بقلم: أنكور جوبتا وسواجاتا أشواني
الصورة بواسطة المحرر
يحمل الذكاء الاصطناعي وعودًا هائلة لإحداث ثورة في إمكانية الوصول إلى شحن السيارات الكهربائية وتوافره. يتزايد الطلب على شحن السيارات الكهربائية حيث تشهد صناعة النقل تحولًا هائلاً نحو السيارات الكهربائية. وتم بيع أكثر من 6.5 مليون سيارة كهربائية في جميع أنحاء العالم في عام 2021، وهو ما يمثل 9% من مبيعات سيارات الركاب. وينبغي أن يتجاوز هذا العدد 25% بحلول عام 2030. وقدر تحليل حديث أن عدد محطات الشحن اللازمة لتلبية الطلب على الشحن سيحتاج إلى النمو بمقدار 10 أضعاف بحلول عام 2040 [1].
الشكل 1: الطلب المتوقع على محطات شحن المركبات الكهربائية حسب النوع
يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إنشاء بنية تحتية للشحن أكثر ذكاءً واستجابة. ومع ذلك، بينما نرحب بالفوائد، يجب علينا أيضًا أن نتعامل مع النشر السريع، ونحتاج أيضًا إلى ضمان توافقه مع قيم مثل العدالة والشفافية والمساءلة.
ستبني مجموعات البيانات التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي توصياتها على الاعتماد الحالي للمركبات الكهربائية في تلك المجالات، والطلب على المركبات الكهربائية، والاستخدام المتوقع للشاحن. ومع ذلك، نحن بحاجة إلى السيطرة على التحيز على أساس العوامل الاجتماعية والاقتصادية للتأكد من أن المحطات الجديدة الموضوعة على الشبكة تتيح الوصول العادل والمنصف.
وهناك أيضًا عدد لا يحصى من الدراسات العلمية [2,3] التي تناقش كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمساعدة المخططين في تحديد مكان تحديد موقع شواحن المركبات الكهربائية ونوع أجهزة الشحن التي سيتم تركيبها. يعد تصميم شبكة شحن المركبات الكهربائية مشكلة معقدة وهناك عوامل مختلفة تلعب دورًا في ذلك
موقع الشاحن، والتسعير، ونوع معيار الشحن، وسرعة الشحن، وموازنة شبكة الطاقة، وكذلك التنبؤ بالطلب. دعونا نتعمق أكثر في الجوانب الرئيسية التي يمكن أن يساعدنا فيها الذكاء الاصطناعي في توجيهنا نحو اتخاذ قرار أفضل.
1. وضع محطة الشحن الأمثل
يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة مجموعات البيانات الضخمة واستخلاص رؤى ذات معنى. تصبح هذه الإمكانية ذات قيمة خاصة عند تحديد المواقع المثالية لمحطات الشحن. من خلال تحليل عوامل مثل أنماط حركة المرور والكثافة السكانية والبيانات الجغرافية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي وضع محطات الشحن بشكل استراتيجي لتحقيق أقصى قدر من إمكانية الوصول وراحة المستخدم.
على سبيل المثال، قد تكون هناك حاجة إلى محطات شحن المركبات الكهربائية على طول طرق التنقل المزدحمة، أو بالقرب من الطرق السريعة الرئيسية، أو في المناطق التي بها تركيزات عالية من المركبات الكهربائية. من المرجح أن تشهد المناطق السكنية والتجارية ذات الكثافة السكانية العالية ارتفاع الطلب على محطات شحن السيارات الكهربائية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الديموغرافية وخرائط الكثافة السكانية لتحديد هذه المناطق. ولإجراء التحليل، تحتاج مجموعات البيانات إلى دمج الاتجاهات المستقبلية في مبيعات السيارات الكهربائية والنمو السكاني والتنمية الحضرية.
أفضل موقع لمحطات الشحن:
خوارزميات الذكاء الاصطناعي رائعة في تحليل البيانات الضخمة. يمكنهم المساعدة في تحديد أفضل المناطق لمحطات شحن السيارات الكهربائية. يتم أخذ جوانب مختلفة في الاعتبار في هذا التقييم بما في ذلك:
- أنماط حركة المرور: ينظر الذكاء الاصطناعي إلى تدفقات حركة المرور ومستويات الازدحام لتحديد المناطق ذات الاستخدام العالي.
- الكثافة السكانية: تعطى الأولوية للأماكن ذات الكثافة السكانية العالية وبالتالي ضمان أقصى قدر من إمكانية الوصول.
- البيانات الجغرافية: يتضمن ذلك فحص التضاريس المادية ومعوقات التخطيط الحضري للحكم على مدى ملاءمتها.
- مواقع محطات الشحن الحالية: حتى لا تشبع أي منطقة وتحافظ على انتشار متساوي.
- التحليل التنبؤي للتوسع المستقبلي: يستخدم الذكاء الاصطناعي الاتجاهات في مبيعات السيارات الكهربائية والتحولات الديموغرافية والتنمية الحضرية لتوقع المتطلبات المستقبلية التي توجه التخطيط على المدى الطويل.
الشكل 2: خريطة حرارية تعرض توزيع محطة شحن المركبات الكهربائية في الولايات المتحدة
2. التنبؤ بالطلب
تعد الإستراتيجية الفعالة للتنبؤ بالطلب أمرًا بالغ الأهمية لتحسين وضع وتشغيل محطات الشحن وهي ضرورية لعدة أسباب حاسمة. أولاً، يسمح التنبؤ الدقيق بالطلب بوضع محطات الشحن بشكل استراتيجي. ومن خلال التنبؤ بالوقت والمكان الذي ستكون فيه احتياجات الشحن في أعلى مستوياتها، يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحسين التوزيع الجغرافي للبنية التحتية للشحن. ويضمن ذلك أن تقع محطات الشحن في مكان مناسب في المناطق التي يتوقع ارتفاع الطلب عليها، مما يعزز إمكانية الوصول لمجموعة متنوعة من المستخدمين عبر المناظر الطبيعية الحضرية والريفية.
ثانياً، يسهم التنبؤ بالطلب في التخطيط الفعال للقدرات. ومن خلال تحليل البيانات التاريخية ودمج عوامل مثل التغيرات الموسمية وأنماط الوقت من اليوم وسلوكيات المستخدم، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد السعة المثلى لكل محطة شحن. وهذا يضمن أن البنية التحتية مصممة لتلبية الطلب دون التسبب في زيادة الأحمال أو عدم الكفاءة في شبكة الطاقة. المدرجة أدناه هي العوامل التي تغذي التنبؤ بالطلب.
- بيانات معاملة شحن المركبات الكهربائية:
- تفاصيل حول كل جلسة شحن (الوقت والمدة والموقع)
- الطاقة المستهلكة لكل جلسة شحن
- نوع الشحن (شحن سريع، شحن بطيء)
- بيانات المرور والتنقل:
- بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من المركبات لفهم أنماط السفر
- بيانات التدفق المروري في مناطق مختلفة وفي أوقات مختلفة من اليوم
- التركيبة السكانية للمستخدم:
- العمر والجنس والموقع السكني لمستخدمي المركبات الكهربائية
- الطقس:
- يمكن أن تؤثر الظروف الجوية على أنماط القيادة
- البيانات الاجتماعية والاقتصادية:
- مستويات الدخل
- المناطق الحضرية مقابل المناطق الريفية
يعد التنبؤ بالطلب أمرًا بالغ الأهمية لرضا المستخدم. يستفيد المستخدمون من البنية التحتية للشحن التي تتوافق مع احتياجاتهم، مما يقلل من أوقات الانتظار ويوفر تجربة سلسة. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات المتنوعة، بما في ذلك سلوك المستخدم وتفضيلاته، تسمح بالتنبؤ بالطلب الشخصي والمرتكز على المستخدم، مما يعزز الرضا العام لأصحاب المركبات الكهربائية.
3. نماذج تسعير الشحن الديناميكي
قد لا تستغل نماذج التسعير الثابتة التقليدية الإمكانات الكاملة لشبكة الشحن الديناميكية والمستجيبة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في الوقت الفعلي، بما في ذلك الطلب على الطاقة، وحمل الشبكة، وسلوك المستخدم، لتنفيذ نماذج التسعير الديناميكية. وهذا لا يؤدي إلى تحسين استخدام البنية التحتية للشحن فحسب، بل يشجع المستخدمين أيضًا على الشحن خارج ساعات الذروة، مما يعزز توزيع الطاقة بشكل أكثر توازناً واستدامة. دراسة بحثية[4] على مخطط تسعير ديناميكي يعتمد على لعبة Stackelberg لمحطات شحن المركبات الكهربائية، أدى إلى استنتاج مفاده أن مخطط التسعير المصمم جيدًا يمكن أن يؤدي إلى انخفاض سعر بيع محطة الشحن مع زيادة أرباح المحطة؛ مربح للجانبين لكل من المستهلك والمزود.
المكونات التي تغذي نموذج التسعير:
- الطلب على الطاقة وحمل الشبكة: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الاستفادة من بيانات الطلب على الكهرباء وتحميل الشبكة في الوقت الفعلي. أثناء ارتفاع الطلب، يمكن زيادة الأسعار، والعكس صحيح.
- سلوك المستخدم وأنماطه: يساعد تحليل بيانات الشحن التاريخية، بما في ذلك التردد والمدة والأوقات المفضلة للشحن، على التنبؤ بالسلوك المستقبلي وضبط الأسعار وفقًا لذلك.
- الوقت من اليوم / الأسبوع والموسمية: يمكن أن تختلف الأسعار بناءً على الوقت من اليوم أو يوم الأسبوع أو الموسم، مع الأخذ في الاعتبار أنماط الاستخدام النموذجية خلال هذه الفترات.
- نوع الشحن (الشحن السريع مقابل الشحن البطيء): يمكن تعيين معدلات مختلفة لأنواع مختلفة من الشحن.
الشكل 4: أسعار محطات شحن المركبات الكهربائية في الولايات المتحدة
تلعب نماذج التسعير الديناميكية دورًا في القدرة على تحمل التكاليف وإمكانية الوصول إليها. ومن خلال تقديم أسعار أقل خارج ساعات الذروة أو عندما تكون مصادر الطاقة المتجددة وفيرة، فإن الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تجعل الشحن الكهربائي أكثر جدوى من الناحية الاقتصادية لمجموعة متنوعة من المستخدمين. ويتوافق هذا النهج مع مبادئ العدالة، مما يضمن إتاحة فوائد التنقل الكهربائي للأفراد عبر مختلف فئات الدخل.
يتقدم اعتماد الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في شحن المركبات الكهربائية (EV) بسرعة، مما يوفر فوائد محتملة في الكفاءة وتجربة المستخدم وإدارة الشبكة.
ومع ذلك، فإن هذا التقدم التكنولوجي يثير أيضًا اعتبارات مهمة حول عدالة الخوارزميات. يعد التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي في شحن السيارات الكهربائية عادلة وغير متحيزة أمر بالغ الأهمية لتعزيز الوصول العادل إلى البنية التحتية للشحن.
بيانات متنوعة وتمثيلية
للتخفيف من التحيزات، من الضروري التأكد من أن بيانات التدريب متنوعة وممثلة لقاعدة المستخدمين بأكملها. يتضمن ذلك جمع البيانات من مجموعة واسعة من المواقع الجغرافية والمجموعات الديموغرافية وسيناريوهات الشحن. ضمن كل مجموعة بيانات، يجب تحديد التحيزات الموجودة في بيانات التدريب وتصحيحها. فيما يلي الجوانب المختلفة التي يجب مراعاتها عند اختيار مجموعات البيانات:
- التنوع الجغرافي:
- المناطق الحضرية والريفية: يضمن دمج البيانات من البيئات الحضرية والريفية أن تكون تصميمات شبكات الشحن شاملة وتلبي احتياجات المجتمعات المتنوعة.
- المناخات المختلفة: تؤثر التغيرات المناخية على سلوكيات الشحن واستهلاك الطاقة. تساهم مجموعات البيانات التي تعكس الظروف المناخية المتنوعة في إنشاء نماذج قوية للذكاء الاصطناعي.
- التنوع الديموغرافي:
- العوامل الاجتماعية والاقتصادية: يساعد تضمين البيانات من خلفيات اجتماعية واقتصادية مختلفة على تجنب التحيزات ويضمن إمكانية الوصول إلى البنية التحتية للشحن للمستخدمين عبر مستويات الدخل المختلفة.
- الاعتبارات الثقافية: تؤثر التفضيلات الثقافية والاختلافات في نمط الحياة على عادات الشحن. تساهم مجموعات البيانات المتنوعة التي تشمل الفروق الثقافية الدقيقة في تصميمات أكثر شمولاً لشبكات الشحن.
- تنوع المركبات:
- نماذج مختلفة من المركبات الكهربائية: تتميز نماذج السيارات الكهربائية المختلفة بمتطلبات شحن مختلفة. يضمن دمج البيانات من مجموعة متنوعة من المركبات الكهربائية أن البنية التحتية للشحن تلبي مواصفات المركبات المختلفة.
- تقنيات الشحن: يجب أن تأخذ مجموعات البيانات في الاعتبار تقنيات الشحن المختلفة، بما في ذلك الشحن السريع والشحن القياسي والتقنيات الناشئة، لتحسين تصميمات الشبكة وفقًا لذلك.
- التنوع الزمني:
- الاختلافات الموسمية: يمكن أن تختلف سلوكيات الشحن موسميًا. مجموعات البيانات التي تغطي مواسم مختلفة تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تكييف تصميمات شبكات الشحن مع الظروف الجوية المتغيرة.
- أنماط الوقت من اليوم: يساعد فهم الاختلافات في الطلب على الشحن على مدار اليوم في تحسين البنية التحتية للشحن لأطر زمنية مختلفة.
أثناء بناء نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب - دعنا نقول التنبؤ بمكان وضع محطة شحن السيارات الكهربائية التالية، من الضروري ضمان تنظيم مجموعة بيانات متنوعة بما في ذلك جميع الميزات المذكورة أعلاه.
بمجرد تنظيم الميزات، من المهم الوصول إلى رصيد مجموعة البيانات. يمكن أن تؤدي مجموعة البيانات غير المتوازنة إلى نتائج منحرفة ومتحيزة. تعرض الرسوم البيانية بيانات متوازنة لبعض الميزات المحورية مثل تفضيلات العمر ونوع السيارة.
الشكل 5: الميزات المتوازنة لنموذج وضع محطة شحن المركبات الكهربائية حسب العمر
الشكل 6: الميزات المتوازنة لنموذج وضع محطة شحن المركبات الكهربائية حسب نوع السيارة
الشفافية الخوارزمية
الشفافية هي حجر الزاوية في معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي. يجب تصميم خوارزميات الشحن لتكون شفافة، مما يوفر للمستخدمين رؤى حول كيفية اتخاذ القرارات فيما يتعلق بمعدلات الشحن والأوقات المثلى والعوامل الحاسمة الأخرى. إن فهم عملية اتخاذ القرار في الخوارزمية يعزز الثقة ويسمح للمستخدمين بمحاسبة موفري الشحن.
تلعب LIME (التفسيرات المحلية غير المحددة للنموذج القابل للتفسير) دورًا حاسمًا في تعزيز إمكانية تفسير تنبؤات الذكاء الاصطناعي. من خلال إنشاء نماذج قابلة للتفسير تقارب تنبؤات نماذج التعلم الآلي المعقدة، توفر LIME رؤى حول كيفية تأثير الميزات المختلفة على هذه التنبؤات. على سبيل المثال، في سياق وضع محطة شحن للمركبات الكهربائية، يمكن أن تساعد LIME في الكشف عن الأسباب الكامنة وراء توصية النموذج بوضع محطة شحن - في مخطط الشرح أدناه - الميزات التي تساهم بشكل إيجابي في التنبؤ (وضع محطة شحن للمركبات الكهربائية في الموقع) x) يتأثر بشدة بالوضع الاجتماعي والاقتصادي. تؤثر حركة المرور والكثافة السكانية سلبًا على التنبؤ. هذه مجرد مجموعة بيانات وتحليلات افتراضية، وقد تختلف تنبؤات الحياة الواقعية بشكل كبير. الغرض من هذه الحبكة هو إظهار مدى قوة LIME في شرح كيفية إجراء تنبؤ معين - ما هي الميزات التي تحمل أهمية أكبر مقارنة بالميزات الأخرى.
الشكل 7: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للتنبؤ بمحطة شحن المركبات الكهربائية باستخدام LIME
مؤشر الضعف الاقتصادي للأسهم: البنية التحتية للمركبات الكهربائية لنموذج الأسهم الذي طورته NREL [5] هي أداة رائعة لقياس قيمة البنية التحتية لشحن السيارات الكهربائية (EV) على مستوى البلاد باستخدام تحليل شامل وعالي الدقة. فهو يوفر خريطة تصورية للسماح لأصحاب المصلحة بفحص خصائص الأسهم للبنية التحتية لشحن المركبات الكهربائية مما يجعل من السهل فحص النتائج وفهمها. على سبيل المثال. عند تطبيقه على منطقة شيكاغو الكبرى، يوضح الرسم البياني أدناه الوصول المتباين للشحن واعتماد المركبات الكهربائية المرتبطة به على أساس الدخل والعرق.
الشكل 8: نتائج نموذج EVI-Equity لمنطقة شيكاغو الكبرى
حماية خصوصية المستخدم
مع الارتفاع السريع للمركبات المتصلة، هناك كمية متزايدة من البيانات التي يتم تدفقها من المركبات إلى السحابة. لا يشمل ذلك فقط مقاييس السيارة مثل سعة البطارية، والمدى المتبقي، وإعدادات المستخدم مثل التحكم في المناخ، ولكن أيضًا مقاييس سلوك السائق مثل معدل التسارع/الكبح، وتغذية الفيديو والصوت، وتفعيل مستشعر منع الفرامل/مغادرة المسار. يمكن استخدام هذه المقاييس، إذا تم استخدامها بشكل غير عادل، لإنشاء ملف تعريف سلوكي للسائق وبالتالي إضافة التحيز إلى عملية صنع القرار.
وبينما يقوم الذكاء الاصطناعي بمعالجة هذا الكم الهائل من بيانات المستخدم لتحسين وضع شبكة الشحن، تصبح الخصوصية مصدر قلق بالغ. يضمن تطبيق مبادئ الخصوصية حسب التصميم أن البنية التحتية للشحن المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحترم خصوصية المستخدم وتتوافق مع لوائح حماية البيانات.
تقنيات الخصوصية للتعامل المسؤول مع البيانات:
- إخفاء الهوية: يتضمن إخفاء الهوية إزالة أو تشفير معلومات التعريف الشخصية من تدفق البيانات. ومن خلال فصل البيانات عن أفراد محددين، يصبح من الصعب جدًا تتبع المقاييس للوصول إلى محرك معين.
- تجميع: يتضمن التجميع الجمع بين نقاط بيانات متعددة لتكوين ملخصات عامة. بدلاً من معالجة مقاييس سلوك السائق الفردية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط المجمعة عبر مجموعة بيانات أكبر. وهذا لا يحمي خصوصية السائقين الفرديين فحسب، بل يضمن أيضًا أن تستند قرارات شبكة الشحن إلى اتجاهات جماعية بدلاً من ملفات تعريف مستخدمين محددة.
- الخصوصية التفاضلية: تضيف الخصوصية التفاضلية تشويشًا أو عشوائية إلى نقاط البيانات الفردية، مما يجعل من الصعب تحديد مساهمة مستخدم واحد في مجموعة البيانات. تحقق هذه التقنية توازنًا بين فائدة البيانات وحماية الخصوصية، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من إنشاء تحسينات دقيقة لشبكة الشحن دون المساس بالخصوصية الفردية للسائقين.
- التشفير المتماثل: يتيح التشفير المتماثل إجراء العمليات الحسابية على البيانات المشفرة دون فك تشفيرها. تسمح هذه التقنية للذكاء الاصطناعي بتحليل مقاييس سلوك السائق المشفرة، مما يضمن الحفاظ على خصوصية المستخدمين الفرديين طوال عملية التحسين. إنها أداة قوية لتحقيق التوازن بين الرؤى المستندة إلى البيانات وحماية الخصوصية.
مع اكتساب الاعتماد العالمي للسيارات الكهربائية زخمًا، تواجه شبكات الشحن المزودة بالذكاء الاصطناعي فرصًا واعدة ومسؤوليات كبيرة. وتتضمن مهمتهم توفير الراحة والموثوقية للسائقين مع ضمان مرونة الشبكات المحلية، كل ذلك مع إعطاء الأولوية للعدالة والمساءلة. وعلى الرغم من تعقيد التحديات، فإن الفوائد المستقبلية المحتملة هائلة، وتتراوح بين الهواء النظيف والتخفيف من آثار تغير المناخ إلى تحقيق الاستقلال في مجال الطاقة وتعزيز تنمية مهارات الجيل القادم.
ولا يمكن المبالغة في تقدير الدور المحوري الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحقيق هذه الرؤية. تحمل هذه التقنيات وعدًا بتنظيم الشحن المتسلسل والشخصي على نطاق واسع، لتلبية احتياجات ملايين المستخدمين. ومع ذلك، لضمان ثقة الجمهور، يجب أن تركز الخوارزميات التي تقود هذه الأنظمة على مبادئ العدالة والشفافية، مع تعزيز إمكانية الوصول والموثوقية.
[1] نمو سوق شحن السيارات الكهربائية في الولايات المتحدة: شركة برايس ووترهاوس كوبرز
[2] دور الذكاء الاصطناعي في التبني الجماعي للسيارات الكهربائية
[3] الشحن الذكي المبني على البيانات لأساطيل المركبات الكهربائية غير المتجانسة - ScienceDirect
سواجا اشواني هو عالم بيانات متمرس يتمتع بخلفية غنية في التحليلات والبيانات الضخمة. تعمل Swagata حاليًا كعالمة بيانات رئيسية في Boomi، وتلعب دورًا حاسمًا في تسخير قوة البيانات لدفع الابتكار والكفاءة. ومن خلال دورها، تلعب دورًا حاسمًا في قيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدية للشركة. وهي أيضًا رئيسة فرع في SF Women in Data، حيث تعمل على تعزيز بناء مجتمع غني للنساء للاحتفال بالنساء في أدوار البيانات المتنوعة.
انكور جوبتا وهو قائد هندسي يتمتع بخبرة تزيد عن عشر سنوات في مجالات الاستدامة والنقل والاتصالات والبنية التحتية؛ يشغل حاليًا منصب مدير الهندسة في شركة أوبر. ومن خلال هذا الدور، يلعب دورًا محوريًا في قيادة تقدم منصة مركبات أوبر، مما يقود الجهود نحو مستقبل خالٍ من الانبعاثات من خلال دمج المركبات الكهربائية والمتصلة المتطورة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids
- :يكون
- :ليس
- :أين
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- القدرة
- من نحن
- فوق
- وفيرة
- الوصول
- إمكانية الوصول
- يمكن الوصول
- وفقا لذلك
- حسابي
- المساءلة
- مسؤول
- المحاسبة
- دقيق
- تحقيق
- في
- تفعيل
- تكيف
- تضيف
- معالجة
- يضيف
- ضبط
- تبني
- تقدم
- تقدم
- تؤثر
- السن
- تجميع
- AI
- نماذج الذكاء الاصطناعى
- أنظمة الذكاء الاصطناعي
- الإيدز
- AIR
- خوارزمية
- خوارزمية
- خوارزميات
- يحاذي
- الكل
- السماح
- يسمح
- على طول
- أيضا
- بالرغم ان
- كمية
- an
- تحليل
- تحليلات
- تحليل
- تحليل
- و
- والبنية التحتية
- كان متوقعا
- أي وقت
- تطبيقي
- نهج
- تقريبي
- هي
- المنطقة
- المناطق
- حول
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- الجوانب
- التقييم المناسبين
- أسوشيتد
- At
- سمعي
- توفر
- تجنب
- الى الخلف
- خلفية
- خلفيات
- الرصيد
- متوازن
- موازنة
- قاعدة
- على أساس
- بطارية
- BE
- يصبح
- سلوك
- وراء
- يجري
- أقل من
- تستفيد
- الفوائد
- أفضل
- أفضل
- ما بين
- انحياز
- انحيازا
- التحيزات
- كبير
- البيانات الكبيرة
- على حد سواء
- وبذلك
- واسع
- ابني
- مشغول
- لكن
- by
- CAN
- لا تستطيع
- قدرة
- الطاقة الإنتاجية
- سيارة
- حمل
- تلبية
- التموين
- يلبي
- مما تسبب في
- احتفل
- الخلية
- مركز
- التحديات
- تحدي
- تغيير
- متغير
- باب
- الخصائص
- تهمة
- شحن
- محطات الشحن
- شيكاغو
- منظف
- مناخ
- التغيرات المناخية
- سحابة
- جمع
- جماعي
- الجمع بين
- تجاري
- المجتمعات
- مجتمع
- التنقل
- حول الشركة
- مجمع
- شامل
- مساومة
- الحسابات
- قلق
- اختتام
- الشروط
- احتقان
- متصل
- الاعتبارات
- نظرت
- النظر
- القيود
- مستهلك
- مستهلك
- استهلاك
- سياق الكلام
- المساهمة
- يساهم
- إسهام
- مراقبة
- ملاءمة
- ملائم
- حجر الزاوية
- استطاع
- تغطية
- وضعت
- خلق
- خلق
- حرج
- حاسم
- ثقافي
- من تنسيق
- حالياًّ
- حاليا
- المتطور والحديث
- البيانات
- نقاط البيانات
- حماية البيانات
- عالم البيانات
- تعتمد على البيانات
- قواعد البيانات
- يوم
- عقد
- تقرر
- القرار
- اتخاذ القرار
- القرارات
- أعمق
- بشدة
- الطلب
- ديموغرافي
- التركيبة السكانية
- كثافة
- مقال
- نشر
- تصميم
- تصميم
- تصميم
- تصاميم
- حدد
- تحديد
- المتقدمة
- التطوير التجاري
- الخلافات
- مختلف
- بحث
- حماقة
- خامد
- توزيع
- غطس
- عدة
- تنوع
- المجالات
- قيادة
- سائق
- السائقين
- قيادة
- مدة الأقامة
- أثناء
- ديناميكي
- كل
- سهل
- الطُرق الفعّالة
- كفاءة
- كهربائي
- السيارة الكهربائية
- السيارات الكهربائية
- كهرباء
- الناشئة
- التقنيات الناشئة
- تمكين
- تمكن
- تمكين
- يشمل
- يشجع
- مشفرة
- التشفير
- طاقة
- استهلاك الطاقة
- الهندسة
- تعزيز
- ضمان
- يضمن
- ضمان
- كامل
- البيئات
- العادل
- إنصاف
- أساسي
- مقدر
- الأثير (ETH)
- EV
- حتى
- EVS
- بحث
- دراسة
- مثال
- تجاوز
- توسع
- متوقع
- الخبره في مجال الغطس
- شرح
- شرح
- شرح منظمة العفو الدولية
- الوجه
- العوامل
- عادل
- الإنصاف
- خيالي
- FAST
- المميزات
- ثابت
- تدفق
- يطفو
- في حالة
- النموذج المرفق
- تعزيز
- ترعى
- تردد
- تبدأ من
- إثمار
- بالإضافة إلى
- مستقبل
- الرأس مالية
- لعبة
- الجنس
- المعممة
- توليد
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- جغرافي
- معطى
- العالمية
- شراء مراجعات جوجل
- رسم بياني
- الرسوم البيانية
- أكبر
- شبكة
- مجموعات
- النمو
- التسويق
- توجيه
- غوبتا
- معالجة
- أصعب
- ظفيرة
- تسخير
- يملك
- he
- مساعدة
- يساعد
- لها
- مرتفع
- عالية الدقة
- أعلى
- أعلى
- جدا
- الطرق السريعة
- تاريخي
- عقد
- يحمل
- ساعات العمل
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- محدد
- تحديد
- if
- يوضح
- غير متوازن
- هائلة
- التأثير
- أثر
- تنفيذ
- تحقيق
- أهمية
- أهمية
- in
- يشمل
- بما فيه
- شامل
- دخل
- دمج
- دمج
- زيادة
- في ازدياد
- استقلال
- فرد
- الأفراد
- العالمية
- عدم الكفاءة
- تأثير
- معلومات
- البنية التحتية
- غرست
- المبادرات
- الابتكار
- رؤى
- تثبيت
- مثل
- بدلًا من ذلك
- التكامل
- رؤيتنا
- إلى
- معقد
- ينطوي
- IT
- القاضي
- م
- KD nuggets
- القفل
- أكبر
- قيادة
- زعيم
- قيادة
- تعلم
- ليد
- ومستوياتها
- الاستفادة من
- الحياة
- نمط الحياة
- على الأرجح
- الليمون الأخضر
- لينكدين:
- المدرج
- تحميل
- محلي
- تقع
- موقع
- المواقع
- طويل الأجل
- تبدو
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- المحافظة
- رائد
- جعل
- القيام ب
- إدارة
- مدير
- رسم خريطة
- برنامج Maps
- تجارة
- كتلة
- التبني الجماعي
- هائل
- تعظيم
- أقصى
- مايو..
- ذات مغزى
- قياس
- تعرف علي
- المقاييس
- ربما
- مليون
- ملايين
- التقليل
- المهمة
- تخفيف
- تخفيف
- التنقل
- نموذج
- عارضات ازياء
- زخم
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- يجب
- وافر
- على الصعيد الوطني
- التنقل
- قرب
- حاجة
- بحاجة
- إحتياجات
- سلبا
- الشبكات
- جديد
- التالي
- الجيل القادم
- ضجيج
- تظليل
- عدد
- of
- الوهب
- on
- فقط
- عملية
- الفرص
- الأمثل
- التحسين
- الأمثل
- المثلى
- تحسين
- or
- بتدبير
- طلب
- أخرى
- أخرى
- على مدى
- الكلي
- مبالغ فيه
- أساسي
- خاص
- خاصة
- أنماط
- إلى
- فترات
- مخصصه
- شخصيا
- مادي
- اختيار
- محوري
- المكان
- وضعت
- وضع
- وجهات
- وضع
- تخطيط
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بلايستشن
- يلعب
- مؤامرة
- نقاط
- سكان
- ان يرتفع المركز
- بصورة إيجابية
- محتمل
- قوة
- شبكة الكهرباء
- قوي
- تنبأ
- توقع
- تنبؤ
- تنبؤات
- التفضيلات
- المفضل
- يقدم
- السعر
- الأسعار
- التسعير
- نماذج الاسعار
- رئيسي
- مبادئ
- ترتيب الاولويات
- الأولوية
- خصوصية
- المشكلة
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- ملفي الشخصي
- ملامح
- الربح
- تنفيذ المشاريع
- المتوقع
- وعد
- واعد
- تعزيز
- الحماية
- مزود
- مقدمي
- ويوفر
- توفير
- جمهور
- ثقة الجمهور
- غرض
- PWC
- سباق
- يثير
- العشوائية
- نطاق
- تتراوح
- سريع
- بسرعة
- معدل
- الأجور
- بدلا
- حقيقي
- الحياه الحقيقيه
- في الوقت الحقيقي
- معلومات الوقت الحقيقي
- الأسباب
- توصية مجاناً
- ساندي خ. ميليك
- تصحيحه
- تخفيض
- يعكس
- بخصوص
- منطقة
- قوانين
- الموثوقية
- المتبقية
- إزالة
- قابل للتجديد
- طاقة متجددة
- ممثل
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- بحث
- سكني
- مرونة
- يحترم
- المسؤوليات
- مسؤول
- استجابة
- النتائج
- كشف
- ثورة
- النوادي الثرية
- ارتفاع
- قوي
- النوع
- الأدوار
- طرق
- ريفي
- المناطق الريفية
- s
- الضمانات
- الأملاح
- رضا
- قول
- حجم
- سيناريوهات
- مخطط
- علمي
- عالم
- سلس
- الموسم
- موسمي
- المخضرمين
- مواسم
- تأمين
- بيع
- مدخل بطاقة الذاكرة : نعم
- خدمة
- الجلسة
- طقم
- إعدادات
- عدة
- هي
- نقل
- التحولات
- ينبغي
- إظهار
- التفضيل
- هام
- بشكل ملحوظ
- عزباء
- الموقع
- مهارات
- بطيء
- سمارت
- أكثر ذكاء
- So
- المستوى الاقتصادي و الاجتماعي
- باعت
- الحلول
- بعض
- مصادر
- توتر
- محدد
- مواصفات
- سرعة
- انتشار
- أصحاب المصلحة
- معيار
- محطة
- محطات
- الحالة
- إستراتيجي
- إستراتيجيا
- الإستراتيجيات
- مجرى
- تدفق
- الضربات
- دراسات
- دراسة
- هذه
- الاستدامة
- استدامة
- الطاقة المستدامة
- أنظمة
- تقنية
- تقنيات
- التكنولوجية
- التكنولوجيا
- اتصالات
- من
- أن
- •
- الرسم البياني
- من مشاركة
- هناك.
- تشبه
- هم
- هؤلاء
- عبر
- طوال
- وهكذا
- الوقت
- مرات
- إلى
- أداة
- نحو
- تتبع
- حركة المرور
- قادة الإيمان
- صفقة
- الشفافية
- شفاف
- وسائل النقل
- سفر
- جديد الموضة
- الثقة
- نوع
- أنواع
- نموذجي
- اوبر
- غير متحيزة
- يمر بها
- فهم
- فهم
- في المناطق الحضرية
- us
- الأستعمال
- مستعمل
- مستخدم
- تجربة المستخدم
- خصوصية المستخدم
- تتمحور حول المستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- سهل حياتك
- الاستفادة من
- القيمة
- القيم
- الاختلافات
- تشكيلة
- مختلف
- تختلف
- كبير
- المثالية
- السيارات
- مقابل
- قابل للحياة
- رذيلة
- فيديو
- رؤيتنا
- التصور
- vs
- انتظر
- we
- الطقس
- أسبوع
- ترحيب
- حسن
- كان
- ابحث عن
- متى
- في حين
- سوف
- الفوز للجميع
- مع
- في غضون
- بدون
- نسائي
- في جميع أنحاء العالم
- سوف
- X
- زفيرنت