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Matheus Serrao Uchoa
Matheus Serrao Uchoa

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Consumo de energia voltada para Hardware em celulares Android ūüíĖ

Introdução

Esse artigo e um pequeno resumo que irei fazer para minha revis√£o da literatura sobre consumo de energia em smartphones Android, que funcionar√° como segunda parte de uma outra revis√£o da literatura que teve foco em software

Que estratégias têm sido usadas para redução do consumo de energia relacionado ao hardware?

O avanço e a popularidade dos smartphones tornaram-no uma ferramenta essencial e para todos os fins. Portanto, considerando a escassez energética de smartphones por causa do seu tamanho, o uso ideal e o gerenciamento eficiente do consumo de energia é crucial. Esta sequência fornece uma análise generalizada, mas detalhada das causas de consumo de energia dos smartphones e estratégias de redução de consumo.

Tipos de baterias de Smartphone

Baterias de Lítio(LIB) estão sendo usadas popularmente como fonte de energia para smartphones. Possuindo uma densidade de energia melhor em comparação com as baterias de chumbo-ácido, Ni-Cd ou Ni-MH, Além de, terem a menor auto descarga de 5-10% ao mês, em comparação com baterias Ni-cd ou Ni-MH cuja auto-descarga está na faixa de 10-30%.

A Fig.

A imagem anterior destaca as vantagens e desvantagens das LiBs em comparação com outras baterias recarregáveis, como Ni-MH e Ni-Cd. Muitas vezes, LiBs são confundidos com LMBs.

No entanto, eles s√£o bem diferentes, como pode ser visto na figura a seguir:

Figura

Estratégias

O uso incalculável de smartphones em diversas áreas de aplicação demanda uma quantidade substancial de energia da bateria do smartphone. Para isso, as baterias precisam ser capazes de armazenar o máximo de energia possível e fornecer energia ao dispositivo por mais tempo.

Por tanto, Para enfrentar esse desafio, o fabricante adota principalmente as duas técnicas a seguir:

  • Empregar bateria de alta densidade de energia com grande capacidade.

  • Uso de hardware e software com efici√™ncia energ√©tica.

Combinar as duas técnicas ao projetar um smartphone é a abordagem mais popular.

A capacidade pode ser estendida usando uma bateria com uma dimensão maior, mas novamente limitada pela especificação física do smartphone. Alguns fabricantes adotam uma abordagem de duas células para aumentar a capacidade.

O iPhone X emprega bateria de c√©lula dupla para aumentar a capacidade em rela√ß√£o ao seu antecessor iPhone 8 plus que usa uma bateria de formato retangular. As duas c√©lulas do iPhone X s√£o colocadas em √Ęngulo reto uma com a outra, formando o pacote em forma de L, que maximiza a ocupa√ß√£o da √°rea interna. Mas no iPhone XS, a Apple usou novamente a bateria em forma de L de c√©lula √ļnica, com perda m√≠nima de mAH.

Alguns outros fabricantes como o Innos 6000 usam duas c√©lulas separadas: uma interna e n√£o remov√≠vel, e a outra logo abaixo da tampa traseira √© remov√≠vel. O telefone funciona perfeitamente apenas com a bateria interna. Duas baterias s√£o carregadas simultaneamente com uma √ļnica porta micro-USB. Tal arranjo fornece maior capacidade de bateria at√© 6000mAH.

Image description

Uma abordagem semelhante é aplicada no smartphone OPPO R17 Pro, que contém duas baterias para fornecer uma capacidade total de 3700mAh.

Novas tecnologias de Bateria.

Pesquisadores em sua busca para encontrar materiais substitutos para o Li experimentaram diferentes alternativas.
Entre eles, o LiSB , o LiAB , NiB e ZAB s√£o os mais promissores. Mas devido a desafios inerentes e fundamentais, essas baterias ainda n√£o est√£o em produ√ß√£o convencional para uso em massa. Pode levar alguns anos para que essas tecnologias de bateria se desenvolvam totalmente para alcan√ßar desempenhos confi√°veis e econ√īmicos em compara√ß√£o com os LiBs. No entanto, parece ter um futuro promissor para LiAB , LiSB , NiB e ZAB , que podem ser as alternativas adequadas ao LiB, reduzindo o estresse na demanda e lacuna de fornecimento.

Quais são os métodos de medição de eficiência do hardware?

Diferentes componentes do smartphone e seu uso em uma situação diferente pode causar dissipação de energia em smartphones. Carga da CPU, GSM, LCD, luz de fundo, sensores, GPS, Wi-Fi, Bluetooth, fundo diferente, serviços, gráficos, etc. Todos têm um papel no consumo de energia considerável em alguns comportamentos de uso particulares.Por tanto, o monitoramento do consumo de energia em smartphones é muito essencial para obter energia eficiente. Dependendo dos dados monitorados, diferentes sistemas podem ser desenvolvidos para controlar o consumo de energia em smartphones. Esta seção relata os trabalhos de pesquisa que focaram em analisar, avaliar e estimar o poder consumo e tempo necessário para a próxima recarga.

PERFIL DE CONSUMO DE ENERGIA ūüďŹ

Esquemas de perfis de energia ajudam a estimar a pot√™ncia de consumo de um dispositivo m√≥vel. Ele fornece informa√ß√Ķes valiosas sobre os padr√Ķes de consumo de energia de v√°rios hardwares componentes do dispositivo e ajuda a identificar a causa do dreno de energia, um perfilador de energia ideal, como √© chamado, detecta corretamente o consumo de energia anormal e gargalos de energia em um Smartphone, consultando perfilador de energia, desenvolvedores s√£o capazes de identificar os eventos, atividades e segmentos de c√≥digo que s√£o respons√°veis pela energia pesada queimando e ajustar o design do aplicativo de acordo para a efici√™ncia energ√©tica.Em " A Survey on Energy-Aware Profiler for Mobile Devices" classificou os elementos-chave da energia profilers em cinco categorias, como mostrado na figura a seguir:

Fig.

Uma energia profiler normalmente funciona em três fases, como mencionado abaixo é mostrado

na Fig.

  • Coleta de dados:
    Esta fase coleta a energia e detalhes de consumo dos componentes de hardware.

  • Modelagem de energia:
    O consumo de energia de um smartphone √© representado por um modelo de energia como um fun√ß√£o dos par√Ęmetros espec√≠ficos do seu componente . Equa√ß√Ķes matem√°ticas e modelos s√£o aplicados ao consumo de energia coletando informa√ß√Ķes para encontrar a correla√ß√£o entre um componente consumidor de energia e o poder consumido por ela. Os modelos matem√°ticos quantificam o impacto de v√°rios fatores no consumo de energia de cada componente.

  • Analisando e estimando:
    Ao aplicar o modelo consumo de energia de um componente de hardware ou um aplicação é analisada e estimada. A análise estimada pode ser para uma operação específica e execução ou consumo geral de energia, esta seção discute algumas das pesquisas dignas de menção trabalha abordando o perfil de consumo de energia e modelagem em smartphones.

Trabalhos sobre medição de consumo:

Em 2010, A. Carroll e G. Heiser tentou traçar o perfil do consumo de energia de diferentes componentes de hardware (por exemplo, CPU, RAM, tela, gráficos hardware, armazenamento flash, Wi-Fi, GSM e GPRS e GPS) de um dispositivo móvel. Eles usaram Openmoko Neo Freerunner como o principal DuT, juntamente com HTC Dream (G1) e Google Nexus One (N1), para mais validação. Eles mediram a tensão e a corrente de alimentação para cada componente para calcular seu consumo de energia. Eles também consideraram os diferentes cenários de uso (por exemplo, áudio e reprodução de vídeo, mensagens, chamadas, e-mail e web) para avaliar o consumo geral de energia do dispositivo. Além do estado ativo, os outros dois estados do dispositivo foram considerados:

  • suspensos (processador de aplicativos est√° ocioso, mas o sistema de comunica√ß√£o est√° acordado para receber prov√°veis comunica√ß√Ķes de entrada)

  • inativo (totalmente acordado mas nenhum aplicativo est√° em execu√ß√£o). Foi observado que os m√≥dulos GSM e display consumiram a maior parte do energia, enquanto os subsistemas de RAM, √°udio e armazenamento consumidos mais baixos. Embora este trabalho esteja realmente desatualizado no contexto de hoje, temos uma ideia justa sobre o desempenho de um smartphone na an√°lise de consumo de energia.

Modelo de energia do smartphone LTE para n√≠vel de sistema simula√ß√Ķes:

A diferen√ßa entre a capacidade da bateria do smartphone e a necessidade de energia continua aumentando devido ao uso de protocolos de telecomunica√ß√Ķes complexos. Modelado e otimizado o modem LTE desde o LTE modem consome muita energia e n√£o pode ser descartado durante a modelagem de energia. Uma bateria fict√≠cia √© usada para conduzir o teste do modelo em um emulador de rede. O modelo de poder √© atualizado para incluir largura de banda de c√©lula e DRX.

  • O consumo de energia do modem √© definido como: Um valor booleano usado para ativa√ß√£o de diferentes modos. Para validar o modelo, s√£o realizadas medi√ß√Ķes de tr√™s smartphones LTE diferentes, dos quais o UE2 foi selecionado como o modelo b√°sico. Veja que o consumo de bateria usando o DRX no modo de sono profundo √© 1/35 do consumo do modo ativo.

Modelagem do consumo de energia da transmiss√£o de dados sobre Wi-Fi:

O uso de Wi-Fi consome muita energia da bateria, e o consumo de energia depende do tipo de rede e do desempenho da rede. "Modeling Energy Consumption of Data Transmission Over Wi-Fi," prop√īs um modelo que √© determin√≠stico por natureza e us√° caracter√≠sticas de tr√°fego da rede para estimar a energia enviados na transmiss√£o de dados Wi-Fi.
O modelo é avaliado em quatro smartphones no modelo de transmissão TCP. Os resultados são então comparados com os resultados do aplicativo PowerTutor porém o PowerTutor parecia desviar-se do valor real medido valores porque só leva em conta a taxa de pacotes e taxa de canal upstream e é bastante ingênuo.

Modelagem usando chamada de sistema:

A maioria dos modelos de energia usa a utiliza√ß√£o real do hardware com os modelos de energia e n√£o pode chegar a resultados precisos."Fine- grained power modeling for smartphones using system call tracing, passou pelo apresentar modelagem de energia baseada em utiliza√ß√£o de √ļltima gera√ß√£o esquemas e prop√īs um modelo de energia baseado em chamadas de sistema que destaca-se das limita√ß√Ķes da utiliza√ß√£o baseada na aproxima√ß√£o. Este modelo captura a utiliza√ß√£o e n√£o uso de energia baseado na utiliza√ß√£o. O modelo √© implementado tanto no Android 2.2 quanto no Windows Mobile 6.5, e o modelo √© encontrado para ter um melhor desempenho em termos de erro em estimativa de energia do que o modelo de regress√£o linear . A estimativa de energia baseada em gr√£o fino tamb√©m √© demonstrada manualmente usando o poder baseado em chamada do sistema modelagem √© chamado de Prof, que pode ser usado para otimizar a energia de diferentes aplicativos de smartphones.

Uma ferramenta para depurar aplicativos para analisar a drenagem de energia:

Em "A simplistic way for power profiling of mobile devices," explicou o perfil de energia t√©cnicas para determinar a efici√™ncia energ√©tica de aplica√ß√Ķes em dispositivos Android. Monitor de energia do software (Soft PowerMon) foi introduzida pela qual os desenvolvedores podem depurar aplicativos de uma perspectiva de energia para detectar as raz√Ķes para o consumo de energia espec√≠fico.

Perfilador on-line sob demanda para obter eficiência energética:

Um criador de perfil on-line sob demanda, chamado prof, foi relatado por Utilization-based power consumption profiling in smartphones,". O criador de perfil profissional pode aprender offline- par√Ęmetros de modelo pr√©-computados e agir de forma eficiente, reduzindo o custo de cria√ß√£o de perfil on-line. Essa t√©cnica foi testada em um configura√ß√£o personalizada de smartphones Android com sensores comunic√°veis. Os resultados experimentais mostram que oProf alcan√ßa melhor efici√™ncia energ√©tica em compara√ß√£o com perfis populares existentes como Ambisense e PowerTutor.

Uma abordagem baseada em modelo para analisar o consumo de energia:

"Model-based Power Consumption Analysis of Smartphone Applications," prop√īs um novo poder de abordagem baseado em modelo aut√īmato de consumo (PCA) para analisar o sistema ass√≠ncrono consumo de energia de aplicativos Android. Todos aplicativos que consomem energia s√£o representados como uma biblioteca por este PCA; por exemplo, o Wi-Fi PCA √© um exemplo. Isto se concentra na an√°lise do poder inesperado consumo verificando se todo o sistema permanece em um determinado estado de energia por um longo per√≠odo inesperadamente.

Modelo orientado a dados para prever o consumo de energia de aplicativos:

Para prever o consumo de bateria do smartphone aplica√ß√Ķes, um modelo orientado a dados foi proposto por "Model-based Power Consumption Analysis of Smartphone Applications,". Os pesquisadores treinaram um modelo de regress√£o usando dados coletados de logs e confirmaram que o aprendizado de abordagem √© correto sob suposi√ß√Ķes menores. O trabalho demonstrou que o modelo aprendido supera consistentemente um modelo treinado em experimentos de microbenchmark em tarefas diferentes.

Perfil de energia não supervisionado para dispositivos móveis:

"Unsupervised Power Profiling for Mobile Devices," prop√īs o PowerProf, que √© um maneira n√£o supervisionada de modelar o poder do smartphone consumo usando algoritmos b√°sicos. PowerProf usou interfaces de bateria inteligente rec√©m dispon√≠veis que incluem software APIs que fornecem acesso √†s medi√ß√Ķes da bateria. A fun√ß√£o condicional para cada recurso do smartphone modela o consumo de energia do recurso e depende da entrada par√Ęmetro t, que fornece o intervalo de tempo desde que o recurso foi √ļltima chamada usando uma chamada de API. PowerProf √© testado em tr√™s diferentes tipos de smartphones e apresentou um erro mediano de 0,012 watts e 0,145 watts no 95¬ļ quantil. PowerProf √© capaz de capturar a flutua√ß√£o geral no consumo de energia, mas o pico aleat√≥rio n√£o √© capturado com precis√£o maneiras.

AN√ĀLISE DE CONSUMO DE ENERGIA E ESTIMATIVA DE HARDWARE DE SMARTPHONE E M√ďDULOS RELACIONADOS.

Para enfrentar a quest√£o da defici√™ncia de energia em smartphones, √© o pr√©-requisito para entender os requisitos de energia de seus diferentes componentes. An√°lise e estimativa adequadas de consumo de energia permitir√° que designers de dispositivos e fabricantes otimizem o hardware e a plataforma. Ele vai tamb√©m permitir que os usu√°rios usem seu dispositivo de forma sensata, economizando energia e, assim, prolongando a vida √ļtil da bateria. Em nossa revis√£o de processo, descobrimos que a maioria dos trabalhos de pesquisa se enquadram nesta categoria, ou seja, analisar e estimar o poder consumo t√™m sido a principal prioridade entre pesquisa de energia de smartphones. Entre eles, os not√°veis trabalhos de pesquisa s√£o mencionados abaixo.

Estimativa de energia de tempo de execução de telas AMOLED móveis:

Para estimar o comportamento energ√©tico dos smartphones recentes, o componente mais importante √© a tela, pois consome mais da bateria. "Runtime power estimation of mobile AMOLED displays," prop√Ķe uma estimativa de energia e modelagem para displays AMOLED de smartphones. Eles apresentam uma estimativa de pot√™ncia de tempo de execu√ß√£o de AMOLED √© exibido enquanto qualquer aplicativo aleat√≥rio est√° em execu√ß√£o. O modelo tamb√©m leva em considera√ß√£o os valores RGB de cada subpixel. Os dados de cada altera√ß√£o na tela s√£o coletados e usados neste modelo. Os dados de pixel RGB s√£o coletados dinamicamente, e o custo depende do n√ļmero de pixels na tela. Este modelo foi testado experimentalmente em Samsung Galaxy S32, com um Super AMOLED de 4,8 polegadas exibido. Um aplicativo chamado App Scope √© usado para coletar a energia inf para cada processo. O proposto o modelo mostra uma taxa de erro de 2,2%. Apesar de o modelo ter um resultado satisfat√≥rio no teste, ele pode falhar em detectar a mudan√ßa de imagens de v√≠deo cont√≠nuas.

Construindo modelos de energia a partir de crowdsourcing medi√ß√Ķes:

"Energy modeling of system settings: A crowdsourced approach", prop√īs um custo- abordagem eficaz para construir modelos de bateria usando medi√ß√Ķes de crowdsourcing para estabelecer a rela√ß√£o entre a drenagem da bateria com diferentes cen√°rios combinados como alta carga de CPU e ajuste autom√°tico da tela brilho, atividade m√©dia da CPU e ajuste manual de brilho da tela ou sinal Wi-Fi forte com exposi√ß√£o direta de luz solar com o dispositivo. Considera√ß√Ķes de combina√ß√Ķes ou diferentes fatores tornam este trabalho separado dos outros em sentido de que os outros esquemas de modelagem considera apenas fatores espec√≠ficos, como um sensor espec√≠fico, configura√ß√£o do sistema ou um aplica√ß√£o, nossa abordagem pode. Considerando que esta abordagem ajuda a identificar os efeitos de m√ļltiplos fatores, capturando seus relacionamentos e, portanto, fornece uma vis√£o hol√≠stica da energia do dispositivo m√≥vel.

Monitoramento de energia através da tensão da bateria embutida sensores:

Uma técnica de construção de modelo de energia automatizada chamado PowerBooster foi apresentada por "Accurate online power estimation and automatic battery behavior based power model generation for smartphones," . Sem usar nenhum equipamento de medição externo como um medidor de energia, este sistema pode monitorar o consumo de energia usando sensores de voltagem da bateria integrados e o conhecimento acumulado do comportamento de descarga da bateria.

Monitoramento de energia através de tomadas de energia:

A rede sem fio tomadas inteligentes, desenvolvidas por "Monitoring and Control of Energy Consumption Using Smart
Sockets and Smartphones", pode medir e transmitir os dados de consumo de energia de dispositivos elétricos para um servidor host. Além disso, este sistema pode controlar o consumo de energia ligando e desligando os relés incorporados em soquetes inteligentes através do aplicativo Android, que passa o comando para os soquetes inteligentes. Este sistema pode desenhar gráficos relacionados com a potência de consumo de smartphones.

Monitoramento do consumo de energia usando ferramentas de software:

Duas aplica√ß√Ķes, nomeadamente o PowerTutor e o AmbiSense foram usados por "Studying the Energy Consumption in Mobile Devices," para medir a pot√™ncia consumida dos principais componentes como CPU, OLED, Wifi Unidades GPS do telefone, al√©m da pot√™ncia total consumido. Os autores consideraram Galaxy Note 3 e Sony smartphones Xperia Z2 para seu experimento, que foi realizado para ambos os modos normal e avi√£o. Os resultados experimentais mostram que o Wi-Fi, a unidade 3G e o OLED s√£o as principais unidades consumidoras de energia em ambos os dispositivos.

Analisando a eficiência energética por meio externo e interno métodos de software:

"Methods for measurement of energy consumption in mobile devices", apresentou uma ferramenta para medir e analisar a eficiência energética de todo um sistema de computação móvel usando sistemas internos e externos técnicas de software. Um algoritmo é desenvolvido usando software para medir o consumo de energia cuidando dos recursos de desempenho do dispositivo móvel. Externo software como o método baseado em API Java, baseado em API de sensor método, e métodos baseados em modem GSM são usados como energia metodologias de medição.

Power trade-off na transmissão de vídeo:

"Power tradeoffs in mobile video transmission for smartphones", estudou os trade-offs de energia no caso de transmiss√£o de v√≠deo atrav√©s de telefones celulares em quatro smartphones com diferentes tamanho da tela, resolu√ß√£o e tamb√©m com qualidade de v√≠deo vari√°vel e mecanismos de comunica√ß√£o. O estudo afirma que o tamanho da tela desempenha o papel mais vital, ainda mais do que a tela resolu√ß√£o, afetando o consumo m√©dio de energia durante a transmiss√£o de v√≠deo. O estudo tamb√©m identificou situa√ß√Ķes em que o consumo de energia √© menos afetado pela resolu√ß√£o da tela do que tecnologia de comunica√ß√£o. De acordo com os resultados revelados em experimentos, o Wi-Fi mostrou mais efici√™ncia energ√©tica para comunica√ß√£o de v√≠deo do que o LTE. Este trabalho de pesquisa sugere padr√Ķes de uso preferidos e diretrizes para usu√°rios e desenvolvedores.

ESTIMATIVA DE CONSUMO DE ENERGIA E AN√ĀLISE DE SISTEMAS OPERACIONAIS DE SMARTPHONE E APLICA√á√ēES.

Embora a maioria da energia em um smartphone seja consumida por seu hardware e módulos de rede, o aumento contínuo na adoção de sistemas operacionais e aplicativos complexos e ricos em recursos instigaram ainda mais o consumo de energia. Esta seção discute os poucos trabalhos de pesquisa que visam o aspecto do consumo de energia pelos componentes de software de smartphones.

Drenagem da bateria devido ao sistema operacional:

Em "Power Consumption Analysis of a Modern Smartphone", não apenas hardware componentes, mas diferentes fatores relacionados ao sistema operacional também são identificados para drenagem da bateria. Consumo de energia diferente dados são analisados e comparados pela pesquisa, e identifica que os modelos de economia de energia não são muito eficientes para economizar energia. No sono, colocar os smartphones em modo de voo pode ajudar a economizar a maior parte de sua energia e, assim, aumentar o consumo de bateria. LTE, a nova rede, funciona bem no modo de suspensão.

Software baseado em Android para monitorar a taxa de energia consumo de aplicativo móvel:

um monitoramento de energia inteligente sistema chamado SEMO, usando o sistema operacional Android é desenvolvido por , "Monitoring Energy Consumption of Smartphones," para monitorar a taxa de consumo de energia por aplicativos em um smartphone. O SEMO verifica o poder estado de drenagem e a temperatura da bateria. Depois de coletar os dados de consumo de energia e dados da bateria energia permaneceu, o software pode analisar a energia consumo dos aplicativos, instalados no celular , de acordo com os dados que coleta.

Perfil de energia baseado em chamadas de sistema:

"A system-call based model of software energy consumption without hardware instrumentation," prop√īs v√°rios modelos de energia baseados em chamadas de sistema usando v√°rias vers√Ķes de cinco aplicativos Android: Firefox, Calculadora, Bomber, Blocking & FedEx. Chamadas do sistema s√£o usadas para prever o consumo de energia de cada aplicativo instalado no celular com aux√≠lio de uma m√°quina t√©cnica de aprendizagem. O modelo agrupa diferentes chamadas de sistema que podem ser usadas para generalizar a medi√ß√£o.Pelo rastreamento din√Ęmico de chamadas do sistema e estimando o tempo ocioso uso de energia do aplicativo, um desenvolvedor pode estimar a energia consumo de um aplicativo sem energia de hardware metro com precis√£o.

Monitorando a dependência do software no consumo de energia:

"Estimation of Power Consumption of Each Application Considering Software Dependency in Android", tentou monitorar dependências de software no consumo de energia dos smartphones. O método pode estimar o GPS e o tempo de wake-lock com mais precisão do que isso do sistema padrão do sistema operacional Android. Ao iniciar o monitoramento e fim de aplicativos como GPS e wake lock, este sistema estima o padrão de consumo de energia dos aplicativos instalados.

Estimativa de consumo de energia em nível de código:

"Estimating mobile application energy consumption using program analysis", apresentaram uma abordagem chamada eLena que pode estimar o consumo de energia em n√≠vel de c√≥digo, rastreando um caminho do aplicativo e analisar suas informa√ß√Ķes de energia em tempo de execu√ß√£o e, portanto, estimar o consumo de energia de cada A Interface de Programa√ß√£o de Aplicativos chama para o hardware partes do sistema como CPU, mem√≥ria, componentes etc

DETECÇÃO DE PONTOS DE ENERGIA, ERROS DE ENERGIA, E VAZAMENTOS DE ENERGIA

Devido a v√°rias raz√Ķes, muitas vezes os smartphones perdem energia que n√£o √© contado para as atividades habituais. Esta energia injustificada acontece geralmente devido a uma falha no smartphone, hardware ou software. O gasto injustificado de energia pode ser categorizado em tr√™s tipos, conforme mostrado na Fig. e discutido abaixo.

Fig.

Classificação de saída de energia injustificada em smartphones

Hotspot de energia:

Hotspot de energia refere-se a uma condi√ß√£o onde o smartphone experimenta n√≠veis anormalmente altos de sa√≠da de energia quando certas aplica√ß√Ķes s√£o executadas ou certas atividades s√£o executadas, mesmo que a utiliza√ß√£o de hardware seja baixa . Raz√Ķes comuns e fontes de hotspots de energia em smartphones s√£o mostrados em
Fig.

  • Bug de energia: Muitas vezes, os smartphones perdem energia injustificadamente devido a uma falha no hardware ou software. Isso √© conhecido como bug de energia. Bugs de energia impedem um smartphone de ir para o estado de suspens√£o, mantendo assim o dispositivo ou um determinado sempre ativo. Este √© um dos motivos para uma perda de carga mais r√°pida das baterias do smartphone. A presen√ßa de bugs de energia n√£o s√≥ leva a em rela√ß√£o √† drenagem da bateria, mas tamb√©m reduzir a bateria vida imensamente. Bugs de energia podem ser encontrados em diferentes componentes de um smartphone, como seu hardware, sistema operacional, aplicativos, m√≥dulos de rede, etc. "Bootstrapping energy debugging on smartphones: A first look at energy bugs in mobile devices," apresentou uma taxonomia de bugs de energia do smartphone, com base no feedback do usu√°rio, "Detecting Energy Bugs in Android Apps Using Static Analysis," classificados em situa√ß√£o de consumo, que √© conhecida como vazar. Alguns exemplos de vazamentos de recursos s√£o mostrados na

Figura .

bugs de energia do smartphone em duas grandes categorias como segue:

  • Vazamento de recursos:

Se um aplicativo não for liberado um recurso adquirido mesmo que não seja necessário nenhum mais, impedirá que o sistema vá para o modo dormir. Isso resultará em uma energia contínua que é obviamente refletida na aplicação do comportamento. Por exemplo, um aplicativo é frequentemente adquirindo um componente, mas não o usando.

  • Defeito de layout:
    o design ruim do aplicativo torna sua estrutura de layout complexa e ineficiente. Se lá há muitos widgets ou o layout é muito profundo na hierarquia, exigirá recursos como CPU, memória, etc. de acordo. Isso aumenta o consumo de bateria. Além disso, para medir e desenho de um layout complexo e multinível consumir energia. Diferentes tipos de defeitos de layout são mostrados na Fig. .

  • Vazamento de energia:

Um efeito direto dos bugs de energia √© o vazamento de energia, no qual o hardware do smartphone se dissipa energia mesmo quando n√£o s√£o usados ativamente. Desde que o hardware √© operado pelo software, tamb√©m pode-se dizer que um vazamento de energia se refere ao consumo de energia devido √†s opera√ß√Ķes ou atividades do smartphone que n√£o t√™m qualquer efeito direto ou indireto sobre o usu√°rio observ√°vel sa√≠da do smartphone. Em outras palavras, se matar uma tarefa n√£o tem qualquer efeito no funcionamento do smartphone, ent√£o diz-se que a tarefa eliminada √© uma fonte de vazamento de energia.
"ADEL: an automatic detector of energy leaks for smartphone applications," considerou o seguinte como a chave fontes de vazamentos de energia:

  • Erros de programa√ß√£o inequ√≠vocos:
    Se houver um bug óbvio no código-fonte ou no design, é obviamente refletido na aplicação comportamento. Por exemplo, um aplicativo é frequentemente adquirindo um componente, mas não o usando. Isso causa desperdício desnecessário de energia.

  • Confian√ßa em previs√Ķes para pr√©-busca:

Para aumentar o tempo de resposta e a taxa de transfer√™ncia frequentemente os pr√©-buscam as pr√≥ximas tarefas execut√°veis previstas. A pr√©-busca tamb√©m √© feita extensivamente para melhorar a experi√™ncia de navega√ß√£o na web. Mas se a previs√£o muitas vezes d√° errado, causa desperd√≠cio de energia. Embora pare√ßa que o hardware √© a fonte imediata de dissipa√ß√£o de energia, √© o software que opera e direciona o hardware para consumir energia . Portanto, √© responsabilidade dos desenvolvedores de software e aplicativos para minimizar os bugs no sistema operacional e aplicativos de smartphone. Os aplicativos devem ser eficientes durante a intera√ß√£o com os componentes de hardware. Mas fica muito dif√≠cil manter c√≥digos otimizados que s√£o eficientes em termos de energia para aplica√ß√Ķes devido √† presen√ßa de um grande n√ļmero de fornecedores de componentes, diferentes drivers e sistema operacional vers√Ķes. A solu√ß√£o para este problema pode ser gerida durante o est√°gio de desenvolvimento apenas porque fica dif√≠cil cada itera√ß√£o de atualiza√ß√£o de software para acompanhar as falhas que pode causar um vazamento de energia. Esta se√ß√£o discute alguns dos trabalhos de pesquisa que abordam a quest√£o do bug de energia e vazamento de energia em smartphones.

Detectando vazamentos de energia no aplicativo Android com POEM:

"Detecting energy leaks in Android app with POEM," apresentou energia de fonte aberta port√°til monitor (POEM) para ajudar os desenvolvedores a testar e medir o consumo de energia de uma √ļnica aplica√ß√£o composi√ß√£o ente usando a ferramenta de an√°lise de c√≥digo offline e o c√≥digo t√©cnicas de inje√ß√£o para obter medi√ß√Ķes com v√°rios n√≠veis de granularidade, estendendo-se ao gr√°fico de chamadas, blocos b√°sicos, chamadas de API. POEM converter o c√≥digo em gr√°ficos de fluxo de controle do aplicativo e tentar descobrir o vazamento de energia por√ß√Ķes em movimento. A an√°lise b√°sica de blocos √© usada para determinar a ramifica√ß√£o e os loops de cada m√©todo para encontrar as tarefas com computa√ß√£o intensiva e diferenci√°-las de outras atividades (ou seja, as tarefas de E/S). Este sistema tamb√©m pode ajudar os desenvolvedores a entender qual parte do aplicativo √© respons√°vel pelo vazamento de energia, bem como identificar o c√≥digo mais eficiente durante o desenvolvimento.

Analisando o vazamento de energia dos componentes do smartphone:

Choi e Kim propuseram um modelo de filas para analisar vazamento de energia de diferentes componentes em um smartphone. A an√°lise foi usada para avaliar a vida √ļtil da bateria considerando cen√°rio de uso diferente. Ferramenta de perfil de energia para verificar bugs de energia colaterais: A framework E-Android foi proposto por "E-Android: A New Energy Profiling Tool for Smartphones," , estendendo a estrutura do Android para melhorar a precis√£o em perfil de energia, levando em conta todas as energias colaterais consumos e bugs. O E-Android pode monitorar todas as intera√ß√Ķes entre aplicativos e mant√©m uma energia colateral mapa para contabilidade de energia de gr√£o fino. O quadro fornece uma interface de bateria revisada para fornecer informa√ß√Ķes aos usu√°rios sobre o consumo de energia e como a drenagem da bateria est√° ocorrendo.

Detectando e isolando fontes de vazamento de energia:

"ADEL: an automatic detector of energy leaks for smartphone
applications," desenvolveram uma ferramenta chamada ADEL (Automatic Detector de vazamentos de energia para detectar e isolar vazamentos de energia em Smartphones baseados em Android devido √† rede desnecess√°ria de comunica√ß√£o. A ADEL rastreia o uso de dados de entrada, recebidas direta ou indiretamente, para determinar sua utilidade e efic√°cia usando an√°lise din√Ęmica de rastreamento de contamina√ß√£o .Os autores consideraram 15 aplica√ß√Ķes do mundo real, incluindo c√≥digo aberto e fechado, usando a ADEL. Destes, seis foram encontrados vazamentos de energia, dos quais aproximadamente 57% foram respons√°veis pela comunica√ß√£o. O estudo identificou as seguintes quatro causas comuns de vazamentos de energia, que pode ser √ļtil para aplicativos e plataformas desenvolvedores:

Interpreta√ß√£o incorreta da sem√Ęntica da API de retorno de chamada Esquemas de download mal projetados Downloads repetitivos Pr√©-busca agressiva Uma estrutura de depura√ß√£o de energia: para diagnosticar bugs de energia em smartphones, "Bootstrapping energy
debugging on smartphones: A first look at energy bugs in mobile
devices," prop√īs uma sistem√°tica framework, chamado EDB (Energy Debugging Framework), que compreende as seguintes tr√™s funcionalidades/ componentes:

Reduzindo o sintoma do bug de energia para uma entidade:

Para isolar a fonte do bug de energia, o EDB executa testes de hardware que incluem bateria e outro hardware componentes (como mostrado na

Fig.

  • testes e hist√≥rico diagn√≥stico baseado em software.

  • Identificar o m√≥dulo de software respons√°vel pelo bug de energia: Se o bug estiver no componente de software, ele precisa ser identificado com o m√≥dulo de software espec√≠fico.

  • Detec√ß√£o e corre√ß√£o de bugs: as causas principais da energia bugs devem ser zeradas por meio de ferramentas de detec√ß√£o autom√°tica. Vazamentos de energia causados por sensores:

Vários sensores, como discutidos na Seção 4.1.6, são uma importante fonte de energia de consumo. Assim, o uso indevido desses sensores e a dados de sensores por aplicativos de smartphones podem levar a enormes vazamentos de energia. "Where has my battery gone? Finding sensor related energy black holes in smartphone applications," identificou os dois seguintes tipos comuns de vazamentos de energia causados pelo uso ineficiente de sensores:

  • Uso indevido do ouvinte do sensor: Antes de usar um sensor, um aplicativo para smartphone precisa registrar o ouvinte do sensor correspondente com o sistema Android. Quando o sensor n√£o estiver mais em uso, o ouvinte deve n√£o estar registrado; caso contr√°rio, o sensor permanecer√° ativo e continuar√° consumindo energia desnecessariamente.

    • Subutiliza√ß√£o de dados sensoriais: Adquirir dados sensoriais demanda uma quantidade significativa de consumo de energia. Portanto, subutilizar esses adquiridos pode ter um rela√ß√£o negativa entre o custo de energia e sua real utiliza√ß√£o. O design e a implementa√ß√£o adequados do aplicativo podem ajudar em rela√ß√£o.

Para um diagn√≥stico sistem√°tico dos buracos de energia, os autores adotaram uma an√°lise de c√≥digo para simular o comportamento em tempo de execu√ß√£o de um aplicativo, que verifica a utiliza√ß√£o dos dados em cada estado do aplicativo explorado, juntamente com monitoramento do registro e cancelamento do registro do ouvinte do sensor. Mitiga√ß√£o de vazamentos de mem√≥ria: para minimizar o tempo de carregamento, os sistemas operacionais tentam manter o usado com frequ√™ncia ou para ser usado em um futuro pr√≥ximo aplicativos na mem√≥ria. Isso n√£o s√≥ melhora o usu√°rio experi√™ncia, mas tamb√©m economiza energia. Mas poss√≠veis vazamentos de mem√≥ria podem reduzir essa vantagem porque pode restringir o espa√ßo de mem√≥ria como o n√ļmero de aplicativos em execu√ß√£o aumenta. "Why application errors drain battery easily?: a study of memory leaks in smartphone apps," identificou as fontes comuns de vazamento de mem√≥ria como:

  • Rota√ß√£o autom√°tica da tela

  • Chamada de fun√ß√£o espec√≠fica

  • Padr√£o de c√≥digo complexo

  • Iniciar e sair de aplicativos

tentou minimizar os efeitos de vazamento e energia desperdício devido a isso, propondo uma memória modificada política de troca que contém os dois módulos a seguir: Detector de vazamento leve: Identifica a aplicação responsável pelo vazamento de memória.

b. M√≥dulo de ajuste de prioridade: Prioriza o vazamento de aplicativos para serem mortos. Rastreamento de hotspots de energia e bugs de energia no limite de E/S opera√ß√Ķes: Uma estrutura de gera√ß√£o de teste automatizada foi proposto por "Detecting energy bugs and hotspots in mobile apps," para detectar energia hotspots/bugs em aplicativos de smartphones baseados em Android. Para descobrir os poss√≠veis hotspots de energia e bugs de energia em um aplica√ß√£o, um algoritmo de busca baseado em grafos foi usado com a heur√≠stica de orienta√ß√£o. A estrutura proposta gera entradas de teste, cada uma delas capturando uma sequ√™ncia de intera√ß√Ķes do usu√°rio (por exemplo, toques ou toques no smartphone screen) que leva a um hotspot de energia e bug de energia. O hotspot de energia e m√©todo de detec√ß√£o de bugs proposto neste documento considera apenas os eventos baseados em GUI ou o I/O apenas opera√ß√Ķes. As opera√ß√Ķes vinculadas √† CPU tamb√©m podem envolver perda de energia n√£o intencional, que n√£o pode ser rastreada usando esta estrutura. Al√©m disso, o gr√°fico de fluxo de eventos calculado pode n√£o ser abrangente, ou seja, alguns dos hotspots de energia e bugs n√£o podem ser expostos.

Detectando bugs de energia em aplicativos Android usando est√°tica an√°lise:

"Detecting Energy Bugs in Android Apps Using Static Analysis," apresentou uma detecção de bug de energia esquema baseado em uma técnica de análise estática, denominada SAAD (Static Application Analysis Detector), que pode detectar vazamento de recursos e defeito de layout em um aplicativo Android. Para detectar vazamento de recursos, a SAAD usa análise sensível ao contexto que inclui análise de chamadas de componentes e inter e intra- análise processual. Analisa os caminhos efetivos através quais a aquisição e liberação de recursos são feitas. A estrutura proposta que implementa SAAD leva um APK arquivo como entrada e dá o relatório de vazamento de recursos e layout defeito como saída. Para detectar vazamento de recursos, SAAF , uma estrutura de análise estática do Android de código aberto, é usada enquanto Link3, outra ferramenta de análise estática para fonte de projeto Android código, é usado para detectar defeitos de layout.

ESTIMATIVA E PREVISÃO DE BATERIA RESIDUAL E TEMPO DE ESGOTAMENTO

Se as informa√ß√Ķes precisas sobre a bateria restante (tanto em termos de pot√™ncia quanto de tempo) do smartphone do usu√°rio pode ser fornecido, ele pode ajustar o uso do smartphone e tamb√©m programar suas atividades de acordo. Tamb√©m, com base nessas informa√ß√Ķes, um sistema operacional inteligente pode moderar o consumo de energia e consumo de v√°rios componentes de hardware e formul√°rios. Mas estimar e prever o restante bateria e o tempo de esgotamento √© muito dif√≠cil porque envolve considerar v√°rios fatores e situa√ß√Ķes diferentes. Os pesquisadores t√™m apresentado diferentes abordagens, como discutido abaixo, para continuar com isso.

Previs√£o da vida √ļtil da bateria usando dados de uso em tempo real:

Predicting Smartphone Battery Life based on Comprehensive and Real-time Usage Data," prop√īs usar rastreamentos de uso de smartphone em tempo real para prever a vida √ļtil da bateria. Modelos de ML para previs√£o da dura√ß√£o da bateria. Reconhecendo a aus√™ncia de dados de tempo de execu√ß√£o como um grande problema, autores coletaram dados do usu√°rio (por exemplo, status do sistema, sensor indicadores, eventos do sistema e status do aplicativo) √© aplicado Algoritmos de ML nesses Big Data. Alega-se que a dura√ß√£o restante da bateria de um smartphone pode ser prevista com precis√£o, usando este modelo.

Predição por meio de análise de correlação:

"Towards Integrating Mobile Devices into Dew Computing: A Model for Hour-Wise Prediction of Energy Availability," prop√īs um modelo que utiliza informa√ß√Ķes de antigos propriet√°rios de atividade (estado de carregamento, estado da tela e n√≠vel de brilho, execu√ß√£o do aplicativo, r√°dios ativados, etc.) vida restante da bateria. Para anotar a atividade de qualquer usu√°rio m√≥vel com seu dispositivo, uma an√°lise de correla√ß√£o √© realizada usando o coeficiente de correla√ß√£o de Pearson.

Previsão da duração da bateria com base no padrão de uso:

"Personalized Battery Lifetime Prediction for Mobile Devices based on Usage Patterns," propuseram uma abordagem para prever o desempenho de um dispositivo m√≥vel da vida √ļtil da bateria dispon√≠vel com base no padr√£o de uso diferente de chamadas de voz, comunica√ß√£o de dados e uso de chamadas de v√≠deo. O paper calculou a taxa m√©dia de consumo de bateria para cada estado afetando o consumo de energia e determinou o padr√£o de uso baseado nos dados da s√©rie temporal. Software para orientar o usu√°rio a reduzir o consumo de energia atrav√©s de um uso mais inteligente: Bramble e Swift propuseram uma solu√ß√£o baseada em software chamada SApp que guiar√° o usu√°rio para reduzir o consumo de bateria atrav√©s de um uso mais inteligente e decis√Ķes priorit√°rias. Os pesquisadores testaram o impacto de componentes espec√≠ficos do dispositivo e, em seguida, medindo o desempenho das aplica√ß√Ķes que combinam heuri varas com as medi√ß√Ķes para prever os impactos futuros da aplica√ß√£o que pode orientar os usu√°rios a tomar decis√Ķes.

Previs√£o usando EET:

Um estudo foi realizado por Oliver e Keshav para medir o consumo de energia caracter√≠sticas de 20.100 usu√°rios de smartphones BlackBerry para fazer o Energy Simulation Toolkit (EMET) que ajuda desenvolvedores para analisar os requisitos de consumo de energia de suas aplica√ß√Ķes contra os rastros de energia dos usu√°rios reais. Este artigo de pesquisa tamb√©m diz que o n√≠vel de energia pode ser previsto com 72% de precis√£o com um dia inteiro de anteced√™ncia, classificando usu√°rios de smartphones com base em seu carregamento caracter√≠sticas. Embora v√°rias formas e abordagens sejam propostas, como mencionado acima, eles s√£o limitados por hardware e configura√ß√£o do software. Portanto, esses m√©todos podem n√£o funcionar para outros dispositivos com especifica√ß√Ķes e propriedades diferentes. Al√©m disso, esses m√©todos s√£o muito complexos e pesados para serem executados smartphones que consomem a CPU e a RAM, o que n√£o afeta apenas o bom funcionamento de outros aplicativos, mas tamb√©m causa perda de bateria. Al√©m disso, os m√©todos tornam-se ineficazes √† medida que novos smartphones com diferentes recursos de hardware est√£o sendo lan√ßados regularmente. Al√©m disso, com os novos aplicativos m√≥veis que est√£o vindo √† tona a cada dois dias, n√£o √© uma abordagem realista para estimar a necessidade de bateria de cada aplica√ß√£o. Da mesma forma, as vers√Ķes do sistema operacional m√≥vel continuam mudando com frequ√™ncia. Para isso, √© necess√°rio um m√©todo geral que pode ser usado para estimar e prever a taxa e o tempo de esgotamento da bateria, bem como o tempo restante da bateria com precis√£o precisa.

FERRAMENTAS E APLICA√á√ēES DE ENERGIA

Vários aplicativos e métodos baseados em software são concebidos e propostos que visam monitorar, estimar e analisar o consumo de energia do smartphone.

Estudando o consumo de energia de software por hardware repositórios de software de mineração:

O sistema chamado Green Miner apresenta em estima energ√©tica requisitos do aplicativo instalado usando SVM e regress√£o linear sobre os dados coletados de requisitos de energia de diferentes aplica√ß√Ķes. Para avaliar o modelo, ele usa tr√™s experimentos que incluem:

a) treinamento e teste no mesmo aplicação

b) treinamento e teste no mesmo conjunto de aplica√ß√Ķes e

c) treinamento em diferentes aplica√ß√Ķes e previs√£o de uma nova aplica√ß√£o. Devido ao seu paralelo propriedades, o teste √© realizado rapidamente e, portanto, o abuso de energia √© detect√°vel.

Relacionar o consumo de energia dos smartphones com a sua estado operacional:

"A method for characterizing energy consumption in Android smartphones," demonstra uma t√©cnica de medi√ß√£o baseada em software chamada CharM, que √© um aplicativo Android para medir a influ√™ncia de todos componentes de trabalho relacionados que t√™m efeito sobre a energia consumo de um smartphone em vers√£o diferente de SO e em diferentes situa√ß√Ķes e modos, como quando o telefone est√° conectado e desconectado a uma rede m√≥vel, quando o tela est√° atualmente ligada ou n√£o, se sim com seu diferente intensidade de brilho, com e sem Wi-Fi, Bluetooth, e servi√ßo de GPS. A principal desvantagem √© que n√£o permite an√°lise em tempo real. Este trabalho analisa o poder consumo tomando dados em diferentes modos do smartphone, como modo normal, modo de voo, estresse da CPU, com OLED e estresse de reprodu√ß√£o de v√≠deo, com Wi-Fi e GPS estresse. O aplicativo CharM identificou e forneceu dados que confirmam que componentes como CPU, tela OLED e a interface Wi-Fi foi a que mais contribuiu para o desempenho do sistema ped√°gio de energia, como mostrado na

Fig

Monitoramento de consumo de energia an√īmalo:

A metodologia √© proposta em "Detecting Anomalous Energy Consumption in Android Applications," , que monitora e auxilia na detec√ß√£o de consumo de energia an√īmalo por um smartphone framework para o ecossistema Android, introduzindo um algoritmo/aplicativo para calibra√ß√£o din√Ęmica de modelo, permitindo assim a calibra√ß√£o autom√°tica do modelo atrav√©s de uma API para qualquer dispositivo Android. Estimar o consumo de energia instrumentando o c√≥digo-fonte de um aplicativo Android: "GreenDroid: A tool for analysing power consumption in the android ecosystem," apresentou uma ferramenta chamada GreenDroid 4

https://github.com/greensoftwarelab/GreenDroid

que pode estimar o consumo de energia de dispositivos móveis baseados em Android. Isso também tem a capacidade de identificar o consumo de energia anormal no código-fonte de um aplicativo analisando Android/Java programa e constrói um AST. O resultado obtido pela travessia de árvores generalizadas no AST é colocado no Android como uma estrutura de teste para coletar e analisar o consumo de energia dados em tempo de execução.

Método de medição online da energia do smartphone consumo:

modelagem de energia online e energia medição ganharam recentemente muita atração, e cada vez mais trabalhos de pesquisa estão sendo focados nisso. "Research on Online Measurement Method of Smartphone Energy Consumption," calcula os diferentes métodos de energia modelagem como o Power Monitor offline 5 e o online Esquema baseado em BMU e os compara para deduzir a precisão de cada um deles. O consumo de energia da CPU, exibe sim, o módulo Wi-Fi é medido usando cada um dos tipos de esquema. BMU-AVG está sendo usado para representar o BMU que envia a corrente média, e o BMU-INS está sendo usado para representar o BMU que usa o atual. Os modelos são eventualmente avaliados com a frequência de coleta de dados 2Hz, que está coletando os dados após cada 0,5 segundos. Veja que o consumo de energia a taxa de precisão do BMU-INS é menor do que o BMU-AVG. A maior taxa de precisão de BMU-INS é diretamente proporcional à taxa de amostragem.

DEVSCOPE - uma ferramenta online de an√°lise de energia:

A necessidade de entender os requisitos de energia do smartphone √© imenso para construir aplicativos e hardware com efici√™ncia energ√©tica. Jung propuseram uma ferramenta de an√°lise de energia online que usa um em BMU. O valor atual fornece uma precis√£o muito maior do m√©todo de curva de sobretens√£o e, portanto, √© usado para medir a corrente de cada componente do smartphone. Esta ferramenta tem a vantagem de gerar um modelo din√Ęmico. DevScope deriva modelo de pot√™ncia em tempo de execu√ß√£o e √© conduzido em um sistema autom√°tico de maneira sem a necessidade de quaisquer dispositivos externos. DevScope planeja dinamicamente as condi√ß√Ķes sob as quais o teste ser√° realizado. O DevScope √© testado em dois smartphones, e os resultados online parecem ser precisos suficiente para os modelos gerados pelos offline que utilizam o modelo gerado anteriormente

An√°lise do consumo em Smartphones:

Para uma gestão de energia eficaz e eficiente gerenciamento em um smartphone, é muito importante entender os detalhes de consumo de energia de cada entidade dentro ou associado a um smartphone. Um smartphone é um sistema complexo e é composto por vários hardwares componentes e aplicativos de software. Tanto o hardware quanto os componentes de software são responsáveis pelo poder consumo de um smartphone. Se o hardware é eficiente e o software não é capaz de realizar essa eficiência, então o consumo de energia será maior, e o mesmo vale para hardware ineficiente com software otimizado. Portanto, deve-se notar que tanto o hardware quanto o software componentes devem ser igualmente eficientes para fornecer máximo desempenho com menor consumo de energia em um Smartphone. Portanto, para entender o consumo de energia em um smartphone, é necessária uma abordagem holística; especialmente, conhecimento dos seguintes itens é essencial:

  • Uma boa compreens√£o de cada componente de um Smartphone
  • A rela√ß√£o de hardware e software e coordena√ß√£o
  • Onde, como, quanto e em que condi√ß√Ķes o energia √© usada
  • Consumo de energia de cada hardware individual
  • Consumo de energia do SOL e outro sistema Programas
  • Consumo de energia das aplica√ß√Ķes
  • Consumo de energia devido ao uso
  • Os fatores externos respons√°veis pelo consumo de energia

Esta se√ß√£o tenta identificar todas as pot√™ncias poss√≠veis fontes de consumo em um smartphone e fornecem uma base para o entendimento da necessidade e consumo de energia em smartphones. V√°rios trabalhos de pesquisa, por exemplo, tentaram descobrir os fatores-chave que s√£o respons√°veis pelo maior consumo de energia em dispositivos m√≥veis. Al√©m disso, al√©m de identificar o poder ingerir fontes e estimar a quantidade aproximada de ingest√£o, as solu√ß√Ķes poss√≠veis para minimizar o consumo de energia custo de cada componente tamb√©m foram sugeridos. Mas, como j√° mencionado, um smartphone √© um sistema complexo; an√°lise exata e estimativa do consumo de energia de diferentes componentes individualmente n√£o s√£o simples. Isto √© ainda mais complexa devido ao fato de que, al√©m dos usu√°rios e fabricantes, muitas outras entidades externas s√£o direta ou indiretamente envolvidos com o ecossistema de smartphones e eles jogam um papel crucial em seu consumo geral de energia, conforme listado em

Fig.

Portanto, nesta seção, adotamos uma abordagem generalizada na discussão das causas da energia consumo em um smartphone e prováveis saídas para minimizar isso.

A Tabela 3 resume as prov√°veis fontes e raz√Ķes para o consumo de energia em um smartphone e prov√°veis maneiras de minimizar.

Consumo de Componentes de Hardware

O consumo de energia dos componentes de hardware depende em v√°rios par√Ęmetros, como segue :

  • O n√ļmero de transi√ß√Ķes dentro dos estados de energia.
  • A taxa de consumo de energia para cada transa√ß√£o.

Identificar e estimar a pot√™ncia consumida em fun√ß√£o de cada um dos par√Ęmetros acima mencionados, individualmente, √© realmente complexo. Assim, para um componente, a energia de consumo √© considerada como a soma acumulada de energia gasto por todos os m√≥dulos dentro de todos os par√Ęmetros para um per√≠odo de tempo de atividade durante a opera√ß√£o. Por exemplo, para estimar o consumo de energia de um m√≥dulo de rede durante uma comunica√ß√£o em rede, o poder coletivo consumo para cada uma das diferentes atividades, como enviando dados, recebendo dados e fechando o soquete de rede gatilho s√£o considerados .

Nesta se√ß√£o, alguns dos hardwares mais importantes componentes que podem levar a um maior consumo de energia em um smartphone s√£o discutidos. Al√©m disso, as solu√ß√Ķes para reduzir consumo de energia tamb√©m s√£o discutidas para todos os componentes.

CPU

a CPU é a que mais consome energia componente entre todos. Os fatores que são responsáveis pela O consumo de energia da CPU pode ser categorizado como:

  • Consumo de energia din√Ęmica: Uma CPU √© uma cole√ß√£o de milh√Ķes de interruptores (transistores) representados como l√≥gica port√Ķes que est√£o constantemente alternando para executar v√°rias opera√ß√Ķes. Como resultado, os capacitores presentes na CPU carregam e descarregam rapidamente; atraindo um poder que √© aproximadamente proporcional √† frequ√™ncia da CPU, e para o quadrado da tens√£o da CPU .
  • Curto-circuito: Durante cada opera√ß√£o, os transistores presentes na CPU mudam seu estado, ou seja, ele est√° ligado ou desligado. Durante esta comuta√ß√£o, alguns dos transistores podem precisar de mais tempo do que os outros, resultando em um curto-circuito.
  • Transistor vazando: Transistores s√£o semicondutores, dispositivos que t√™m por√ß√Ķes dopadas de forma diferente para qualquer permitindo ou resistir ao fluxo de corrente dependendo da precisa. Mas, na verdade, uma quantidade m√≠nima de corrente √© sempre vazada pelo transistor. Este vazamento da corrente pode variar dependendo do estado do transistor, material, tamanho, temperatura e outras propriedades f√≠sicas.
  • Frequ√™ncia de clock: Para um determinado dispositivo, operando em um uma taxa de clock mais alta pode exigir mais energia. O rel√≥gio de frequ√™ncia de uma CPU representa indiretamente o n√ļmero total de opera√ß√Ķes que a CPU pode realizar em um determinado momento. A frequ√™ncia da CPU e o n√ļmero de opera√ß√Ķes s√£o diretamente proporcionais, ou seja, aumentar a frequ√™ncia do rel√≥gio aumenta a capacidade do processador para executar mais opera√ß√Ķes. Mas, como consequ√™ncia, o aumento do rel√≥gio frequ√™ncia vem com sua pr√≥pria desvantagem, como apontado abaixo:

o Consumir√° mais energia da fonte, gerando mais calor e, portanto, h√° uma grande chance

de estrangulamento da CPU (a CPU est√° em downclock automaticamente).

o Uma vez que a fuga de corrente depende da quantidade

  • Pot√™ncia consumida pelo componente em estado ocioso, ou seja, a pot√™ncia m√≠nima necess√°ria para que o componente esteja em estado ativo com a carga de trabalho m√≠nima.
  • At√© que ponto o componente √© usado?
  • Quantos estados de pot√™ncia modelados s√£o definidos para o componente?

de energia, tanto o consumo de energia din√Ęmico quanto o curto-circuito circuito s√£o dependentes da frequ√™ncia de clock.

  • O comportamento do consumo de energia de microprocessadores √© convexo, o que significa que existe um ponto √≥timo onde o consumo de energia de um microprocessador em particular √© m√≠nimo em um determinada frequ√™ncia de clock sem afetar o processamento de capacidade em grande medida .

Como reduzir: As tecnologias mais recentes exigem que microprocessadores tenham um n√ļmero maior de transistores, tornando a densidade do transistor de um microprocessador maior com cada vers√£o mais recente. Nesses cen√°rios, √© muito importante projetar um microprocessador que seja capaz de fazer opera√ß√Ķes do que seu antecessor, mas mantendo a energia de consumo no n√≠vel m√≠nimo. √Č muito dif√≠cil manter equilibrar e otimizar esses par√Ęmetros; √© feito um estudo para apontar algumas das maneiras que normalmente s√£o usadas para resolver esse problema:

  • Voltagem: A voltagem de entrada de uma CPU determina muitas caracter√≠sticas da CPU. Uma CPU usando mais energia precisa de uma tens√£o de entrada mais alta, mas isso n√£o √© ideal devido ao fato de que uma tens√£o mais alta resulta em maior produ√ß√£o de calor. Assim, a tens√£o de entrada mais ideal pode ser considerada como a tens√£o m√≠nima que pode ser aplicada na CPU sem prejudicar seu funcionamento.

  • Frequ√™ncia do rel√≥gio: Pesquisas sugerem que diminuir a tens√£o de entrada para a CPU sem alterar o clock frequ√™ncia pode ser considerada como uma boa maneira de minimizar o consumo de energia . Pode-se notar tamb√©m que diminuir a frequ√™ncia do rel√≥gio ajuda a reduzir a energia consumida ao custo de menores opera√ß√Ķes por unidade de tempo. Uma CPU com baixo consumo de energia deve ser capaz de rodar em uma velocidade de clock m√≠nima com a qual ele pode executar todas as opera√ß√Ķes que se pretende fazer. Tamb√©m, √†s vezes, √© melhor ter uma frequ√™ncia de clock mais alta do que ter mais densidade do transistor.

  • Atividades de comuta√ß√£o reduzidas: As t√©cnicas precisam ser adotadas para reduzir as fun√ß√Ķes de comuta√ß√£o dentro da CPU. T√©cnicas de codifica√ß√£o, como c√≥digo Gray endere√ßamento , ou codifica√ß√£o de cache de valor, como energia protocolo pode ser considerado.

  • Resfriamento da CPU: O calor produzido pela CPU √© um das principais raz√Ķes da dissipa√ß√£o de energia de uma CPU como o calor resiste ao fluxo de corrente e, portanto, √© necess√°ria mais energia em ambiente de temperatura mais elevada. O resfriamento da CPU precisa ser feito usando alguma forma de dissipador de calor ou refrigera√ß√£o l√≠quida, usando algumas tecnologias de refrigera√ß√£o.

  • C√≥digos de otimiza√ß√£o: Os compiladores podem ser otimizados para executar as opera√ß√Ķes com mais efici√™ncia, reduzindo a energia de consumo de uma CPU significativamente .

  • Computa√ß√£o GPU: Utilizando a GPU m√≥vel para computa√ß√£o de prop√≥sito pode atingir uma acelera√ß√£o de 4,25x em desempenho e redu√ß√£o de 3,98x no consumo de energia, em compara√ß√£o com uma implementa√ß√£o somente de CPU na mesma plataforma .

  • Aceleradores de hardware: Ao contr√°rio da CPU de uso geral, um smartphone tem v√°rios componentes de processamento que s√£o capazes de executar uma tarefa espec√≠fica em vez de executar m√ļltiplas opera√ß√Ķes. O OS identifica o mais adequado componente de processamento, a fim de fornecer o m√°ximo de efici√™ncia. √Äs vezes, o uso de hardware de computador feito especialmente para desempenhar algumas fun√ß√Ķes √© mais eficiente do que √© poss√≠vel usando determinado software em execu√ß√£o em uma CPU de uso geral.

  • Fun√ß√Ķes dedicadas: Uma CPU pode ser configurada para utilizar uma certa parte de seu desempenho geral para realizar algumas fun√ß√Ķes espec√≠ficas. Isso garante que apenas um programa √© incapaz de assumir toda a utiliza√ß√£o da CPU. Al√©m disso, sempre resta um pouco do desempenho da CPU para um novo emprego.

GPU

GPU é um tipo especial de processador responsável pelo processamento de tarefas gráficas como renderizar objetos 3D e jogar jogos etc. modelo de consumo de uma GPU pode ser obtido como:

  • Renderiza√ß√£o 3D: Os efeitos b√°sicos na tela inicial n√£o precisam de renderiza√ß√£o por GPU, mas as transi√ß√Ķes modernas s√£o mais dif√≠ceis de processar pela CPU e, portanto, s√£o processados pela GPU. A GPU pode lidar com transi√ß√Ķes sem problemas e eficiente, mas o consumo de energia √© normalmente maior devido √†s transi√ß√Ķes. Al√©m disso, os modelos 3D s√£o tratados pela GPU e a energia √© consumida.

  • Resolu√ß√£o: Embora a resolu√ß√£o seja propriedade de um display, √© acionado pela GPU e, √†s vezes, pela CPU. A resolu√ß√£o √© diretamente proporcional ao consumo de energia.

  • Densidade de pixels: A densidade de pixels √© outra.

propriedade de um exibi√ß√£o, mas √© acionado pela GPU ou CPU. Mais o densidade de pixels mais √© o consumo de energia como a unidade de processamento precisa de mais energia para conduzir um maior n√ļmero de pixels.

  • Taxa de atualiza√ß√£o: a taxa de atualiza√ß√£o de um display √© outra propriedade da tela, mas √© controlado pela GPU ou CPU. Quanto maior a taxa de atualiza√ß√£o, mais suave ser√° a transi√ß√£o do ser√£o os quadros. A maior parte da tela m√≥vel funciona na Taxa de atualiza√ß√£o de 60Hz. A taxa de atualiza√ß√£o √© diretamente proporcional ao consumo de energia de uma GPU √† medida que as imagens s√£o processadas pela GPU e enviado para a tela. Como reduzir: As seguintes medidas podem ser adotadas para reduzir o consumo de energia da GPU:

  • Escala de resolu√ß√£o: monitores modernos de alta resolu√ß√£o possuem itens de escala para baixo em um certo grau para caber mais itens e detalhes no mesmo tamanho da tela. Aumentou resolu√ß√£o oferecendo maior espa√ßo para mais itens que √†s vezes podem exceder as capacidades de vis√£o humana. A resolu√ß√£o de um dispositivo pode ser reduzida para alcan√ßar uma maior efici√™ncia energ√©tica, ainda mantendo um bom qualidade da imagem .

  • Escala de taxa de atualiza√ß√£o: A taxa de atualiza√ß√£o de um dispositivo tamb√©m pode ser reduzida em tempo de execu√ß√£o pela GPU para obter melhores efici√™ncia energ√©tica .

  • Aceleradores de hardware: Semelhante √† CPU, a GPU tamb√©m n√£o √© eficiente para executar determinadas tarefas. Uma GPU compreende centenas de n√ļcleos, rodando a um menor frequ√™ncia. Isso permite que uma GPU execute tarefas paralelas √†s opera√ß√Ķes com efici√™ncia. Em contraste, as CPUs t√™m um n√ļcleo inferior de contagem, mas com frequ√™ncia de clock muito maior, permitindo realizar opera√ß√Ķes seriais com efici√™ncia. Por isso, √© sempre recomendado o uso de aceleradores de hardware e uso de unidades de processamento adequadas para trabalhos espec√≠ficos.

  • Fun√ß√Ķes dedicadas: Assim como uma CPU, uma GPU tamb√©m pode ser configurada para reservar uma certa parte de seu desempenho para a realiza√ß√£o de algumas tarefas espec√≠ficas e especiais . Isso garante que sempre haja algum a GPU sobrou para um novo trabalho.

  1. MEM√ďRIA

Com o uso crescente de smartphones, o tamanho da mem√≥ria tamb√©m est√° sendo aumentado, o que permite consumir mais energia. No entanto, os smartphones modernos incorporam LP DDR SDRAM que √© um tipo de mem√≥ria que √© muito mais eficiente em termos de energia do que seus ancestrais devido a melhor tecnologia; tornando-os ideais para uso em pequenos dispositivos como celular, tablet, laptop, etc. As principais raz√Ķes para energia consumida pela RAM s√£o:

  • Consumo de energia em estado estacion√°rio: Ao contr√°rio de micro- transistores do processador, que podem ser total ou parcialmente desligado quando n√£o estiver em uso, os semicondutores de RAM comportam-se de forma semelhante aos capacitores, mas para armazenar dados em vez de um

cobrar. Isso implica que a RAM sempre consome energia para manter os dados vivos em sua célula.

  • Capacidade RAM: A mem√≥ria RAM √© composta por MOSFET, que consome energia constantemente. Al√©m do mais, aumentar o tamanho da mem√≥ria na RAM requer mais n√ļmeros de MOSFETs a serem instalados na RAM, tornando o consumo de energia mais. Assim, o consumo de energia de uma RAM pode ser considerado diretamente proporcional √† sua capacidade de mem√≥ria.

  • Consumo de energia de leitura/grava√ß√£o: Al√©m do consumo constante de energia pelos MOSFETs, cada opera√ß√£o de leitura/grava√ß√£o consome uma certa quantidade de energia. Este consumo de energia depende do tipo de MOSFETs e da tecnologia usada para arquitetar a RAM.

Como reduzir: O consumo de energia da RAM pode ser verificado pelas seguintes medidas:

  • Capacidade de mem√≥ria: Como mencionado anteriormente, o poder consumo de uma RAM √© diretamente proporcional ao tamanho da mem√≥ria; pode ser uma boa op√ß√£o escolher a RAM tamanho com sabedoria.

  • Interven√ß√£o do usu√°rio na RAM: A leitura e grava√ß√£o opera√ß√Ķes executadas em uma RAM s√£o feitas principalmente pelo

SO. O sistema operacional decide quais dados precisam ser gravados no RAM e quando ela precisa ser recuperada ou descartada. Mas

O sistema operacional também fornece um recurso para o usuário assumir o controle desta operação manualmente. Assim, o usuário pode incluir ou

remover programas na RAM, tornando o uso de mais energia. A solução para este problema pode ser remover

este recurso completamente, ou os usuários devem abster-se de fazer qualquer alteração sem saber.

ARMAZENAMENTO

o armazenamento secund√°rio de dispositivos m√≥veis dispositivos inclui eMMC de estado s√≥lido e expans√£o externa Cart√Ķes SD. Considerando as tecnologias utilizadas, esses armazenamentos m√≠dia pode consumir energia com os seguintes aspectos:

  • Consumo de energia de leitura/grava√ß√£o: Assim como RAM, dispositivos de armazenamento secund√°rio precisam de energia para realizar o opera√ß√Ķes de leitura e escrita. A opera√ß√£o mais leitura-grava√ß√£o realizada refere-se ao maior consumo de energia.
  • Temperatura: A temperatura desempenha um papel muito importante no modelo de consumo de energia de qualquer dispositivo de armazenamento. Mais temperado indica uma maior probabilidade de poder consumo devido a v√°rios fatores, como:
  • Devido √† temperatura mais alta, a frequ√™ncia do rel√≥gio do controlador de armazenamento precisa ser reduzida para funcionar corretamente sem prejudicar o f√≠sico hardware.
  • Danos nas c√©lulas de mem√≥ria podem ocorrer se o armazenamento hardware √© exposto a uma temperatura mais alta continuamente. Como reduzir: As seguintes medidas podem ser √ļteis para minimizando a contabiliza√ß√£o do consumo de energia para armazenamento em smartphones:
  • Opera√ß√£o de leitura-grava√ß√£o: Reduzindo as opera√ß√Ķes de leitura-grava√ß√£o

Pode diminuir significativamente o consumo de energia e aumentar a vida √ļtil da unidade de armazenamento. Restringindo uso desnecess√°rio de opera√ß√Ķes pesadas de grava√ß√£o ou leitura, como grava√ß√£o de v√≠deo, fotografia, instala√ß√£o desnecess√°ria aplicativo, excluindo arquivos grandes, reinstalando o sistema operacional com frequ√™ncia pode ajudar na redu√ß√£o do consumo de energia.

  • Temperatura: Todos os componentes eletr√īnicos s√£o sens√≠veis a calor e temperatura. O aumento da temperatura adversamente afeta o desempenho da m√©dia de armazenamento. Portanto, a implementa√ß√£o de um melhor mecanismo de refrigera√ß√£o e manter o dispositivo ocioso durante a alta temperatura pode ajudar em menor consumo de energia.

TELA

Existem vários fatores que afetam o consumo de energia ao considerar a exibição de um dispositivo móvel. Todos os fatores mencionados abaixo são coletivamente responsáveis pela dissipação de energia:

  • Tecnologia de exibi√ß√£o: H√° uma variedade de tecnologias dispon√≠veis no mundo dos smartphones; mas em linhas gerais, pode ser dividido em duas categorias: o LCD: os monitores LCD n√£o t√™m luz de fundo e, portanto, eles precisam de uma fonte de luz de fundo para fornecer a luz. LCD os monitores precisam de energia para mover os cristais l√≠quidos; portanto, toda vez que um movimento for necess√°rio no display, energia √© consumida.

o LED: os displays de LED consomem menos energia LCD. Cada pixel consiste em LED e s√£o auto iluminados, ou seja, aqueles que n√£o precisam de nenhum outro backlit fonte.

  • Resolu√ß√£o: A resolu√ß√£o √© uma propriedade da tela que define quantos itens podem ser vistos claramente de uma s√≥ vez em um exibi√ß√£o. Mais a resolu√ß√£o, mais o n√ļmero de itens pode ser visto de uma s√≥ vez. Aumentar a resolu√ß√£o de um dispositivo faz n√£o afetar o consumo de energia diretamente, mas o poder necess√°rio para processar e conduzir uma tela de resolu√ß√£o mais alta √© obtido principalmente pela GPU e √†s vezes CPU. Ent√£o a resolu√ß√£o tamb√©m √© diretamente proporcional √† pot√™ncia de consumo neste caso.
  • Densidade de pixels: A densidade de pixels √© o n√ļmero de pixels presente em um display em uma √°rea de unidade. Quanto mais a densidade de pixels estiver melhor √© a exibi√ß√£o em termos de qualidade de imagem; o principal objetivo aqui √© ter uma densidade de pixels, tal que pixels individuais n√£o s√£o vis√≠veis ao olho humano. Mais a densidade de pixels mais √© o consumo de energia como a unidade de processamento precisa de mais energia para conduzir um maior n√ļmero de pixels.

Taxa de atualização: A taxa de atualização de um display é a frequência na qual o visor é operado. Quanto mais a taxa de atualização, mais suave será a transição dos quadros no display. A maior parte da tela móvel funciona nos 60Hz da taxa de atualização. A taxa de atualização é diretamente proporcional ao consumo de energia de uma tela.

Luz de fundo: os monitores LCD não têm luz própria , então os monitores LCD usam fonte de luz LED como retroiluminado para o visor. A potência e a cor temperatura são dois dos aspectos mais importantes da retroiluminação. O consumo de energia do retroiluminado por LED é

depende do n√ļmero de LEDs usados e de sua pot√™ncia. No brilho m√°ximo da tela, esta classifica√ß√£o da pot√™ncia pode ser vista. Assim, o brilho intensidade da tela √© diretamente proporcional √†

energia consumida . Como reduzir: Dissipação de potência devido ao acima mencionado

fatores podem ser atenuados adotando-se as seguintes medidas:

Tecnologia de exibição: as telas de LED são preferidas arquitetura quando o poder é um fator. As telas de LED não precisam de retroiluminação separada e os displays de LED ligam o pixels que possuem alguns itens, o restante dos pixels são completamente desligados, tornando-o ideal para baixa potência ambiente de consumo.

Resolu√ß√£o: Manter a resolu√ß√£o baixa ajudar√° na reduzindo o consumo de energia, pois h√° um menor n√ļmero de itens de exibi√ß√£o que precisam ser tratados pelo

processador.

Densidade de pixels: 338 PPI em um display pode ser considerado um boa exibição. Abaixo, este nível de PPI, pixels individuais são visíveis, também, o aumento do PPI consome mais energia. Um

Display energeticamente eficiente pode considerar 338 PPI para o qualidade de exibição e consumo de energia ideais.

Taxa de atualiza√ß√£o: o downclocking da frequ√™ncia de atualiza√ß√£o pode melhorar significativamente a vida √ļtil da bateria. Os dispositivos recentes t√™m taxas de atualiza√ß√£o mais altas e t√™m a op√ß√£o de diminuir a taxa de atualiza√ß√£o tamb√©m, o que melhora a pot√™ncia

consumo.

Luz de fundo: A bateria de um dispositivo com baixo brilho dura quase duas vezes mais que a bateria de um aparelho com alto brilho . Além disso, tecnologias mais recentes, como

Podem ser desenvolvidos LEDs que consumirão menos energia com iluminação mais brilhante.

SENSORES

os smartphones de hoje s√£o carregados com v√°rios sensores internos e externos . Os sensores internos s√£o usados para monitorar o status dos componentes de um smartphone, como bateria, CPU e redes sem fio. Sensores externos, conforme mostrado na

Fig. ,

realizar uma variedade de trabalhos de sensoriamento, como avaliar o localiza√ß√£o, proximidade f√≠sica, dire√ß√£o da b√ļssola, temperatura, press√£o atmosf√©rica, umidade, gestos do usu√°rio, etc. Os sensores externos tamb√©m s√£o respons√°veis pelo monitoramento e estimando a orienta√ß√£o e acelera√ß√£o do smartphone. A maioria desses sensores √© empregada em opera√ß√£o cont√≠nua, portanto, consumindo uma enorme quantidade de energia. Como reduzir: As seguintes a√ß√Ķes podem ser tomadas para reduzir a contabiliza√ß√£o do consumo de energia para os sensores do smartphone:

Gerenciamento de energia: Um crit√©rio importante para diminuir a dissipa√ß√£o de energia dos sensores √© cortar sua energia quando n√£o estiver em uso. Isso geralmente √© feito pelo sistema operacional, mas alguns configura√ß√Ķes podem ser manipuladas manualmente pelo usu√°rio para

desligue o sensor n√£o utilizado.

Acesso restrito a aplicativos: alguns aplicativos podem solicitar acesso a um sensor presente em um dispositivo fora do contexto de sua funcionalidade. Este tipo de aplica√ß√Ķes tende a usar o sensor desnecessariamente consumindo grande quantidade da energia do dispositivo. A solu√ß√£o, neste caso, seria instalar um aplicativo verificado e tamb√©m fornecer manualmente ou restringir o acesso aos sensores de acordo com a necessidade.

CONSUMO DE ENERGIA DA SINALIZA√á√ÉO M√ďDULOS

Os módulos de sinalização e rede juntos consomem mais poder do que qualquer outra categoria, como pode ser visto na
Fig. ,

que apresenta uma sugestiva participação no consumo de energia de diferentes componentes em um smartphone. Esta seção discute vários módulos de sinalização que causam energia considerável perda, juntamente com maneiras sugestivas de conter o gasto de energia.

REDE CELULAR

um dispositivo móvel é arquitetado de forma que esteja constantemente conectado a uma rede celular. Portanto, a dissipação de energia em um smartphone é altamente

Depende da qualidade do sinal recebido pelo dispositivo em um determinado local. A fraca intensidade do sinal leva a um aumento no consumo de energia do módulo Tx/Rx, causando drenagem de alta energia . Na maioria das vezes, um smartphone lida com a comutação das frequências celulares automaticamente sem necessidade do usuário interação. Mas alguns controles manuais também são fornecidos aos usuários avançados para seleção do tipo de rede. Este tipo de rede automática recurso de seleção tenta fornecer o máximo de rede desempenho, mas pode consumir mais energia. Além de o consumo regular de energia, a flutuação do sinal causa grande perda de bateria. Devido à mudança de localização de um dispositivo, o

A conexão é frequentemente passada para uma rede melhor para conectividade ininterrupta de voz e/ou dados conhecida como não interferir. O handoff precisa de alta potência durante o processo para torná-lo sem costura. Assim, as transferências de rede frequentes resultam

em grave esgotamento da bateria.

Como reduzir: Os seguintes fatores podem ser considerados para reduzir o consumo de energia devido à rede celular:

Frequ√™ncia celular: Para consumir menos energia durante sess√Ķes quando nenhuma conectividade de dados √© necess√°ria, o operador pode mudar para uma rede GSM 2G (se dispon√≠vel) de 3G ou LTE.

Intensidade do sinal: Se o dispositivo estiver próximo de um local onde a força do sinal é decente, então o amplificador de sinal de rádio precisa de menos energia para amplificar o sinal para torná-lo claro. Além disso, adicionar um repetidor de rede celular pode ajudar a reduzir o consumo de energia neste contexto.

Handoff controlado: Handoff √© muito importante devido ao fato de que a rede em um determinado momento deve ser est√°vel e ininterrupta, mas um conceito para minimizar o poder consumo de um handoff pode ser o uso de um celular com frequ√™ncia. Isso melhora a cobertura de rede de um √ļnica c√©lula, mas afetar√° adversamente a velocidade dos dados transmitidos.

Operador de rede: Embora minimizando a energia consumo devido a uma rede celular não é rede principal preocupação dos operadores, mas uma abordagem discreta e otimizada

configura√ß√£o de redes de acesso sem fio e implanta√ß√£o das esta√ß√Ķes base pode minimizar o consumo de energia de um telefone celular enquanto estiver usando a rede celular.

BLUETOOTH

Um Bluetooth √© um dispositivo sem fio padr√£o de tecnologia para troca de dados entre dispositivos curtas dist√Ęncias usando ondas de r√°dio de comprimento de onda curto variando de 2.400 a 2.485 GHz. √Č desenvolvido principalmente como um substituto para um meio com fio de transfer√™ncia de dados e mantendo a efici√™ncia energ√©tica em mente. A cada desenvolvimento ciclo, o Bluetooth tornou-se mais eficiente em termos de transfer√™ncia de dados e consumo de energia. Bluetooth mais recente vers√Ķes t√™m um incremento significativo na transfer√™ncia de dados velocidade, como pode ser visto na Tabela 4 Considerando que os smartphones possuem um grande conjunto de hardware para realizar tarefas diferentes, at√© mesmo um √ļnico mW de pot√™ncia de consumo. Bluetooth sendo dispositivo eficiente consome muito menos energia, mas a maior parte do consumo de energia as opera√ß√Ķes relacionadas ao Bluetooth s√£o apontadas abaixo:

Conectividade constante: Alguns dispositivos (como smartwatches, alto-falantes/fones de ouvido Bluetooth, etc.) estão constantemente conectados ao smartphone para realizar sua operação desejada; portanto, o Bluetooth do smartphone está sempre ligado, drenando sua energia.

Dispositivos de busca automática: Mesmo se o dispositivo Bluetooth estiver não conectado a nenhum dispositivo próximo, ainda procura o dispositivos presentes nas proximidades e tenta se conectar a um já dispositivo emparelhado. Esta é outra razão pela qual o Bluetooth drena energia constante, mesmo se estiver desconectado.

Rede: Bluetooth √© f√°cil de conectar e eficiente; mas considerando a quantidade de transfer√™ncia de dados necess√°ria e a tecnologia Bluetooth utilizada, pode n√£o ser ideal em muitas situa√ß√Ķes devido √† falta de conectividade adequada e/ou grande tamanho de dados. Como reduzir: As seguintes medidas podem ser seguidas para minimizar o consumo de energia do Bluetooth:

Desligar: Desligar completamente o dispositivo Bluetooth durante o período em que não há necessidade disso é uma melhor escolha quando a economia de energia é o objetivo principal.

Prefira alternativas: Usando diferentes tecnologias como Wi-Fi quando mais quantidade de dados precisa ser transferida, e infravermelho, quando aplic√°vel, pode economizar energia no Smartphone.

Use a vers√£o mais recente do Bluetooth: Um dispositivo com a √ļltima vers√£o da tecnologia Bluetooth deve ser preferido devido √† sua melhor confiabilidade de conex√£o, efici√™ncia nas velocidades de transfer√™ncia de dados e menor dissipa√ß√£o de energia.

Utilize BLE: Usando padr√Ķes BLE, sempre que poss√≠vel, garantir√° um consumo de energia reduzido sem comprometer o alcance da comunica√ß√£o.

Roteador WI-FI

O hotspot √© a tecnologia de compartilhar a conex√£o de internet de um dispositivo, principalmente usando algumas formas de m√≠dia sem fio como Bluetooth e Wi-Fi. Dependendo em qual meio o hotspot est√° operando, diferentes aspectos como velocidade e dist√Ęncia de transmiss√£o de dados e, portanto, a O consumo de energia √© variado. Uma WLAN √© criada para conectar-se aos dispositivos pr√≥ximos e compartilhar a internet. Poder O consumo a este respeito pode ser classificado nas seguintes categorias:

Normalmente, o hotspot é usado para compartilhar a internet conexão do smartphone, para que o dispositivo próximo possa nós e a mesma conexão. Para isso, quer Bluetooth ou Wi-Fi é necessário, o que consome energia.

Há necessidade de conectividade constante com o celular rede durante a operação do hotspot, portanto, celular Rede usa energia em relação ao tipo de celular rede. Para conectar vários dispositivos e criar uma WLAN, o smartphone funciona como um roteador, que consome energia durante esta operação devido à rede constante roteamento de tráfego.

O compartilhamento de uma frequ√™ncia mais alta de hotspot Wi-Fi pode ser ben√©fico quando a velocidade de transmiss√£o de dados √© a prioridade, mas √© definitivamente mais sedento de poder. Como reduzir: As seguintes medidas sugestivas podem ser √ļtil para diminuir o consumo de energia para usar pontos de acesso:

  • Compartilhamento com fio:

Uma opção de tethering baseada em USB pode ser usada sempre que aplicável para compartilhar os smartphones ligados à Internet em vez de utilizar o meio sem fios. Isso compartilhará a internet pelo cabo USB, tornando-o mais confiável e as velocidades de transferência não serão comprometidas. Além disso, o dispositivo carregará constantemente durante toda a operação.

  • Alternativas eficientes:
    Usando Bluetooth em vez de Wi-Fi será uma opção melhor quando o alcance da rede estiver dentro de dez metros, e a velocidade de transmissão de dados não é muito importante.

    • Radiofrequ√™ncia: Sele√ß√£o de uma largura de banda menor frequ√™ncia para hotspot Wi-Fi (ou seja, selecionando um 2,5 GHz em vez de 5GHz quando dispon√≠vel) √© prefer√≠vel durante situa√ß√Ķes dominantes de efici√™ncia energ√©tica.

WI-FI

Wi-Fi é uma tecnologia sem fio de transferência de dados entre dispositivos conectados, principalmente criando uma WLAN. Este é um dos mais conhecidos e altamente tecnologias de rede móvel sem fio usadas atualmente. Dispositivos que vão desde smartphones, tablets, TVs e quase qualquer outro dispositivo capaz de usar essa tecnologia. Os caracteres de dissipação de energia Wi-Fi são indicados abaixo:

Consumo de energia para despertar: Sempre que um dispositivo Wi-Fi é iniciado, ele precisa realizar um processo muito demorado de pesquisando pontos de acesso próximos e selecionar o mais confiável ponto de acesso e conecte-se a ele. Isso faz com que o despertar processo de dispositivos Wi-Fi para consumir alta energia.

Consumo de energia de manutenção da conexão: Uma vez que o dispositivo Wi-Fi está ativado, ele precisa de energia constante para manter ativamente a conexão. Portanto, este é outro fator que aumenta o consumo de energia. Como reduzir: Conforme mencionado abaixo, o uso inteligente de Wi- Fi pode reduzir consideravelmente o consumo de energia:

Desligar: os módulos Wi-Fi, quando não estão em uso, vão dormir de modo que consome menos energia. Mas ele preferiu desligar o módulo Wi-Fi completamente para reduzir a dissipação de energia.

Opte por largura de banda de baixa frequ√™ncia: Selecionando uma frequ√™ncia de largura de banda para Wi-Fi (ou seja, selecionando uma frequ√™ncia de 2,5 GHz em vez de 5GHz quando dispon√≠vel) √© prefer√≠vel durante situa√ß√Ķes dominantes de efici√™ncia energ√©tica.

Aproxime-se do ponto de acesso: depois que o Wi-Fi estiver ativado, se estiver conectado a um ponto de acesso, então é preferível manter-o o mais próximo possível. Isso garante que nenhum dado pacote é descartado e reduz a probabilidade de consumo da energia necessária para transferir por bit.

GPS

GPS √© um dispositivo de hardware que √© respons√°vel por rastrear a localiza√ß√£o de um smartphone usando dados de sat√©lite. O GPS √© amplamente utilizado por muitas aplica√ß√Ķes e Servi√ßos de S√ď para fornecer servi√ßos personalizados baseados em localiza√ß√£o recomenda√ß√Ķes. O servi√ßo de localiza√ß√£o √© importante, mas √© um dos os servi√ßos que mais consomem energia de um smartphone. O poder detalhes de consumo de GPS s√£o apontados abaixo:

  • Receptor GPS:
    O receptor GPS consiste em um microchip e uma antena localizada dentro do smartphone. Quando operando, mantém continuamente uma rede entre seu dispositivo e os satélites.

  • Depend√™ncia:
    O receptor GPS sozinho não é capaz de fornecer um mapa, pois é um serviço fornecido pelo mapa da internet serviços como o google maps. O receptor GPS é capaz de identificar a localização geográfica em termos de coordenadas. Além disso, o receptor GPS usa dados de torres de celular e redes Wi-Fi para aproximar a localização de um dispositivo. Isso torna o GPS preciso, mas consome potência muito alta devido ao uso de vários serviços.

  • Modo Sleep:
    Com o GPS ligado, o receptor está constantemente recebendo detalhes das coordenadas do formulário do dispositivo dos satélites, fazendo com que o dispositivo não vá para o modo de suspensão, portanto, consumindo energia constante.

    • Qualidade do sinal: Em uma √°rea de sinal ruim h√° uma maior chance do servi√ßo de localiza√ß√£o consumir mais energia do dispositivo devido √† amplifica√ß√£o de um sinal fraco ou pesquisa em caso de nenhum sinal.
    • Posi√ß√£o do dispositivo: os sinais de GPS podem ficar fracos se o dispositivo est√° perto de uma parede ou est√° coberto por telhados de metal. Naqueles condi√ß√Ķes, o amplificador receptor precisa de mais pot√™ncia para capturar o sinal.
  • Aplica√ß√£o:

    o servi√ßo GPS n√£o √© aut√īnomo e, portanto, o servi√ßo de localiza√ß√£o √© usado por diferentes aplicativos para usar GPS em todo o seu potencial. √Äs vezes, um mal otimizado aplicativo ou executando constantemente o aplicativo usando o servi√ßos de localiza√ß√£o podem consumir uma grande quantidade de energia do smartphone. Como reduzir: GPS consome energia relativamente maior do que outros m√≥dulos de sinaliza√ß√£o. Assim, outras op√ß√Ķes como Wi-Fi, pontos de acesso, endere√ßo IP ou beacons Bluetooth podem ser exercidas para rastreamento de localiza√ß√£o em vez de GPS. Mas esses chamados sistemas GPS inteligentes ainda est√£o longe de serem totalmente desenvolvidos e sendo adotados. Portanto, por enquanto, o seguintes medidas podem ser consideradas para minimizar o GPS consumo de energia:

  • Receptor GPS:

    A maneira mais fácil de parar a energia dissipação de um receptor GPS é desligar os serviços de localização totalmente, quando não estiver em uso.

  • Qualidade do sinal:

    Usando GPS em um local com bons sinais de satélite garantirão nenhum consumo extra de energia.

  • Posi√ß√£o do dispositivo:

    Desligar o serviço de localização quando um dispositivo está perto de uma parede ou está coberto por telhados de metal também garantir o consumo de energia adequado.

  • Aplicativo:

    aplicativos que usam serviços de localização devem ser devidamente otimizados e verificados. Também, fechar os aplicativos depois de usados é uma boa maneira de manter o uso de energia sob controle.

Quais os principais problemas relacionados ao Consumo de energia?

Considerando os incidentes perigosos e os riscos dos LiBs, os esfor√ßos foram feitos para minimizar a vulnerabilidade do smartphone a baterias. Alguns dos trabalhos de investiga√ß√£o neste sentido s√£o discutidos a seguir. Um instant√Ęneo desses trabalhos √© apresentado na

Tabela 6.

Separador com função de detecção de tensão:

Al√©m de isolar eletricamente o c√°todo e o √Ęnodo, bifuncional separador com configura√ß√£o de tr√™s camadas de pol√≠mero-metal pol√≠mero pode detectar tens√£o . A queda repentina de tens√£o, geralmente devido √† perfura√ß√£o atrav√©s do separador, se detectado, pode ser √ļtil para evitar uma situa√ß√£o de curto-circuito entre os dois eletrodos. O crescimento de dendritos perigosos pode ser consumido pelo separador de tr√™s camadas resultando na desacelera√ß√£o do crescimento de tais dendritos ainda mais. Isso leva a melhorias seguran√ßa, bem como a vida do LiB.

_ Separador com revestimento: _
A espessura de um separador em um LiB √© da ordem de 12-25őľm. Quando um condutor muito pequeno part√≠cula entra no separador, pode facilmente causar um curto circuito entre √Ęnodo e c√°todo . Falha da bateria devido a um curto-circuito √© um problema comum em LiBs. Para se livrar de tal situa√ß√£o, o revestimento cer√Ęmico de at√© 2őľm √© aplicado em ou ambos os lados do separador. Esse revestimento ajuda a reduzir o encolhimento do separador, que ocorre no desligamento da temperatura.

__ Baterias com extintor embutido:__

uso de LiBs eletr√≥litos org√Ęnicos l√≠quidos inflam√°veis. Por motivos internos ou curto-circuito externo, rea√ß√Ķes exot√©rmicas podem ocorrer, fazendo com que a temperatura da bateria aumente e pode resultar em fuga t√©rmica e pode inflamar a bateria. Pesquisadores da Universidade de Stanford criaram LiBs com fogo embutido extintores para superar tal situa√ß√£o indesej√°vel. Um componente retardador de chama, ou seja, fosfato de trifenil (TPP) √© adicionado ao separador de fibra pl√°stica da bateria.
Quando uma grande quantidade de calor √© gerada dentro do LiB devido a condi√ß√Ķes anormais, a bainha de pol√≠mero derrete e o retardante de chama √© liberado, o que impede a queima de eletr√≥litos. Este trabalho demonstra sua capacidade de parar o fogo na bateria em uma fra√ß√£o de segundo .

_ Detecção e controle de revestimento de Li:__
Pesquisadores fizeram uma pesquisa para identificar diferentes maneiras poss√≠veis de detectar o problema de chapeamento de Li em LiBs, especialmente de √Ęnodo Li chapeamento. Os autores identificaram a caracteriza√ß√£o f√≠sica de m√©todos como resson√Ęncia magn√©tica nuclear de estado s√≥lido (NMR) espectroscopia e difra√ß√£o de n√™utrons ajudam a entender o processo de revestimento de Li. Al√©m disso, m√©todos eletroqu√≠micos como efici√™ncia Coulombiana e perfis de tens√£o de descarga tamb√©m s√£o √ļteis. De acordo com a pesquisa, a otimiza√ß√£o de eletr√≥litos, composi√ß√£o e modifica√ß√£o da estrutura da superf√≠cie de grafite usando revestimento e dopagem s√£o as t√©cnicas para superar o problema de chapeamento de Li. Al√©m disso, manter as devidas temperaturas e a ado√ß√£o do protocolo de carregamento adequado podem reduzir o revestimento de Li do terminal do ano.

_ Mitigação da degradação abrupta da capacidade utilizável:__
O grupo de pesquisadores em Nonlinear aging of cylindrical lithium-ion cells linked to heterogeneous compression," investigou minuciosamente a questão da degradação repentina da capacidade utilizável de LiB. A investigação identificou o envelhecimento heterogêneo de grafite eletrodo como o fator chave por trás da degradação. Distribuição de pressão homogênea na célula enquanto o design e o uso de material ativo negativo resistente a potencial de descarga ativa foram sugeridos como um remédio para melhorar a usabilidade do LiB.

Baterias protegidas contra explos√Ķes:

No LiB, um vol√°til eletr√≥lito l√≠quido √© usado entre o √Ęnodo e o c√°todo eletrodos. Um esfor√ßo de pesquisa na Universidade Tufts demonstrou o desenvolvimento de uma bateria que utiliza pl√°stico como um eletr√≥lito e pode evitar o risco de pegar fogo. A bateria afirma fornecer o dobro da capacidade de LiB e pode suportar ser perfurado e desfiado e n√£o pega fogo mesmo quando exposto ao calor . Segundo os pesquisadores, a tecnologia requer mais investiga√ß√Ķes e an√°lises antes de ser disponibilizada no mercado. Uma tentativa de usar pl√°stico no lugar do eletr√≥lito no LiB regular √© feita por uma empresa chamada Ionic Materials 16. O pl√°stico utilizado pela empresa √© inflam√°vel e um bom condutor. O pr√≥ximo desafio √© desenvolver pol√≠meros que ser√£o utilizados na fabrica√ß√£o comercial das baterias. Carregamento dentro da zona de opera√ß√£o segura: Para mitigar o problema de sobrecarga e abuso el√©trico, IEEE sugeriu uma janela de opera√ß√£o segura para LiBs usados em dispositivos m√≥veis. De acordo com esta especifica√ß√£o, o funcionamento da temperatura deve estar dentro de 10oC a 45oC com um carregamento tens√£o de corte de 4,25 V e uma carga m√°xima especificada avaliar. Carregar com corrente muito alta pode levar a uma condi√ß√£o semelhante a sobrecarga ou pode aquecimento em interno ou externo conex√Ķes e pode levar a efeitos indesej√°veis.

Fig.

mostra o esquema de tensão de operação segura e janela de temperatura para carregar baterias/células Li +. As taxas de transferência do eletrólito e eletrodo variam de acordo com a temperatura. Portanto, em temperaturas mais baixas (<10oC),para eliminar a possibilidade de deposição de Li, a taxa de carga e a tensão de corte deve ser diminuída. Considerando que a taxa de carga normal pode ser empregada em temperaturas mais altas (>40oC).

Sobrecarga e proteção contra curto-circuito:

A sobrecarga condição e situação de curto-circuito podem ser evitadas em LiBs se o cátodo for feito de fosfato, pois pode suportar temperatura mais alta . Sob condição abusiva também, tal as baterias não são facilmente sujeitas a fuga térmica, oferecendo mais segurança ao usuário. Carregamento cuidadosamente controlado e algoritmos de monitoramento são usados em um circuito externo para evitar a condição de sobrecarga. Tanto interno quanto externo mecanismos de controle fornecem uma opção de bateria mais segura para fabricantes de smartphones.

Uso de dispositivo PTC:

A fuga t√©rmica de LiBs principalmente ocorre devido ao ac√ļmulo de calor gerado ao longo de um per√≠odo de tempo. Os dispositivos PTC s√£o compostos por uma fina camada de pol√≠mero condutora, exibe uma temperatura positiva coeficiente de resist√™ncia. Para evitar fuga t√©rmica, LiBs est√£o sendo equipados com dispositivos PTC cuja resist√™ncia aumenta com a acumula√ß√£o de calor, limitando assim o fluxo de corrente na bateria. Restri√ß√£o no fluxo de corrente causa que a bateria e o dispositivo PTC resfriem, levando a evitando fuga t√©rmica.

Uso de material retardante de chama no eletrólito:

Este abordagem sugere a adição de material retardante de chama com um ponto de fulgor muito alto para o eletrólito sem degradando o desempenho da bateria. sintetizado tris-(2,2,2-trifluorometil) fosfato (TFP), bis(2,2,2-trifluorometil)-metilfosfato (BMP) e (2,2,2 trifluoroetil) dietil fosfato (TDP) que mostram chama capacidade de retardamento vis-a-vis boa condutividade eletrolítica.
Eletrólito sólido de nova geração para melhorar a capacidade e estabilidade térmica: O aumento da demanda por mais energia das baterias é cada vez maior e com isso é aumentando o desejo por uma forma mais segura de baterias. Pesquisadores da Universidade de Michigan propuseram o uso de um eletrólito sólido, pois ajudará a obter uma melhor estabilidade eletroquímica e química em comparação com o LiBs gerais. Este tipo de bateria fornecerá uma alta densidade de corrente e também levará a um ciclo estável da bateria.
A bateria √© a forma melhorada de estado s√≥lido de baterias e LiBs. O eletr√≥lito de estado s√≥lido permite o uso de √Ęnodos met√°licos de l√≠tio que oferecem alta densidade de energia. A combina√ß√£o de eletr√≥lito de estado s√≥lido e √Ęnodo de Li met√°lico √© reivindicada como l√≠der de mercado da pr√≥xima gera√ß√£o de LiBs.

Conclus√£o

Os smartphones s√£o cada vez mais √ļteis para um amplo espectro de formul√°rios. Muitas aplica√ß√Ķes inovadoras e novas de smartphones est√£o sendo desenvolvidos, como detector de localiza√ß√£o, monitoramento das condi√ß√Ķes ambientais, detec√ß√£o de tr√°fego em a estrada, monitorando as condi√ß√Ķes de sa√ļde das pessoas, jogos, e assim por diante. Todos esses aplicativos funcionam em tempo real e consumir uma quantidade substancial de energia. A bateria dentro o smartphone fornece a energia necess√°ria para ele. Mas existe uma limita√ß√£o da capacidade da bateria, que √© determinada por suas propriedades qu√≠micas e n√£o pode ser aumentada al√©m de um determinado limite. Este tem sido um obst√°culo para liberar o verdadeiro poder dos smartphones. Para suportar as limita√ß√Ķes de energia, sugere-se usar a energia com cautela e avareza.
Eficiente gerenciamento de energia em um smartphone √© maximizar sua vida √ļtil da bateria. Para isso, uma compreens√£o rigorosa do necessidade de energia e consumo de cada componente de √© necess√°rio um smartphone. Neste artigo, entendemos os diferentes fatores internos e externos s√£o respons√°veis ‚Äč‚Äčpor esgotamento de energia em uma bateria de smartphone. Observa-se que os componentes como CPU, mem√≥ria e rede sem fio m√≥dulos (por exemplo, Wi-Fi, Bluetooth, GPS, r√°dios de rede, etc.) consumir a maior parte da energia. Apesar disso, todos os as partes interessadas no ecossistema de energia do smartphone devem ser respons√°veis ‚Äč‚Äčpor realizar seus pap√©is na minimiza√ß√£o de energia consumo e ter uma abordagem metodol√≥gica e planejando atingir isso. Os pesquisadores desenvolveram v√°rias abordagens para gerenciar o problema de energia limitada em smartphones. Um monte de trabalho foi dedicado a medir a energia consumo, que inclui a an√°lise da necessidade de energia e modelando o padr√£o de consumo de energia de diferentes componentes.
Alguns tentaram estimar o restante tempo de bateria e, assim, prever quanto tempo o dispositivo funcionar antes que ele precise ser recarregado. Embora o preciso previs√£o do tempo de opera√ß√£o restante de uma bateria antes de precisa ser conectado √© extremamente desafiador. Muitos pesquisadores t√™m dado aten√ß√£o especial para superar a escassez de energia, em certa medida, pela gest√£o adequada de o uso de energia e projeto e opera√ß√£o otimizados de hardware e software de smartphones. Alguns se propuseram a transferir as tarefas que exigem energia para outros dispositivos, ter um n√≠vel de bateria mais alto. Para maximizar a vida √ļtil da bateria, foram feitas tentativas seguindo diferentes abordagens como a redu√ß√£o da frequ√™ncia de carregamento por prolongando a vida √ļtil da bateria, tornando as baterias com maior capacidade, minimizar a dura√ß√£o de tempo necess√°ria para carregamento, aumento da densidade de energia, etc. abordagens foram bem sucedidas para diminuir a dor de experi√™ncia de drenagem r√°pida da bateria, alongamento excessivo desses m√©todos envolve alguns riscos graves, como revestimento de Li, fuga t√©rmica, etc., o que pode causar aquecimento e explos√£o das baterias. Embora a pesquisa sobre bateria para dispositivos m√≥veis n√£o tenha produziu muito desenvolvimento por algumas d√©cadas, esperamos que estamos prestes a testemunhar um grande avan√ßo na a este respeito. Especialmente, o surgimento do carregamento sem fio com seu potencial para oferecer cobran√ßa onipresente e explora√ß√£o de outras fontes alternativas de energia usadas para carregando a bateria do smartphone, espera-se, muito em breve os usu√°rios estar√£o livres da preocupa√ß√£o de descarregar a bateria amea√ßa e todo o potencial dos recursos do smartphone
ser√° realizado.

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