阿尔卡拉大学 ( UAH ) 可再生能源系统电子工程 (GEISER) 小组的科学家们创造了人工智能，使变压器的设计速度比现有方法快 30 倍。它是一种基于神经网络的人工智能，能够在不到一小时的时间内生成 100,000 个可能的解决方案，并且可以将变压器的设计时间从一个月缩短到一天。

UAH研究人员解释说，目前，在发达国家，100%的家庭和公司都使用变压器来分配电能，而可再生能源和电动汽车等关键领域由于需要改进，正在采用中型和大型高频变压器。提高能源效率、减小尺寸和重量并提高可靠性。此外，由于能量转换材料和技术的进步，现在可以显着提高变压器的频率，这为指数级减小变压器的尺寸和重量打开了大门。

在此背景下，人工智能也彻底改变了变压器的设计，特别是中频变压器的设计。以前，为了获得精确的设计，必须使用基于有限元法 (FEM) 的模拟，该方法可以对复杂的热现象进行高精度建模，但这些模拟可能需要数周的处理时间，而且成本也很高在时间和计算资源方面。

为了简化这一挑战并提高结果，阿尔卡拉大学的研究人员 Daniel Santamargarita、David Molinero 和 Emilio Bueno 以及马德里理工大学的研究人员 Miroslav Vasic 开发了一种基于网络的人工智能神经网络能够在不到一小时的时间内生成 100,000 个可能的解决方案。