Consumo de energia voltada para Hardware em celulares Android 💖

Introdução

Esse artigo e um pequeno resumo que irei fazer para minha revisão da literatura sobre consumo de energia em smartphones Android, que funcionará como segunda parte de uma outra revisão 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 são 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 eficiência energética.

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 célula dupla para aumentar a capacidade em relação ao seu antecessor iPhone 8 plus que usa uma bateria de formato retangular. As duas células do iPhone X são colocadas em ângulo reto uma com a outra, formando o pacote em forma de L, que maximiza a ocupação da área interna. Mas no iPhone XS, a Apple usou novamente a bateria em forma de L de célula única, com perda mínima de mAH.

Alguns outros fabricantes como o Innos 6000 usam duas células separadas: uma interna e não removível, e a outra logo abaixo da tampa traseira é removível. O telefone funciona perfeitamente apenas com a bateria interna. Duas baterias são carregadas simultaneamente com uma única porta micro-USB. Tal arranjo fornece maior capacidade de bateria até 6000mAH.

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 são os mais promissores. Mas devido a desafios inerentes e fundamentais, essas baterias ainda não estão em produção convencional para uso em massa. Pode levar alguns anos para que essas tecnologias de bateria se desenvolvam totalmente para alcançar desempenhos confiáveis e econômicos em comparação 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 📏

Esquemas de perfis de energia ajudam a estimar a potência de consumo de um dispositivo móvel. Ele fornece informações valiosas sobre os padrões de consumo de energia de vários hardwares componentes do dispositivo e ajuda a identificar a causa do dreno de energia, um perfilador de energia ideal, como é chamado, detecta corretamente o consumo de energia anormal e gargalos de energia em um Smartphone, consultando perfilador de energia, desenvolvedores são capazes de identificar os eventos, atividades e segmentos de código que são responsáveis pela energia pesada queimando e ajustar o design do aplicativo de acordo para a eficiência energética.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 é representado por um modelo de energia como um função dos parâmetros específicos do seu componente . Equações matemáticas e modelos são aplicados ao consumo de energia coletando informações para encontrar a correlação entre um componente consumidor de energia e o poder consumido por ela. Os modelos matemáticos quantificam o impacto de vários 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 está ocioso, mas o sistema de comunicação está acordado para receber prováveis comunicações de entrada)

• inativo (totalmente acordado mas nenhum aplicativo está em execução). Foi observado que os módulos GSM e display consumiram a maior parte do energia, enquanto os subsistemas de RAM, áudio 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 análise de consumo de energia.

Modelo de energia do smartphone LTE para nível de sistema simulações:

A diferença entre a capacidade da bateria do smartphone e a necessidade de energia continua aumentando devido ao uso de protocolos de telecomunicações complexos. Modelado e otimizado o modem LTE desde o LTE modem consome muita energia e não pode ser descartado durante a modelagem de energia. Uma bateria fictícia é usada para conduzir o teste do modelo em um emulador de rede. O modelo de poder é atualizado para incluir largura de banda de célula e DRX.

• O consumo de energia do modem é definido como: Um valor booleano usado para ativação de diferentes modos. Para validar o modelo, são realizadas medições de três smartphones LTE diferentes, dos quais o UE2 foi selecionado como o modelo básico. Veja que o consumo de bateria usando o DRX no modo de sono profundo é 1/35 do consumo do modo ativo.

Modelagem do consumo de energia da transmissão 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," propôs um modelo que é determinístico por natureza e usá características de tráfego da rede para estimar a energia enviados na transmissão 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 utilização real do hardware com os modelos de energia e não pode chegar a resultados precisos."Fine- grained power modeling for smartphones using system call tracing, passou pelo apresentar modelagem de energia baseada em utilização de última geração esquemas e propôs um modelo de energia baseado em chamadas de sistema que destaca-se das limitações da utilização baseada na aproximação. Este modelo captura a utilização e não uso de energia baseado na utilização. O modelo é implementado tanto no Android 2.2 quanto no Windows Mobile 6.5, e o modelo é encontrado para ter um melhor desempenho em termos de erro em estimativa de energia do que o modelo de regressão linear . A estimativa de energia baseada em grão fino também é demonstrada manualmente usando o poder baseado em chamada do sistema modelagem é 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 técnicas para determinar a eficiência energética de aplicações 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 razões para o consumo de energia específico.

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- parâmetros de modelo pré-computados e agir de forma eficiente, reduzindo o custo de criação de perfil on-line. Essa técnica foi testada em um configuração personalizada de smartphones Android com sensores comunicáveis. Os resultados experimentais mostram que oProf alcança melhor eficiência energética em comparação 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," propôs um novo poder de abordagem baseado em modelo autômato de consumo (PCA) para analisar o sistema assíncrono consumo de energia de aplicativos Android. Todos aplicativos que consomem energia são representados como uma biblioteca por este PCA; por exemplo, o Wi-Fi PCA é um exemplo. Isto se concentra na análise do poder inesperado consumo verificando se todo o sistema permanece em um determinado estado de energia por um longo período inesperadamente.

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

Para prever o consumo de bateria do smartphone aplicações, um modelo orientado a dados foi proposto por "Model-based Power Consumption Analysis of Smartphone Applications,". Os pesquisadores treinaram um modelo de regressão usando dados coletados de logs e confirmaram que o aprendizado de abordagem é correto sob suposições 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," propôs o PowerProf, que é um maneira não supervisionada de modelar o poder do smartphone consumo usando algoritmos básicos. PowerProf usou interfaces de bateria inteligente recém disponíveis que incluem software APIs que fornecem acesso às medições da bateria. A função condicional para cada recurso do smartphone modela o consumo de energia do recurso e depende da entrada parâmetro t, que fornece o intervalo de tempo desde que o recurso foi última chamada usando uma chamada de API. PowerProf é testado em três diferentes tipos de smartphones e apresentou um erro mediano de 0,012 watts e 0,145 watts no 95º quantil. PowerProf é capaz de capturar a flutuação geral no consumo de energia, mas o pico aleatório não é capturado com precisão maneiras.

ANÁLISE DE CONSUMO DE ENERGIA E ESTIMATIVA DE HARDWARE DE SMARTPHONE E MÓDULOS RELACIONADOS.

Para enfrentar a questão da deficiência de energia em smartphones, é o pré-requisito para entender os requisitos de energia de seus diferentes componentes. Análise e estimativa adequadas de consumo de energia permitirá que designers de dispositivos e fabricantes otimizem o hardware e a plataforma. Ele vai também permitir que os usuários usem seu dispositivo de forma sensata, economizando energia e, assim, prolongando a vida útil da bateria. Em nossa revisão de processo, descobrimos que a maioria dos trabalhos de pesquisa se enquadram nesta categoria, ou seja, analisar e estimar o poder consumo têm sido a principal prioridade entre pesquisa de energia de smartphones. Entre eles, os notáveis trabalhos de pesquisa são mencionados abaixo.

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

Para estimar o comportamento energético dos smartphones recentes, o componente mais importante é a tela, pois consome mais da bateria. "Runtime power estimation of mobile AMOLED displays," propõe uma estimativa de energia e modelagem para displays AMOLED de smartphones. Eles apresentam uma estimativa de potência de tempo de execução de AMOLED é exibido enquanto qualquer aplicativo aleatório está em execução. O modelo também leva em consideração os valores RGB de cada subpixel. Os dados de cada alteração na tela são coletados e usados neste modelo. Os dados de pixel RGB são coletados dinamicamente, e o custo depende do número 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 é 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 satisfatório no teste, ele pode falhar em detectar a mudança de imagens de vídeo contínuas.

Construindo modelos de energia a partir de crowdsourcing medições:

"Energy modeling of system settings: A crowdsourced approach", propôs um custo- abordagem eficaz para construir modelos de bateria usando medições de crowdsourcing para estabelecer a relação entre a drenagem da bateria com diferentes cenários combinados como alta carga de CPU e ajuste automático da tela brilho, atividade média da CPU e ajuste manual de brilho da tela ou sinal Wi-Fi forte com exposição direta de luz solar com o dispositivo. Considerações de combinações ou diferentes fatores tornam este trabalho separado dos outros em sentido de que os outros esquemas de modelagem considera apenas fatores específicos, como um sensor específico, configuração do sistema ou um aplicação, nossa abordagem pode. Considerando que esta abordagem ajuda a identificar os efeitos de múltiplos fatores, capturando seus relacionamentos e, portanto, fornece uma visão holística da energia do dispositivo móvel.

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 aplicações, nomeadamente o PowerTutor e o AmbiSense foram usados por "Studying the Energy Consumption in Mobile Devices," para medir a potência consumida dos principais componentes como CPU, OLED, Wifi Unidades GPS do telefone, além da potência 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 avião. Os resultados experimentais mostram que o Wi-Fi, a unidade 3G e o OLED são 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 transmissão de vídeo através de telefones celulares em quatro smartphones com diferentes tamanho da tela, resolução e também com qualidade de vídeo variável e mecanismos de comunicação. O estudo afirma que o tamanho da tela desempenha o papel mais vital, ainda mais do que a tela resolução, afetando o consumo médio de energia durante a transmissão de vídeo. O estudo também identificou situações em que o consumo de energia é menos afetado pela resolução da tela do que tecnologia de comunicação. De acordo com os resultados revelados em experimentos, o Wi-Fi mostrou mais eficiência energética para comunicação de vídeo do que o LTE. Este trabalho de pesquisa sugere padrões de uso preferidos e diretrizes para usuários e desenvolvedores.

ESTIMATIVA DE CONSUMO DE ENERGIA E ANÁLISE DE SISTEMAS OPERACIONAIS DE SMARTPHONE E APLICAÇÕES.

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," propôs vários modelos de energia baseados em chamadas de sistema usando várias versões de cinco aplicativos Android: Firefox, Calculadora, Bomber, Blocking & FedEx. Chamadas do sistema são usadas para prever o consumo de energia de cada aplicativo instalado no celular com auxílio de uma máquina técnica de aprendizagem. O modelo agrupa diferentes chamadas de sistema que podem ser usadas para generalizar a medição.Pelo rastreamento dinâmico 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 precisão.

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 nível de código, rastreando um caminho do aplicativo e analisar suas informações de energia em tempo de execução e, portanto, estimar o consumo de energia de cada A Interface de Programação de Aplicativos chama para o hardware partes do sistema como CPU, memória, componentes etc

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

Devido a várias razões, muitas vezes os smartphones perdem energia que não é 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 três 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 condição onde o smartphone experimenta níveis anormalmente altos de saída de energia quando certas aplicações são executadas ou certas atividades são executadas, mesmo que a utilização de hardware seja baixa . Razões comuns e fontes de hotspots de energia em smartphones são mostrados em
Fig.

• Bug de energia: Muitas vezes, os smartphones perdem energia injustificadamente devido a uma falha no hardware ou software. Isso é conhecido como bug de energia. Bugs de energia impedem um smartphone de ir para o estado de suspensão, mantendo assim o dispositivo ou um determinado sempre ativo. Este é um dos motivos para uma perda de carga mais rápida das baterias do smartphone. A presença de bugs de energia não só leva a em relação à drenagem da bateria, mas também reduzir a bateria vida imensamente. Bugs de energia podem ser encontrados em diferentes componentes de um smartphone, como seu hardware, sistema operacional, aplicativos, módulos 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 usuário, "Detecting Energy Bugs in Android Apps Using Static Analysis," classificados em situação de consumo, que é conhecida como vazar. Alguns exemplos de vazamentos de recursos são 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 é o vazamento de energia, no qual o hardware do smartphone se dissipa energia mesmo quando não são usados ativamente. Desde que o hardware é operado pelo software, também pode-se dizer que um vazamento de energia se refere ao consumo de energia devido às operações ou atividades do smartphone que não têm qualquer efeito direto ou indireto sobre o usuário observável saída do smartphone. Em outras palavras, se matar uma tarefa não tem qualquer efeito no funcionamento do smartphone, então diz-se que a tarefa eliminada é 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 programação inequívocos:
  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.

• Confiança em previsões para pré-busca:

Para aumentar o tempo de resposta e a taxa de transferência frequentemente os pré-buscam as próximas tarefas executáveis previstas. A pré-busca também é feita extensivamente para melhorar a experiência de navegação na web. Mas se a previsão muitas vezes dá errado, causa desperdício de energia. Embora pareça que o hardware é a fonte imediata de dissipação de energia, é o software que opera e direciona o hardware para consumir energia . Portanto, é 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 interação com os componentes de hardware. Mas fica muito difícil manter códigos otimizados que são eficientes em termos de energia para aplicações devido à presença de um grande número de fornecedores de componentes, diferentes drivers e sistema operacional versões. A solução para este problema pode ser gerida durante o estágio de desenvolvimento apenas porque fica difícil cada iteração de atualização de software para acompanhar as falhas que pode causar um vazamento de energia. Esta seção discute alguns dos trabalhos de pesquisa que abordam a questão 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 portátil monitor (POEM) para ajudar os desenvolvedores a testar e medir o consumo de energia de uma única aplicação composição ente usando a ferramenta de análise de código offline e o código técnicas de injeção para obter medições com vários níveis de granularidade, estendendo-se ao gráfico de chamadas, blocos básicos, chamadas de API. POEM converter o código em gráficos de fluxo de controle do aplicativo e tentar descobrir o vazamento de energia porções em movimento. A análise básica de blocos é usada para determinar a ramificação e os loops de cada método para encontrar as tarefas com computação intensiva e diferenciá-las de outras atividades (ou seja, as tarefas de E/S). Este sistema também pode ajudar os desenvolvedores a entender qual parte do aplicativo é responsável pelo vazamento de energia, bem como identificar o código 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 análise foi usada para avaliar a vida útil da bateria considerando cenário 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 precisão em perfil de energia, levando em conta todas as energias colaterais consumos e bugs. O E-Android pode monitorar todas as interações entre aplicativos e mantém uma energia colateral mapa para contabilidade de energia de grão fino. O quadro fornece uma interface de bateria revisada para fornecer informações aos usuários sobre o consumo de energia e como a drenagem da bateria está 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 à rede desnecessária de comunicação. A ADEL rastreia o uso de dados de entrada, recebidas direta ou indiretamente, para determinar sua utilidade e eficácia usando análise dinâmica de rastreamento de contaminação .Os autores consideraram 15 aplicações do mundo real, incluindo código aberto e fechado, usando a ADEL. Destes, seis foram encontrados vazamentos de energia, dos quais aproximadamente 57% foram responsáveis pela comunicação. O estudo identificou as seguintes quatro causas comuns de vazamentos de energia, que pode ser útil para aplicativos e plataformas desenvolvedores:

Interpretação incorreta da semântica da API de retorno de chamada Esquemas de download mal projetados Downloads repetitivos Pré-busca agressiva Uma estrutura de depuração de energia: para diagnosticar bugs de energia em smartphones, "Bootstrapping energy
debugging on smartphones: A first look at energy bugs in mobile
devices," propôs uma sistemática framework, chamado EDB (Energy Debugging Framework), que compreende as seguintes três 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 histórico diagnóstico baseado em software.

• Identificar o módulo de software responsável pelo bug de energia: Se o bug estiver no componente de software, ele precisa ser identificado com o módulo de software específico.

• Detecção e correção de bugs: as causas principais da energia bugs devem ser zeradas por meio de ferramentas de detecção automática. 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 não estiver mais em uso, o ouvinte deve não estar registrado; caso contrário, o sensor permanecerá ativo e continuará consumindo energia desnecessariamente.

  • Subutilização de dados sensoriais: Adquirir dados sensoriais demanda uma quantidade significativa de consumo de energia. Portanto, subutilizar esses adquiridos pode ter um relação negativa entre o custo de energia e sua real utilização. O design e a implementação adequados do aplicativo podem ajudar em relação.

Para um diagnóstico sistemático dos buracos de energia, os autores adotaram uma análise de código para simular o comportamento em tempo de execução de um aplicativo, que verifica a utilização dos dados em cada estado do aplicativo explorado, juntamente com monitoramento do registro e cancelamento do registro do ouvinte do sensor. Mitigação de vazamentos de memória: para minimizar o tempo de carregamento, os sistemas operacionais tentam manter o usado com frequência ou para ser usado em um futuro próximo aplicativos na memória. Isso não só melhora o usuário experiência, mas também economiza energia. Mas possíveis vazamentos de memória podem reduzir essa vantagem porque pode restringir o espaço de memória como o número de aplicativos em execução aumenta. "Why application errors drain battery easily?: a study of memory leaks in smartphone apps," identificou as fontes comuns de vazamento de memória como:

• Rotação automática da tela

• Chamada de função específica

• Padrão de código 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. Módulo 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 operações: Uma estrutura de geração 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 possíveis hotspots de energia e bugs de energia em um aplicação, um algoritmo de busca baseado em grafos foi usado com a heurística de orientação. A estrutura proposta gera entradas de teste, cada uma delas capturando uma sequência de interações do usuário (por exemplo, toques ou toques no smartphone screen) que leva a um hotspot de energia e bug de energia. O hotspot de energia e método de detecção de bugs proposto neste documento considera apenas os eventos baseados em GUI ou o I/O apenas operações. As operações vinculadas à CPU também podem envolver perda de energia não intencional, que não pode ser rastreada usando esta estrutura. Além disso, o gráfico de fluxo de eventos calculado pode não ser abrangente, ou seja, alguns dos hotspots de energia e bugs não podem ser expostos.

Detectando bugs de energia em aplicativos Android usando estática análise:

"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 informações precisas sobre a bateria restante (tanto em termos de potência quanto de tempo) do smartphone do usuário pode ser fornecido, ele pode ajustar o uso do smartphone e também programar suas atividades de acordo. Também, com base nessas informações, um sistema operacional inteligente pode moderar o consumo de energia e consumo de vários componentes de hardware e formulários. Mas estimar e prever o restante bateria e o tempo de esgotamento é muito difícil porque envolve considerar vários fatores e situações diferentes. Os pesquisadores têm apresentado diferentes abordagens, como discutido abaixo, para continuar com isso.

Previsão da vida útil da bateria usando dados de uso em tempo real:

Predicting Smartphone Battery Life based on Comprehensive and Real-time Usage Data," propôs usar rastreamentos de uso de smartphone em tempo real para prever a vida útil da bateria. Modelos de ML para previsão da duração da bateria. Reconhecendo a ausência de dados de tempo de execução como um grande problema, autores coletaram dados do usuário (por exemplo, status do sistema, sensor indicadores, eventos do sistema e status do aplicativo) é aplicado Algoritmos de ML nesses Big Data. Alega-se que a duração restante da bateria de um smartphone pode ser prevista com precisão, 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," propôs um modelo que utiliza informações de antigos proprietários de atividade (estado de carregamento, estado da tela e nível de brilho, execução do aplicativo, rádios ativados, etc.) vida restante da bateria. Para anotar a atividade de qualquer usuário móvel com seu dispositivo, uma análise de correlação é realizada usando o coeficiente de correlação 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 móvel da vida útil da bateria disponível com base no padrão de uso diferente de chamadas de voz, comunicação de dados e uso de chamadas de vídeo. O paper calculou a taxa média de consumo de bateria para cada estado afetando o consumo de energia e determinou o padrão de uso baseado nos dados da série temporal. Software para orientar o usuário a reduzir o consumo de energia através de um uso mais inteligente: Bramble e Swift propuseram uma solução baseada em software chamada SApp que guiará o usuário para reduzir o consumo de bateria através de um uso mais inteligente e decisões prioritárias. Os pesquisadores testaram o impacto de componentes específicos do dispositivo e, em seguida, medindo o desempenho das aplicações que combinam heuri varas com as medições para prever os impactos futuros da aplicação que pode orientar os usuários a tomar decisões.

Previsão usando EET:

Um estudo foi realizado por Oliver e Keshav para medir o consumo de energia características de 20.100 usuários de smartphones BlackBerry para fazer o Energy Simulation Toolkit (EMET) que ajuda desenvolvedores para analisar os requisitos de consumo de energia de suas aplicações contra os rastros de energia dos usuários reais. Este artigo de pesquisa também diz que o nível de energia pode ser previsto com 72% de precisão com um dia inteiro de antecedência, classificando usuários de smartphones com base em seu carregamento características. Embora várias formas e abordagens sejam propostas, como mencionado acima, eles são limitados por hardware e configuração do software. Portanto, esses métodos podem não funcionar para outros dispositivos com especificações e propriedades diferentes. Além disso, esses métodos são muito complexos e pesados para serem executados smartphones que consomem a CPU e a RAM, o que não afeta apenas o bom funcionamento de outros aplicativos, mas também causa perda de bateria. Além disso, os métodos tornam-se ineficazes à medida que novos smartphones com diferentes recursos de hardware estão sendo lançados regularmente. Além disso, com os novos aplicativos móveis que estão vindo à tona a cada dois dias, não é uma abordagem realista para estimar a necessidade de bateria de cada aplicação. Da mesma forma, as versões do sistema operacional móvel continuam mudando com frequência. Para isso, é necessário um método 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 precisão precisa.

FERRAMENTAS E APLICAÇÕES 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 energética requisitos do aplicativo instalado usando SVM e regressão linear sobre os dados coletados de requisitos de energia de diferentes aplicações. Para avaliar o modelo, ele usa três experimentos que incluem:

a) treinamento e teste no mesmo aplicação

b) treinamento e teste no mesmo conjunto de aplicações e

c) treinamento em diferentes aplicações e previsão de uma nova aplicação. Devido ao seu paralelo propriedades, o teste é realizado rapidamente e, portanto, o abuso de energia é detectável.

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

"A method for characterizing energy consumption in Android smartphones," demonstra uma técnica de medição baseada em software chamada CharM, que é um aplicativo Android para medir a influência de todos componentes de trabalho relacionados que têm efeito sobre a energia consumo de um smartphone em versão diferente de SO e em diferentes situações e modos, como quando o telefone está conectado e desconectado a uma rede móvel, quando o tela está atualmente ligada ou não, se sim com seu diferente intensidade de brilho, com e sem Wi-Fi, Bluetooth, e serviço de GPS. A principal desvantagem é que não permite análise 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 reprodução de vídeo, 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 pedágio de energia, como mostrado na

Fig

Monitoramento de consumo de energia anômalo:

A metodologia é proposta em "Detecting Anomalous Energy Consumption in Android Applications," , que monitora e auxilia na detecção de consumo de energia anômalo por um smartphone framework para o ecossistema Android, introduzindo um algoritmo/aplicativo para calibração dinâmica de modelo, permitindo assim a calibração automática do modelo através de uma API para qualquer dispositivo Android. Estimar o consumo de energia instrumentando o código-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 análise de energia:

A necessidade de entender os requisitos de energia do smartphone é imenso para construir aplicativos e hardware com eficiência energética. Jung propuseram uma ferramenta de análise de energia online que usa um em BMU. O valor atual fornece uma precisão muito maior do método de curva de sobretensão e, portanto, é usado para medir a corrente de cada componente do smartphone. Esta ferramenta tem a vantagem de gerar um modelo dinâmico. DevScope deriva modelo de potência em tempo de execução e é conduzido em um sistema automático de maneira sem a necessidade de quaisquer dispositivos externos. DevScope planeja dinamicamente as condições sob as quais o teste será realizado. O DevScope é testado em dois smartphones, e os resultados online parecem ser precisos suficiente para os modelos gerados pelos offline que utilizam o modelo gerado anteriormente

Análise 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 compreensão de cada componente de um Smartphone
• A relação de hardware e software e coordenação
• Onde, como, quanto e em que condições o energia é usada
• Consumo de energia de cada hardware individual
• Consumo de energia do SOL e outro sistema Programas
• Consumo de energia das aplicações
• Consumo de energia devido ao uso
• Os fatores externos responsáveis pelo consumo de energia

Esta seção tenta identificar todas as potências possíveis fontes de consumo em um smartphone e fornecem uma base para o entendimento da necessidade e consumo de energia em smartphones. Vários trabalhos de pesquisa, por exemplo, tentaram descobrir os fatores-chave que são responsáveis pelo maior consumo de energia em dispositivos móveis. Além disso, além de identificar o poder ingerir fontes e estimar a quantidade aproximada de ingestão, as soluções possíveis para minimizar o consumo de energia custo de cada componente também foram sugeridos. Mas, como já mencionado, um smartphone é um sistema complexo; análise exata e estimativa do consumo de energia de diferentes componentes individualmente não são simples. Isto é ainda mais complexa devido ao fato de que, além dos usuários e fabricantes, muitas outras entidades externas são 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 prováveis fontes e razões para o consumo de energia em um smartphone e prováveis maneiras de minimizar.

Consumo de Componentes de Hardware

O consumo de energia dos componentes de hardware depende em vários parâmetros, como segue :

• O número de transições dentro dos estados de energia.
• A taxa de consumo de energia para cada transação.

Identificar e estimar a potência consumida em função de cada um dos parâmetros acima mencionados, individualmente, é realmente complexo. Assim, para um componente, a energia de consumo é considerada como a soma acumulada de energia gasto por todos os módulos dentro de todos os parâmetros para um período de tempo de atividade durante a operação. Por exemplo, para estimar o consumo de energia de um módulo de rede durante uma comunicação em rede, o poder coletivo consumo para cada uma das diferentes atividades, como enviando dados, recebendo dados e fechando o soquete de rede gatilho são considerados .

Nesta seção, alguns dos hardwares mais importantes componentes que podem levar a um maior consumo de energia em um smartphone são discutidos. Além disso, as soluções para reduzir consumo de energia também são 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 dinâmica: Uma CPU é uma coleção de milhões de interruptores (transistores) representados como lógica portões que estão constantemente alternando para executar várias operações. Como resultado, os capacitores presentes na CPU carregam e descarregam rapidamente; atraindo um poder que é aproximadamente proporcional à frequência da CPU, e para o quadrado da tensão da CPU .
• Curto-circuito: Durante cada operação, os transistores presentes na CPU mudam seu estado, ou seja, ele está ligado ou desligado. Durante esta comutação, alguns dos transistores podem precisar de mais tempo do que os outros, resultando em um curto-circuito.
• Transistor vazando: Transistores são semicondutores, dispositivos que têm porções dopadas de forma diferente para qualquer permitindo ou resistir ao fluxo de corrente dependendo da precisa. Mas, na verdade, uma quantidade mínima de corrente é sempre vazada pelo transistor. Este vazamento da corrente pode variar dependendo do estado do transistor, material, tamanho, temperatura e outras propriedades físicas.
• Frequência de clock: Para um determinado dispositivo, operando em um uma taxa de clock mais alta pode exigir mais energia. O relógio de frequência de uma CPU representa indiretamente o número total de operações que a CPU pode realizar em um determinado momento. A frequência da CPU e o número de operações são diretamente proporcionais, ou seja, aumentar a frequência do relógio aumenta a capacidade do processador para executar mais operações. Mas, como consequência, o aumento do relógio frequência vem com sua própria desvantagem, como apontado abaixo:

o Consumirá mais energia da fonte, gerando mais calor e, portanto, há uma grande chance

de estrangulamento da CPU (a CPU está em downclock automaticamente).

o Uma vez que a fuga de corrente depende da quantidade

• Potência consumida pelo componente em estado ocioso, ou seja, a potência mínima necessária para que o componente esteja em estado ativo com a carga de trabalho mínima.
• Até que ponto o componente é usado?
• Quantos estados de potência modelados são definidos para o componente?

de energia, tanto o consumo de energia dinâmico quanto o curto-circuito circuito são dependentes da frequência de clock.

• O comportamento do consumo de energia de microprocessadores é convexo, o que significa que existe um ponto ótimo onde o consumo de energia de um microprocessador em particular é mínimo em um determinada frequência de clock sem afetar o processamento de capacidade em grande medida .

Como reduzir: As tecnologias mais recentes exigem que microprocessadores tenham um número maior de transistores, tornando a densidade do transistor de um microprocessador maior com cada versão mais recente. Nesses cenários, é muito importante projetar um microprocessador que seja capaz de fazer operações do que seu antecessor, mas mantendo a energia de consumo no nível mínimo. É muito difícil manter equilibrar e otimizar esses parâmetros; é feito um estudo para apontar algumas das maneiras que normalmente são usadas para resolver esse problema:

• Voltagem: A voltagem de entrada de uma CPU determina muitas características da CPU. Uma CPU usando mais energia precisa de uma tensão de entrada mais alta, mas isso não é ideal devido ao fato de que uma tensão mais alta resulta em maior produção de calor. Assim, a tensão de entrada mais ideal pode ser considerada como a tensão mínima que pode ser aplicada na CPU sem prejudicar seu funcionamento.

• Frequência do relógio: Pesquisas sugerem que diminuir a tensão de entrada para a CPU sem alterar o clock frequência pode ser considerada como uma boa maneira de minimizar o consumo de energia . Pode-se notar também que diminuir a frequência do relógio ajuda a reduzir a energia consumida ao custo de menores operações por unidade de tempo. Uma CPU com baixo consumo de energia deve ser capaz de rodar em uma velocidade de clock mínima com a qual ele pode executar todas as operações que se pretende fazer. Também, às vezes, é melhor ter uma frequência de clock mais alta do que ter mais densidade do transistor.

• Atividades de comutação reduzidas: As técnicas precisam ser adotadas para reduzir as funções de comutação dentro da CPU. Técnicas de codificação, como código Gray endereçamento , ou codificação de cache de valor, como energia protocolo pode ser considerado.

• Resfriamento da CPU: O calor produzido pela CPU é um das principais razões da dissipação de energia de uma CPU como o calor resiste ao fluxo de corrente e, portanto, é necessária mais energia em ambiente de temperatura mais elevada. O resfriamento da CPU precisa ser feito usando alguma forma de dissipador de calor ou refrigeração líquida, usando algumas tecnologias de refrigeração.

• Códigos de otimização: Os compiladores podem ser otimizados para executar as operações com mais eficiência, reduzindo a energia de consumo de uma CPU significativamente .

• Computação GPU: Utilizando a GPU móvel para computação de propósito pode atingir uma aceleração de 4,25x em desempenho e redução de 3,98x no consumo de energia, em comparação com uma implementação somente de CPU na mesma plataforma .

• Aceleradores de hardware: Ao contrário da CPU de uso geral, um smartphone tem vários componentes de processamento que são capazes de executar uma tarefa específica em vez de executar múltiplas operações. O OS identifica o mais adequado componente de processamento, a fim de fornecer o máximo de eficiência. Às vezes, o uso de hardware de computador feito especialmente para desempenhar algumas funções é mais eficiente do que é possível usando determinado software em execução em uma CPU de uso geral.

• Funções dedicadas: Uma CPU pode ser configurada para utilizar uma certa parte de seu desempenho geral para realizar algumas funções específicas. Isso garante que apenas um programa é incapaz de assumir toda a utilização da CPU. Além 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:

• Renderização 3D: Os efeitos básicos na tela inicial não precisam de renderização por GPU, mas as transições modernas são mais difíceis de processar pela CPU e, portanto, são processados pela GPU. A GPU pode lidar com transições sem problemas e eficiente, mas o consumo de energia é normalmente maior devido às transições. Além disso, os modelos 3D são tratados pela GPU e a energia é consumida.

• Resolução: Embora a resolução seja propriedade de um display, é acionado pela GPU e, às vezes, pela CPU. A resolução é diretamente proporcional ao consumo de energia.

• Densidade de pixels: A densidade de pixels é outra.

propriedade de um exibição, mas é acionado pela GPU ou CPU. Mais o densidade de pixels mais é o consumo de energia como a unidade de processamento precisa de mais energia para conduzir um maior número de pixels.

• Taxa de atualização: a taxa de atualização de um display é outra propriedade da tela, mas é controlado pela GPU ou CPU. Quanto maior a taxa de atualização, mais suave será a transição do serão os quadros. A maior parte da tela móvel funciona na Taxa de atualização de 60Hz. A taxa de atualização é diretamente proporcional ao consumo de energia de uma GPU à medida que as imagens são 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 resolução: monitores modernos de alta resolução possuem itens de escala para baixo em um certo grau para caber mais itens e detalhes no mesmo tamanho da tela. Aumentou resolução oferecendo maior espaço para mais itens que às vezes podem exceder as capacidades de visão humana. A resolução de um dispositivo pode ser reduzida para alcançar uma maior eficiência energética, ainda mantendo um bom qualidade da imagem .

• Escala de taxa de atualização: A taxa de atualização de um dispositivo também pode ser reduzida em tempo de execução pela GPU para obter melhores eficiência energética .

• Aceleradores de hardware: Semelhante à CPU, a GPU também não é eficiente para executar determinadas tarefas. Uma GPU compreende centenas de núcleos, rodando a um menor frequência. Isso permite que uma GPU execute tarefas paralelas às operações com eficiência. Em contraste, as CPUs têm um núcleo inferior de contagem, mas com frequência de clock muito maior, permitindo realizar operações seriais com eficiência. Por isso, é sempre recomendado o uso de aceleradores de hardware e uso de unidades de processamento adequadas para trabalhos específicos.

• Funções dedicadas: Assim como uma CPU, uma GPU também pode ser configurada para reservar uma certa parte de seu desempenho para a realização de algumas tarefas específicas e especiais . Isso garante que sempre haja algum a GPU sobrou para um novo trabalho.

1. MEMÓRIA

Com o uso crescente de smartphones, o tamanho da memória também está sendo aumentado, o que permite consumir mais energia. No entanto, os smartphones modernos incorporam LP DDR SDRAM que é um tipo de memória que é 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 razões para energia consumida pela RAM são:

• Consumo de energia em estado estacionário: Ao contrário de micro- transistores do processador, que podem ser total ou parcialmente desligado quando não 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 memória RAM é composta por MOSFET, que consome energia constantemente. Além do mais, aumentar o tamanho da memória na RAM requer mais números 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 à sua capacidade de memória.

• Consumo de energia de leitura/gravação: Além do consumo constante de energia pelos MOSFETs, cada operação de leitura/gravação 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 memória: Como mencionado anteriormente, o poder consumo de uma RAM é diretamente proporcional ao tamanho da memória; pode ser uma boa opção escolher a RAM tamanho com sabedoria.

• Intervenção do usuário na RAM: A leitura e gravação operações executadas em uma RAM são 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 secundário de dispositivos móveis dispositivos inclui eMMC de estado sólido e expansão externa Cartões SD. Considerando as tecnologias utilizadas, esses armazenamentos mídia pode consumir energia com os seguintes aspectos:

• Consumo de energia de leitura/gravação: Assim como RAM, dispositivos de armazenamento secundário precisam de energia para realizar o operações de leitura e escrita. A operação mais leitura-gravação 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 vários fatores, como:
• Devido à temperatura mais alta, a frequência do relógio do controlador de armazenamento precisa ser reduzida para funcionar corretamente sem prejudicar o físico hardware.
• Danos nas células de memória podem ocorrer se o armazenamento hardware é exposto a uma temperatura mais alta continuamente. Como reduzir: As seguintes medidas podem ser úteis para minimizando a contabilização do consumo de energia para armazenamento em smartphones:
• Operação de leitura-gravação: Reduzindo as operações de leitura-gravação

Pode diminuir significativamente o consumo de energia e aumentar a vida útil da unidade de armazenamento. Restringindo uso desnecessário de operações pesadas de gravação ou leitura, como gravação de vídeo, fotografia, instalação desnecessária aplicativo, excluindo arquivos grandes, reinstalando o sistema operacional com frequência pode ajudar na redução do consumo de energia.

• Temperatura: Todos os componentes eletrônicos são sensíveis a calor e temperatura. O aumento da temperatura adversamente afeta o desempenho da média de armazenamento. Portanto, a implementação de um melhor mecanismo de refrigeração 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 exibição: Há uma variedade de tecnologias disponíveis no mundo dos smartphones; mas em linhas gerais, pode ser dividido em duas categorias: o LCD: os monitores LCD não têm 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 líquidos; portanto, toda vez que um movimento for necessário no display, energia é consumida.

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

• Resolução: A resolução é uma propriedade da tela que define quantos itens podem ser vistos claramente de uma só vez em um exibição. Mais a resolução, mais o número de itens pode ser visto de uma só vez. Aumentar a resolução de um dispositivo faz não afetar o consumo de energia diretamente, mas o poder necessário para processar e conduzir uma tela de resolução mais alta é obtido principalmente pela GPU e às vezes CPU. Então a resolução também é diretamente proporcional à potência de consumo neste caso.
• Densidade de pixels: A densidade de pixels é o número de pixels presente em um display em uma área de unidade. Quanto mais a densidade de pixels estiver melhor é a exibição em termos de qualidade de imagem; o principal objetivo aqui é ter uma densidade de pixels, tal que pixels individuais não são visíveis ao olho humano. Mais a densidade de pixels mais é o consumo de energia como a unidade de processamento precisa de mais energia para conduzir um maior número 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 número de LEDs usados e de sua potência. No brilho máximo da tela, esta classificação da potência pode ser vista. Assim, o brilho intensidade da tela é diretamente proporcional à

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.

Resolução: Manter a resolução baixa ajudará na reduzindo o consumo de energia, pois há um menor número de itens de exibição 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 atualização: o downclocking da frequência de atualização pode melhorar significativamente a vida útil da bateria. Os dispositivos recentes têm taxas de atualização mais altas e têm a opção de diminuir a taxa de atualização também, o que melhora a potência

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 são carregados com vários sensores internos e externos . Os sensores internos são 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 localização, proximidade física, direção da bússola, temperatura, pressão atmosférica, umidade, gestos do usuário, etc. Os sensores externos também são responsáveis pelo monitoramento e estimando a orientação e aceleração do smartphone. A maioria desses sensores é empregada em operação contínua, portanto, consumindo uma enorme quantidade de energia. Como reduzir: As seguintes ações podem ser tomadas para reduzir a contabilização do consumo de energia para os sensores do smartphone:

Gerenciamento de energia: Um critério importante para diminuir a dissipação de energia dos sensores é cortar sua energia quando não estiver em uso. Isso geralmente é feito pelo sistema operacional, mas alguns configurações podem ser manipuladas manualmente pelo usuário para

desligue o sensor não 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 aplicações tende a usar o sensor desnecessariamente consumindo grande quantidade da energia do dispositivo. A solução, neste caso, seria instalar um aplicativo verificado e também fornecer manualmente ou restringir o acesso aos sensores de acordo com a necessidade.

CONSUMO DE ENERGIA DA SINALIZAÇÃO MÓDULOS

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:

Frequência celular: Para consumir menos energia durante sessões quando nenhuma conectividade de dados é necessária, o operador pode mudar para uma rede GSM 2G (se disponível) 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 é muito importante devido ao fato de que a rede em um determinado momento deve ser estável e ininterrupta, mas um conceito para minimizar o poder consumo de um handoff pode ser o uso de um celular com frequência. Isso melhora a cobertura de rede de um única célula, mas afetará 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

configuração de redes de acesso sem fio e implantação das estações base pode minimizar o consumo de energia de um telefone celular enquanto estiver usando a rede celular.

BLUETOOTH

Um Bluetooth é um dispositivo sem fio padrão de tecnologia para troca de dados entre dispositivos curtas distâncias usando ondas de rádio de comprimento de onda curto variando de 2.400 a 2.485 GHz. É desenvolvido principalmente como um substituto para um meio com fio de transferência de dados e mantendo a eficiência energética em mente. A cada desenvolvimento ciclo, o Bluetooth tornou-se mais eficiente em termos de transferência de dados e consumo de energia. Bluetooth mais recente versões têm um incremento significativo na transferência de dados velocidade, como pode ser visto na Tabela 4 Considerando que os smartphones possuem um grande conjunto de hardware para realizar tarefas diferentes, até mesmo um único mW de potência de consumo. Bluetooth sendo dispositivo eficiente consome muito menos energia, mas a maior parte do consumo de energia as operações relacionadas ao Bluetooth são 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 é fácil de conectar e eficiente; mas considerando a quantidade de transferência de dados necessária e a tecnologia Bluetooth utilizada, pode não ser ideal em muitas situações devido à 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 aplicável, pode economizar energia no Smartphone.

Use a versão mais recente do Bluetooth: Um dispositivo com a última versão da tecnologia Bluetooth deve ser preferido devido à sua melhor confiabilidade de conexão, eficiência nas velocidades de transferência de dados e menor dissipação de energia.

Utilize BLE: Usando padrões BLE, sempre que possível, garantirá um consumo de energia reduzido sem comprometer o alcance da comunicação.

Roteador WI-FI

O hotspot é a tecnologia de compartilhar a conexão de internet de um dispositivo, principalmente usando algumas formas de mídia sem fio como Bluetooth e Wi-Fi. Dependendo em qual meio o hotspot está operando, diferentes aspectos como velocidade e distância de transmissão de dados e, portanto, a O consumo de energia é variado. Uma WLAN é criada para conectar-se aos dispositivos próximos 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 frequência mais alta de hotspot Wi-Fi pode ser benéfico quando a velocidade de transmissão de dados é a prioridade, mas é definitivamente mais sedento de poder. Como reduzir: As seguintes medidas sugestivas podem ser útil 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.

  • Radiofrequência: Seleção de uma largura de banda menor frequência para hotspot Wi-Fi (ou seja, selecionando um 2,5 GHz em vez de 5GHz quando disponível) é preferível durante situações dominantes de eficiência energética.

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 frequência: Selecionando uma frequência de largura de banda para Wi-Fi (ou seja, selecionando uma frequência de 2,5 GHz em vez de 5GHz quando disponível) é preferível durante situações dominantes de eficiência energética.

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 é um dispositivo de hardware que é responsável por rastrear a localização de um smartphone usando dados de satélite. O GPS é amplamente utilizado por muitas aplicações e Serviços de SÓ para fornecer serviços personalizados baseados em localização recomendações. O serviço de localização é importante, mas é um dos os serviços que mais consomem energia de um smartphone. O poder detalhes de consumo de GPS são 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.

• Dependência:
  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 área de sinal ruim há uma maior chance do serviço de localização consumir mais energia do dispositivo devido à amplificação de um sinal fraco ou pesquisa em caso de nenhum sinal.
  • Posição do dispositivo: os sinais de GPS podem ficar fracos se o dispositivo está perto de uma parede ou está coberto por telhados de metal. Naqueles condições, o amplificador receptor precisa de mais potência para capturar o sinal.

• Aplicação:
  
  o serviço GPS não é autônomo e, portanto, o serviço de localização é usado por diferentes aplicativos para usar GPS em todo o seu potencial. Às vezes, um mal otimizado aplicativo ou executando constantemente o aplicativo usando o serviços de localização podem consumir uma grande quantidade de energia do smartphone. Como reduzir: GPS consome energia relativamente maior do que outros módulos de sinalização. Assim, outras opções como Wi-Fi, pontos de acesso, endereço IP ou beacons Bluetooth podem ser exercidas para rastreamento de localização em vez de GPS. Mas esses chamados sistemas GPS inteligentes ainda estão 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.

• Posição 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 esforços foram feitos para minimizar a vulnerabilidade do smartphone a baterias. Alguns dos trabalhos de investigação neste sentido são discutidos a seguir. Um instantâneo desses trabalhos é apresentado na

Tabela 6.

Separador com função de detecção de tensão:

Além de isolar eletricamente o cátodo e o ânodo, bifuncional separador com configuração de três camadas de polímero-metal polímero pode detectar tensão . A queda repentina de tensão, geralmente devido à perfuração através do separador, se detectado, pode ser útil para evitar uma situação de curto-circuito entre os dois eletrodos. O crescimento de dendritos perigosos pode ser consumido pelo separador de três camadas resultando na desaceleração do crescimento de tais dendritos ainda mais. Isso leva a melhorias segurança, bem como a vida do LiB.

_ Separador com revestimento: _
A espessura de um separador em um LiB é da ordem de 12-25μm. Quando um condutor muito pequeno partícula entra no separador, pode facilmente causar um curto circuito entre ânodo e cátodo . Falha da bateria devido a um curto-circuito é um problema comum em LiBs. Para se livrar de tal situação, o revestimento cerâmico de até 2μm é 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 eletrólitos orgânicos líquidos inflamáveis. Por motivos internos ou curto-circuito externo, reações exotérmicas podem ocorrer, fazendo com que a temperatura da bateria aumente e pode resultar em fuga térmica e pode inflamar a bateria. Pesquisadores da Universidade de Stanford criaram LiBs com fogo embutido extintores para superar tal situação indesejável. Um componente retardador de chama, ou seja, fosfato de trifenil (TPP) é adicionado ao separador de fibra plástica da bateria.
Quando uma grande quantidade de calor é gerada dentro do LiB devido a condições anormais, a bainha de polímero derrete e o retardante de chama é liberado, o que impede a queima de eletrólitos. Este trabalho demonstra sua capacidade de parar o fogo na bateria em uma fração de segundo .

_ Detecção e controle de revestimento de Li:__
Pesquisadores fizeram uma pesquisa para identificar diferentes maneiras possíveis de detectar o problema de chapeamento de Li em LiBs, especialmente de ânodo Li chapeamento. Os autores identificaram a caracterização física de métodos como ressonância magnética nuclear de estado sólido (NMR) espectroscopia e difração de nêutrons ajudam a entender o processo de revestimento de Li. Além disso, métodos eletroquímicos como eficiência Coulombiana e perfis de tensão de descarga também são úteis. De acordo com a pesquisa, a otimização de eletrólitos, composição e modificação da estrutura da superfície de grafite usando revestimento e dopagem são as técnicas para superar o problema de chapeamento de Li. Além disso, manter as devidas temperaturas e a adoção 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 explosões:

No LiB, um volátil eletrólito líquido é usado entre o ânodo e o cátodo eletrodos. Um esforço de pesquisa na Universidade Tufts demonstrou o desenvolvimento de uma bateria que utiliza plástico como um eletrólito 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 não pega fogo mesmo quando exposto ao calor . Segundo os pesquisadores, a tecnologia requer mais investigações e análises antes de ser disponibilizada no mercado. Uma tentativa de usar plástico no lugar do eletrólito no LiB regular é feita por uma empresa chamada Ionic Materials 16. O plástico utilizado pela empresa é inflamável e um bom condutor. O próximo desafio é desenvolver polímeros que serão utilizados na fabricação comercial das baterias. Carregamento dentro da zona de operação segura: Para mitigar o problema de sobrecarga e abuso elétrico, IEEE sugeriu uma janela de operação segura para LiBs usados em dispositivos móveis. De acordo com esta especificação, o funcionamento da temperatura deve estar dentro de 10oC a 45oC com um carregamento tensão de corte de 4,25 V e uma carga máxima especificada avaliar. Carregar com corrente muito alta pode levar a uma condição semelhante a sobrecarga ou pode aquecimento em interno ou externo conexões e pode levar a efeitos indesejáveis.

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 térmica de LiBs principalmente ocorre devido ao acúmulo de calor gerado ao longo de um período de tempo. Os dispositivos PTC são compostos por uma fina camada de polímero condutora, exibe uma temperatura positiva coeficiente de resistência. Para evitar fuga térmica, LiBs estão sendo equipados com dispositivos PTC cuja resistência aumenta com a acumulação de calor, limitando assim o fluxo de corrente na bateria. Restrição no fluxo de corrente causa que a bateria e o dispositivo PTC resfriem, levando a evitando fuga térmica.

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 é a forma melhorada de estado sólido de baterias e LiBs. O eletrólito de estado sólido permite o uso de ânodos metálicos de lítio que oferecem alta densidade de energia. A combinação de eletrólito de estado sólido e ânodo de Li metálico é reivindicada como líder de mercado da próxima geração de LiBs.

Conclusão

Os smartphones são cada vez mais úteis para um amplo espectro de formulários. Muitas aplicações inovadoras e novas de smartphones estão sendo desenvolvidos, como detector de localização, monitoramento das condições ambientais, detecção de tráfego em a estrada, monitorando as condições de saúde 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 necessária para ele. Mas existe uma limitação da capacidade da bateria, que é determinada por suas propriedades químicas e não pode ser aumentada além de um determinado limite. Este tem sido um obstáculo para liberar o verdadeiro poder dos smartphones. Para suportar as limitações de energia, sugere-se usar a energia com cautela e avareza.
Eficiente gerenciamento de energia em um smartphone é maximizar sua vida útil da bateria. Para isso, uma compreensão rigorosa do necessidade de energia e consumo de cada componente de é necessário um smartphone. Neste artigo, entendemos os diferentes fatores internos e externos são responsáveis ​​por esgotamento de energia em uma bateria de smartphone. Observa-se que os componentes como CPU, memória e rede sem fio módulos (por exemplo, Wi-Fi, Bluetooth, GPS, rádios de rede, etc.) consumir a maior parte da energia. Apesar disso, todos os as partes interessadas no ecossistema de energia do smartphone devem ser responsáveis ​​por realizar seus papéis na minimização de energia consumo e ter uma abordagem metodológica e planejando atingir isso. Os pesquisadores desenvolveram várias abordagens para gerenciar o problema de energia limitada em smartphones. Um monte de trabalho foi dedicado a medir a energia consumo, que inclui a análise da necessidade de energia e modelando o padrão 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 previsão do tempo de operação restante de uma bateria antes de precisa ser conectado é extremamente desafiador. Muitos pesquisadores têm dado atenção especial para superar a escassez de energia, em certa medida, pela gestão adequada de o uso de energia e projeto e operação otimizados de hardware e software de smartphones. Alguns se propuseram a transferir as tarefas que exigem energia para outros dispositivos, ter um nível de bateria mais alto. Para maximizar a vida útil da bateria, foram feitas tentativas seguindo diferentes abordagens como a redução da frequência de carregamento por prolongando a vida útil da bateria, tornando as baterias com maior capacidade, minimizar a duração de tempo necessária para carregamento, aumento da densidade de energia, etc. abordagens foram bem sucedidas para diminuir a dor de experiência de drenagem rápida da bateria, alongamento excessivo desses métodos envolve alguns riscos graves, como revestimento de Li, fuga térmica, etc., o que pode causar aquecimento e explosão das baterias. Embora a pesquisa sobre bateria para dispositivos móveis não tenha produziu muito desenvolvimento por algumas décadas, esperamos que estamos prestes a testemunhar um grande avanço na a este respeito. Especialmente, o surgimento do carregamento sem fio com seu potencial para oferecer cobrança onipresente e exploração de outras fontes alternativas de energia usadas para carregando a bateria do smartphone, espera-se, muito em breve os usuários estarão livres da preocupação de descarregar a bateria ameaça e todo o potencial dos recursos do smartphone
será realizado.