomía mediante este método pero para Chandra, uno de los investigadores, es insuficiente. Los avances en baterías resultan mínimos si comparamos con los procesadores o las pantallas.
Mientras, la gente utiliza sus dispositivos para funciones cada vez más sofisticadas. Esto supone que necesitan diversidad de opciones como carga rápida antes de una reunión o que la autonomía que sea capaz de soportar un vuelo internacional.
Las baterías definidas por software toman otro camino. Combina diferentes tipos de baterías, todas optimizadas para diferentes tareas, en el mismo equipo. Luego trabaja con el sistema operativo para conocer el perfil del usuario, ya sea editando un Word o un video y aplica la gestión de batería más eficiente para cada tarea.
La mejor optimización es adaptarlo a cada usuario
El sistema además utiliza la tecnología Machine Learning para aprender de los hábitos del usuario para conocer como se puede ampliar la autonomía al máximo. La mejor optimización es adaptarlo a cada usuario comenta Anirudh Badam, uno de los investigadores del proyecto.
