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Toyota: Construcción y lanzamiento de un sistema de almacenamiento de energía de barrido de gran capacidad a partir de baterías de vehículos electrificados reutilizados conectados a la red eléctrica
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En el futuro, se espera que crezca la demanda de baterías de almacenamiento a medida que se conviertan en herramientas necesarias para estabilizar el suministro cuando se expanda la energía renovable en el movimiento hacia la reducción de emisiones de CO2, una parte vital para lograr la neutralidad de carbono. Al mismo tiempo, los suministros limitados de materiales para baterías, incluidos el cobalto y el litio, significan que existe una necesidad continua de iniciativas respetuosas con el medio ambiente, como la recuperación de baterías de vehículos eléctricos usadas para su uso efectivo como baterías de almacenamiento. En respuesta, JERA y Toyota iniciaron discusiones en 2018 para establecer tecnologías de reutilización de baterías, lo que eventualmente condujo a este sistema de almacenamiento de energía de barrido de gran capacidad conectado a la red.
El nuevo sistema de almacenamiento de Toyota está equipado con una función llamada barrido, que permite utilizar las baterías recuperadas de los vehículos, que tienen diferencias significativas en rendimiento y capacidad, a su máxima capacidad, independientemente de su nivel de deterioro. La función de barrido, desarrollada por Toyota Central R&D Labs, Inc., es un dispositivo que puede controlar libremente la descarga de energía al encender y apagar el flujo de electricidad (bypass) a través de baterías conectadas en serie en microsegundos.
Además, la función de barrido también permite la salida de CA directa de las baterías, mientras que la reutilización de los inversores integrados elimina la necesidad de un acondicionador de energía (PCS). Eso contribuye a reducir costos y ayuda a evitar la pérdida de energía al convertir de CA a CC por PCS, con el objetivo de mejorar el uso efectivo de la energía.
El proyecto planea operar baterías de almacenamiento de red para operaciones de recarga y descarga, conectadas al sistema de distribución de energía de Chubu Electric Power Grid Co., Inc. desde una instalación (ver a continuación (1)) en la central térmica Yokkaichi de JERA. JERA y Toyota tienen como objetivo introducir aproximadamente 100,000 2020 kWh de electricidad suministrada a mediados de la década de 2, no solo reduciendo el costo total del sistema de almacenamiento de energía, sino también contribuyendo a la reducción de las emisiones de COXNUMX.
(1) Seleccionado por el Ministerio de Medio Ambiente de Japón para llevar a cabo un "Proyecto FY2022 para la Implementación Social Temprana de un Sistema de Reciclaje de Metal Descarbonizado".
Además, JERA está desarrollando un proceso de bajo impacto ambiental para reciclar baterías de iones de litio para vehículos eléctricos(2), que Toyota planea respaldar aprovechando la experiencia y el conocimiento que ha acumulado a través de sus iniciativas de reciclaje de baterías hasta la fecha. Mediante la recolección de baterías usadas y la reutilización de recursos, ambas empresas esperan acelerar sus esfuerzos para lograr una sociedad que recicle los recursos.
(2) JERA y Sumitomo Chemical inician un proyecto de demostración para desarrollar un proceso de reciclaje de bajo impacto ambiental para baterías de iones de litio de vehículos eléctricos (Comunicado de prensa de JERA, 19 de abril de 2022)
JERA continuará trabajando de manera proactiva no solo dentro de la industria energética, sino también con empresas líderes en Japón y en el extranjero para desarrollar tecnologías como sistemas y servicios de almacenamiento de baterías que contribuyan a la utilización óptima de la energía para lograr una sociedad descarbonizada y que recicle los recursos.
Toyota promueve activamente la adopción de vehículos eléctricos y persigue el uso efectivo de la batería, incluida la reutilización de baterías de vehículos eléctricos, para el desarrollo de infraestructura social que respaldará la adopción generalizada de vehículos eléctricos, ampliará el uso de energía renovable y promoverá el reciclaje de recursos para lograr la neutralidad de carbono.
Derechos de autor 2022 JCN Newswire. Reservados todos los derechos. www.jcnnewswire.comJERA Co., Inc. (JERA) y Toyota Motor Corporation (Toyota) anuncian la construcción y el lanzamiento del primer sistema de almacenamiento de energía de barrido de gran capacidad del mundo (al momento de escribir este artículo, según las investigaciones de Toyota).
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Pregúntele a un experto en tecnología: ¿Cómo convierte Lens las imágenes en texto?Pregunte a un experto en tecnología: ¿Cómo convierte Lens las imágenes en texto?Contribuidor de palabras clave
Hace poco, cuando estaba de vacaciones, quería tomar notas de un libro electrónico que estaba leyendo. Pero en lugar de tomar notas de audio o escribir cosas en un cuaderno, usé Lens para seleccionar una sección del libro, copiarla y pegarla en un documento. Eso me despertó la curiosidad: ¿cómo sucedió todo eso en mi teléfono? ¿Cómo reconoce una cámara las palabras en todas sus fuentes e idiomas?
Decidí llegar a la raíz de la pregunta y hablar con Ana Manasovska, una ingeniera de software con sede en Zúrich que es una de las Googlers en la primera línea para convertir una imagen en texto.
Ana, cuéntanos sobre tu trabajo en Lens.
Estoy involucrado con el aspecto del texto, así que me aseguro de que la aplicación pueda discernir el texto y copiarlo para una búsqueda o traducirlo, sin necesidad de escribir. Por ejemplo, si apunta la cámara de su teléfono a un cartel en un idioma extranjero, la aplicación puede traducir el texto en él. Y para las personas ciegas o con baja visión, puede leer el texto en voz alta. Es bastante impresionante.
Entonces, parte de lo que hace mi equipo es lograr que Lens reconozca no solo el texto, sino también la estructura del texto. Los humanos entendemos automáticamente la escritura que está separada en oraciones y párrafos, o bloques y columnas, y sabemos lo que va junto. Sin embargo, es muy difícil para una máquina distinguir eso.
¿Esto es aprendizaje automático?
Sí. En otras palabras, utiliza sistemas (los llamamos modelos) que hemos entrenado para discernir los caracteres y la estructura de las imágenes. Un sistema informático tradicional tendría solo una capacidad limitada para hacer esto. Pero nuestro modelo de aprendizaje automático se ha creado para "aprender por sí mismo" en enormes conjuntos de datos y está aprendiendo a distinguir estructuras de texto de la misma manera que lo haría un ser humano.
¿El sistema puede funcionar con diferentes idiomas?
Sí, puede reconocer 30 alfabetos, incluidos cirílico, devanagari, chino y árabe. Es más preciso en los idiomas con alfabeto latino en este momento, pero incluso allí, los diferentes tipos de fuentes presentan desafíos. El japonés y el chino son complicados porque tienen muchos matices en los caracteres. Lo que parece una pequeña variación para el ojo inexperto puede cambiar completamente el significado.
¿Cuál es la parte más desafiante de su trabajo?
Hay mucha complejidad y ambigüedad, que son un desafío, así que tuve que aprender a navegar por eso. Y tiene un ritmo muy rápido; las cosas se mueven constantemente y tienes que hacer muchas preguntas y hablar con mucha gente para obtener las respuestas que necesitas.
Cuando se trata de codificación real, ¿qué implica eso?
Principalmente utilizo un lenguaje de programación llamado C++, que le permite ejecutar los pasos de procesamiento necesarios para pasar de una imagen a una representación de palabras y estructura.
Hmmm, en cierto modo lo entiendo. Cómo se ve?
Así es como se ve C++.
El código anterior muestra el proceso para extraer solo el alemán de una sección de texto. Entonces, digamos que la imagen mostraba alemán, francés e italiano: solo se extraería el alemán para traducirlo. ¿Tiene sentido?
¡Mas o menos! Dime lo que te gusta de tu trabajo.
Todo se reduce a mi amor de toda la vida por resolver problemas. Pero también me gusta mucho que estoy construyendo algo que puedo usar en mi vida diaria. Vivo en Zúrich pero no hablo bien alemán, así que uso Lens para traducir al inglés todos los días.
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