Από: Ankur Gupta & Swagata Ashwani
Εικόνα από Editor
Η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται τεράστια υποσχέσεις για την επανάσταση στην προσβασιμότητα και τη διαθεσιμότητα της φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων. Η ζήτηση για φόρτιση EV εκρήγνυται καθώς ο κλάδος των μεταφορών υφίσταται μια μαζική στροφή προς τα ηλεκτρικά οχήματα. Πάνω από 6.5 εκατομμύρια EV πουλήθηκαν παγκοσμίως το 2021, αντιπροσωπεύοντας το 9% των πωλήσεων επιβατικών αυτοκινήτων. Αυτός ο αριθμός θα πρέπει να ξεπεράσει το 25% έως το 2030. Μια πρόσφατη ανάλυση υπολόγισε ότι ο αριθμός των σταθμών φόρτισης που απαιτούνται για να ικανοποιηθεί η ζήτηση φόρτισης θα πρέπει να αυξηθεί 10 φορές έως το 2040 [1].
Σχήμα 1: Προβλεπόμενη ζήτηση για σταθμούς φόρτισης EV ανά τύπο
Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία μιας πιο έξυπνης υποδομής φόρτισης με μεγαλύτερη απόκριση. Ωστόσο, καθώς χαιρετίζουμε τα οφέλη, πρέπει επίσης να πλοηγηθούμε στην ταχεία ανάπτυξη, πρέπει επίσης να διασφαλίσουμε ότι ευθυγραμμίζεται με αξίες όπως η δικαιοσύνη, η διαφάνεια και η λογοδοσία.
Τα σύνολα δεδομένων που τροφοδοτούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα βασίζουν τις συστάσεις τους στην τρέχουσα υιοθέτηση EV σε αυτούς τους τομείς, στη ζήτηση EV και στην αναμενόμενη χρήση φορτιστή. Ωστόσο, πρέπει να ελέγξουμε την προκατάληψη που βασίζεται σε κοινωνικοοικονομικούς παράγοντες για να διασφαλίσουμε ότι οι νέοι σταθμοί που τοποθετούνται στο δίκτυο επιτρέπουν δίκαιη και δίκαιη πρόσβαση.
Υπάρχουν επίσης μυριάδες επιστημονικές μελέτες [2,3] που συζητούν πώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν τους σχεδιαστές να αποφασίσουν πού θα εντοπίσουν τους φορτιστές EV και τι είδους φορτιστές θα εγκαταστήσουν. Ο σχεδιασμός ενός δικτύου φόρτισης EV είναι ένα περίπλοκο πρόβλημα και παίζουν διάφοροι παράγοντες, μεταξύ των οποίων
τοποθεσία φορτιστή, τιμολόγηση, τύπος προτύπου φόρτισης, ταχύτητα φόρτισης, εξισορρόπηση του ενεργειακού δικτύου καθώς και πρόβλεψη της ζήτησης. Ας βουτήξουμε βαθύτερα στις βασικές πτυχές όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μας βοηθήσει να πάρουμε μια καλύτερη απόφαση.
1. Βέλτιστη τοποθέτηση σταθμού φόρτισης
Το AI υπερέχει στην επεξεργασία τεράστιων συνόλων δεδομένων και στην εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών. Αυτή η ικανότητα γίνεται ιδιαίτερα πολύτιμη κατά τον καθορισμό των βέλτιστων θέσεων για τους σταθμούς φόρτισης. Αναλύοντας παράγοντες όπως τα μοτίβα κυκλοφορίας, η πυκνότητα πληθυσμού και τα γεωγραφικά δεδομένα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να τοποθετήσουν στρατηγικά σταθμούς φόρτισης για να μεγιστοποιήσουν την προσβασιμότητα και την ευκολία των χρηστών.
Για παράδειγμα, μπορεί να χρειαστούν σταθμοί φόρτισης EV σε πολυσύχναστες διαδρομές μετακίνησης, κοντά σε μεγάλους αυτοκινητόδρομους ή σε περιοχές με υψηλές συγκεντρώσεις ηλεκτρικών οχημάτων. Οι οικιστικές και εμπορικές περιοχές υψηλής πυκνότητας είναι πιθανό να έχουν μεγαλύτερη ζήτηση για σταθμούς φόρτισης EV. Το AI μπορεί να αναλύσει δημογραφικά δεδομένα και χάρτες πυκνότητας πληθυσμού για να εντοπίσει αυτές τις περιοχές. Για την ανάλυση, τα σύνολα δεδομένων πρέπει να ενσωματώνουν μελλοντικές τάσεις στις πωλήσεις ηλεκτρικών οχημάτων, την αύξηση του πληθυσμού και την αστική ανάπτυξη.
Ο καλύτερος ιστότοπος για σταθμούς φόρτισης:
Οι αλγόριθμοι AI είναι εξαιρετικοί στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων. Μπορούν να βοηθήσουν στον προσδιορισμό των καλύτερων περιοχών για σταθμούς φόρτισης EV. Σε αυτήν την αξιολόγηση λαμβάνονται υπόψη διάφορες πτυχές, όπως:
- Μοτίβα κυκλοφορίας: Η τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει τις ροές κυκλοφορίας και τα επίπεδα συμφόρησης, προκειμένου να εντοπίσει περιοχές με υψηλή χρήση.
- Πυκνότητα Πληθυσμού: Δίνεται προτεραιότητα σε μέρη με υψηλή πυκνότητα πληθυσμού διασφαλίζοντας έτσι τη μέγιστη προσβασιμότητα.
- Γεωγραφικά δεδομένα: Αυτό περιλαμβάνει την εξέταση του φυσικού εδάφους και των περιορισμών του πολεοδομικού σχεδιασμού για να κριθεί η καταλληλότητά τους.
- Υπάρχουσες τοποθεσίες σταθμών φόρτισης: Για να μην κορεσθεί καμία περιοχή και να διατηρηθεί ομοιόμορφη εξάπλωση.
- Προγνωστική ανάλυση για μελλοντική επέκταση: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί τάσεις στις πωλήσεις ηλεκτρικών οχημάτων, τις δημογραφικές αλλαγές και την αστική ανάπτυξη για να προβάλει μελλοντικές απαιτήσεις που καθοδηγούν τον μακροπρόθεσμο σχεδιασμό.
Εικόνα 2: Χάρτης θερμότητας που παρουσιάζει τη διανομή του σταθμού φόρτισης EV στις ΗΠΑ
2. Πρόβλεψη ζήτησης
Μια αποτελεσματική στρατηγική πρόβλεψης ζήτησης είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση της τοποθέτησης και της λειτουργίας των σταθμών φόρτισης και είναι απαραίτητη για πολλούς κρίσιμους λόγους. Πρώτον, η ακριβής πρόβλεψη ζήτησης επιτρέπει τη στρατηγική τοποθέτηση των σταθμών φόρτισης. Προβλέποντας πότε και πού οι ανάγκες φόρτισης θα είναι υψηλότερες, τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη γεωγραφική κατανομή της υποδομής φόρτισης. Αυτό διασφαλίζει ότι οι σταθμοί φόρτισης βρίσκονται σε βολική τοποθεσία σε περιοχές με αναμενόμενη υψηλή ζήτηση, προωθώντας την προσβασιμότητα για ένα ευρύ φάσμα χρηστών σε αστικά και αγροτικά τοπία.
Δεύτερον, η πρόβλεψη της ζήτησης συμβάλλει στον αποτελεσματικό σχεδιασμό χωρητικότητας. Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα και ενσωματώνοντας παράγοντες όπως εποχιακές παραλλαγές, μοτίβα ώρας της ημέρας και συμπεριφορές χρηστών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον προσδιορισμό της βέλτιστης χωρητικότητας για κάθε σταθμό φόρτισης. Αυτό διασφαλίζει ότι η υποδομή έχει σχεδιαστεί για να ανταποκρίνεται στη ζήτηση χωρίς να προκαλεί υπερφόρτωση ή αναποτελεσματικότητα στο ηλεκτρικό δίκτυο. Παρακάτω παρατίθενται παράγοντες που τροφοδοτούν την πρόβλεψη της ζήτησης.
- Δεδομένα συναλλαγών χρέωσης EV:
- Λεπτομέρειες για κάθε περίοδο φόρτισης (χρόνος, διάρκεια, τοποθεσία)
- Ενέργεια που καταναλώνεται ανά περίοδο φόρτισης
- Τύπος φόρτισης (γρήγορη φόρτιση, αργή φόρτιση)
- Δεδομένα κίνησης και κινητικότητας:
- Δεδομένα GPS από οχήματα για την κατανόηση των ταξιδιωτικών μοτίβων
- Δεδομένα ροής κυκλοφορίας σε διαφορετικές περιοχές και σε διαφορετικές ώρες της ημέρας
- Δημογραφικά στοιχεία χρήστη:
- Ηλικία, φύλο και τοποθεσία των χρηστών EV
- Καιρός:
- Οι καιρικές συνθήκες μπορεί να επηρεάσουν τα πρότυπα οδήγησης
- Κοινωνικοοικονομικά Στοιχεία:
- Επίπεδα εισοδήματος
- Αστικές έναντι αγροτικές περιοχές
Η πρόβλεψη της ζήτησης είναι ζωτικής σημασίας για την ικανοποίηση των χρηστών. Οι χρήστες επωφελούνται από μια υποδομή φόρτισης που ευθυγραμμίζεται με τις ανάγκες τους, ελαχιστοποιώντας τους χρόνους αναμονής και παρέχοντας μια απρόσκοπτη εμπειρία. Η ικανότητα του AI να αναλύει διάφορα σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της συμπεριφοράς και των προτιμήσεων των χρηστών, επιτρέπει την εξατομικευμένη και με επίκεντρο τον χρήστη πρόβλεψη ζήτησης, ενισχύοντας τη συνολική ικανοποίηση των ιδιοκτητών EV
3. Μοντέλα τιμολόγησης δυναμικής χρέωσης
Τα παραδοσιακά μοντέλα σταθερής τιμολόγησης ενδέχεται να μην αξιοποιούν πλήρως τις δυνατότητες ενός δυναμικού και ανταποκρινόμενου δικτύου φόρτισης. Το AI μπορεί να αναλύσει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, συμπεριλαμβανομένης της ζήτησης ενέργειας, του φορτίου του δικτύου και της συμπεριφοράς των χρηστών, για να εφαρμόσει δυναμικά μοντέλα τιμολόγησης. Αυτό όχι μόνο βελτιστοποιεί τη χρήση της υποδομής φόρτισης, αλλά ενθαρρύνει επίσης τους χρήστες να φορτίζουν σε ώρες εκτός αιχμής, προωθώντας μια πιο ισορροπημένη και βιώσιμη διανομή ενέργειας. Μια ερευνητική μελέτη [4] σχετικά με το δυναμικό σύστημα τιμολόγησης που βασίζεται στο παιχνίδι Stackelberg για σταθμούς φόρτισης EV οδήγησε στο συμπέρασμα ότι ένα καλά σχεδιασμένο σύστημα τιμολόγησης μπορεί να οδηγήσει σε μείωση της τιμής πώλησης του σταθμού φόρτισης αυξάνοντας παράλληλα τα κέρδη του σταθμού. ένα win-win τόσο για τον καταναλωτή όσο και για τον πάροχο.
Στοιχεία που τροφοδοτούν ένα μοντέλο τιμολόγησης:
- Απαίτηση ενέργειας και φορτίο δικτύου: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας και φορτίου δικτύου σε πραγματικό χρόνο. Κατά τη διάρκεια της υψηλής ζήτησης, οι τιμές μπορούν να αυξηθούν και το αντίστροφο.
- Συμπεριφορά και μοτίβα χρήστη: Η ανάλυση των ιστορικών δεδομένων χρέωσης, συμπεριλαμβανομένης της συχνότητας, της διάρκειας και των προτιμώμενων χρόνων χρέωσης, βοηθά στην πρόβλεψη της μελλοντικής συμπεριφοράς και στην προσαρμογή των τιμών ανάλογα.
- Ώρα της ημέρας/εβδομάδας και εποχικότητα: Οι τιμές μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με την ώρα της ημέρας, την ημέρα της εβδομάδας ή την εποχή, λαμβάνοντας υπόψη τα τυπικά μοτίβα χρήσης κατά τη διάρκεια αυτών των περιόδων.
- Τύπος φόρτισης (Γρήγορη έναντι αργής φόρτισης): Μπορούν να οριστούν διαφορετικές τιμές για διαφορετικούς τύπους φόρτισης.
Εικόνα 4: Τιμολόγηση για σταθμούς φόρτισης EV στις ΗΠΑ
Τα δυναμικά μοντέλα τιμολόγησης παίζουν ρόλο στην οικονομική προσιτότητα και την προσβασιμότητα. Προσφέροντας χαμηλότερες τιμές σε ώρες εκτός αιχμής ή όταν οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας είναι άφθονες, τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη καθιστούν την ηλεκτρική φόρτιση πιο οικονομικά βιώσιμη για ένα ευρύ φάσμα χρηστών. Αυτή η προσέγγιση ευθυγραμμίζεται με τις αρχές της δικαιοσύνης, διασφαλίζοντας ότι τα οφέλη της ηλεκτροκίνησης είναι προσβάσιμα σε άτομα σε διαφορετικές κατηγορίες εισοδήματος.
Η υιοθέτηση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης στη φόρτιση ηλεκτρικών οχημάτων (EV) προχωρά με ταχείς ρυθμούς, προσφέροντας πιθανά οφέλη στην αποτελεσματικότητα, την εμπειρία χρήστη και τη διαχείριση του δικτύου.
Ωστόσο, αυτή η τεχνολογική πρόοδος εγείρει επίσης σημαντικά ζητήματα σχετικά με την αλγοριθμική δικαιοσύνη. Η διασφάλιση ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης στη φόρτιση EV είναι δίκαια και αμερόληπτα είναι ζωτικής σημασίας για την προώθηση της δίκαιης πρόσβασης στην υποδομή φόρτισης.
Διαφορετικά και αντιπροσωπευτικά δεδομένα
Για να μετριαστούν οι προκαταλήψεις, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι ποικίλα και αντιπροσωπευτικά ολόκληρης της βάσης χρηστών. Αυτό περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων από ένα ευρύ φάσμα γεωγραφικών τοποθεσιών, δημογραφικών ομάδων και σεναρίων χρέωσης. Σε κάθε σύνολο δεδομένων, οι προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης πρέπει να εντοπιστούν και να διορθωθούν. Παρακάτω είναι οι διάφορες πτυχές που πρέπει να ληφθούν υπόψη κατά την επιλογή των συνόλων δεδομένων:
- Γεωγραφική Ποικιλότητα:
- Αστικές και αγροτικές περιοχές: Η ενσωμάτωση δεδομένων τόσο από αστικό όσο και από αγροτικό περιβάλλον διασφαλίζει ότι τα σχέδια δικτύων φόρτισης περιλαμβάνουν αποκλεισμούς και καλύπτουν τις ανάγκες διαφορετικών κοινοτήτων.
- Διαφορετικά κλίματα: Οι κλιματικές διακυμάνσεις επηρεάζουν τις συμπεριφορές φόρτισης και την κατανάλωση ενέργειας. Τα σύνολα δεδομένων που αντικατοπτρίζουν διαφορετικές κλιματικές συνθήκες συμβάλλουν σε ισχυρά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
- Δημογραφική ποικιλομορφία:
- Κοινωνικοοικονομικοί παράγοντες: Η συμπερίληψη δεδομένων από διάφορα κοινωνικοοικονομικά υπόβαθρα βοηθά στην αποφυγή μεροληψιών και διασφαλίζει ότι η υποδομή χρέωσης είναι προσβάσιμη σε χρήστες σε διαφορετικά επίπεδα εισοδήματος.
- Πολιτιστικά ζητήματα: Οι πολιτιστικές προτιμήσεις και οι διαφορές στον τρόπο ζωής επηρεάζουν τις συνήθειες χρέωσης. Τα διαφορετικά σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν πολιτισμικές αποχρώσεις συμβάλλουν σε πιο ολοκληρωμένους σχεδιασμούς πλέγματος φόρτισης.
- Ποικιλία οχημάτων:
- Διάφορα μοντέλα EV: Διαφορετικά μοντέλα ηλεκτρικών οχημάτων έχουν διαφορετικές απαιτήσεις φόρτισης. Η ενσωμάτωση δεδομένων από μια ποικιλία ηλεκτρικών οχημάτων διασφαλίζει ότι η υποδομή φόρτισης ανταποκρίνεται στις προδιαγραφές διαφόρων οχημάτων.
- Τεχνολογίες φόρτισης: Τα σύνολα δεδομένων θα πρέπει να αντιστοιχούν σε διαφορετικές τεχνολογίες φόρτισης, συμπεριλαμβανομένης της γρήγορης φόρτισης, της τυπικής φόρτισης και των αναδυόμενων τεχνολογιών, για τη βελτιστοποίηση των σχεδίων του δικτύου ανάλογα.
- Χρονική ποικιλομορφία:
- Εποχιακές παραλλαγές: Οι συμπεριφορές φόρτισης μπορεί να διαφέρουν εποχιακά. Τα σύνολα δεδομένων που καλύπτουν διαφορετικές εποχές επιτρέπουν στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να προσαρμόζουν τα σχέδια του δικτύου φόρτισης στις μεταβαλλόμενες καιρικές συνθήκες.
- Μοτίβα ώρας της ημέρας: Η κατανόηση των διακυμάνσεων στη ζήτηση φόρτισης κατά τη διάρκεια της ημέρας βοηθά στη βελτιστοποίηση της υποδομής φόρτισης για διαφορετικά χρονικά πλαίσια.
Κατά τη δημιουργία ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη ζήτησης - ας πούμε με την πρόβλεψη του πού θα τοποθετηθεί ο επόμενος σταθμός φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι έχει επιμεληθεί ένα ποικίλο σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει όλα τα παραπάνω χαρακτηριστικά.
Αφού επιμεληθούν τα χαρακτηριστικά, είναι σημαντικό να αποκτήσετε πρόσβαση στο υπόλοιπο του συνόλου δεδομένων. Ένα μη ισορροπημένο σύνολο δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε λοξά και μεροληπτικά αποτελέσματα. Τα γραφήματα δείχνουν ισορροπημένα δεδομένα για ορισμένα από τα περιστρεφόμενα χαρακτηριστικά, όπως η ηλικία και η προτίμηση τύπου οχήματος.
Εικόνα 5: Ισορροπημένα χαρακτηριστικά για το μοντέλο τοποθέτησης σταθμού φόρτισης EV ανά ηλικία
Εικόνα 6: Ισορροπημένα χαρακτηριστικά για το μοντέλο τοποθέτησης σταθμού φόρτισης EV ανά τύπο οχήματος
Αλγοριθμική διαφάνεια
Η διαφάνεια είναι ο ακρογωνιαίος λίθος για την αντιμετώπιση της μεροληψίας στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι αλγόριθμοι φόρτισης θα πρέπει να σχεδιάζονται ώστε να είναι διαφανείς, παρέχοντας στους χρήστες πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο λήψης αποφάσεων σχετικά με τα ποσοστά χρέωσης, τους βέλτιστους χρόνους και άλλους κρίσιμους παράγοντες. Η κατανόηση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων του αλγορίθμου ενισχύει την εμπιστοσύνη και επιτρέπει στους χρήστες να θεωρούν υπεύθυνους τους παρόχους που χρεώνουν.
Το LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ενίσχυση της επεξήγησης των προβλέψεων AI. Με τη δημιουργία ερμηνεύσιμων μοντέλων που προσεγγίζουν τις προβλέψεις σύνθετων μοντέλων μηχανικής μάθησης, το LIME παρέχει πληροφορίες για το πώς διαφορετικά χαρακτηριστικά επηρεάζουν αυτές τις προβλέψεις. Για παράδειγμα, στο πλαίσιο της τοποθέτησης σταθμών φόρτισης EV, το LIME μπορεί να βοηθήσει στην αποκάλυψη των λόγων πίσω από τη σύσταση ενός μοντέλου για τοποθέτηση ενός σταθμού φόρτισης - στην παρακάτω επεξήγηση - τα χαρακτηριστικά που συμβάλλουν θετικά στην πρόβλεψη (τοποθέτηση ενός σταθμού φόρτισης EV στην τοποθεσία x) επηρεάζεται σε μεγάλο βαθμό από την κοινωνικοοικονομική κατάσταση. Η κυκλοφορία και η πυκνότητα πληθυσμού επηρεάζουν αρνητικά την πρόβλεψη. Αυτό είναι απλώς ένα υποθετικό σύνολο δεδομένων και ανάλυση, και οι προβλέψεις της πραγματικής ζωής θα μπορούσαν να διαφέρουν βαθιά. Ο σκοπός αυτής της γραφικής παράστασης είναι να δείξει πόσο ισχυρό μπορεί να είναι το LIME για να εξηγήσει πώς γίνεται μια συγκεκριμένη πρόβλεψη - ποια χαρακτηριστικά έχουν μεγαλύτερη σημασία σε σχέση με τα άλλα.
Εικόνα 7: Επεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη για μια πρόβλεψη σταθμού φόρτισης EV με χρήση LIME
Το μοντέλο EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity που αναπτύχθηκε από την NREL [5] είναι ένα φανταστικό εργαλείο για τη μέτρηση της ισότητας της υποδομής φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων (EV) σε εθνικό επίπεδο, χρησιμοποιώντας ολοκληρωμένη ανάλυση υψηλής ανάλυσης. Παρέχει έναν χάρτη οπτικοποίησης που επιτρέπει στους ενδιαφερόμενους να εξετάσουν τα χαρακτηριστικά δικαιοσύνης της υποδομής φόρτισης EV καθιστώντας εύκολη την επιθεώρηση και την κατανόηση των αποτελεσμάτων. Για πχ. όταν εφαρμόζεται στην ευρύτερη περιοχή του Σικάγο, το παρακάτω γράφημα απεικονίζει τη διαφορετική πρόσβαση χρέωσης και τη σχετική υιοθέτηση EV με βάση το εισόδημα και τη φυλή.
Σχήμα 8: Αποτελέσματα μοντέλου EVI-Equity για την ευρύτερη περιοχή του Σικάγο
Προστασία του απορρήτου των χρηστών
Με την ταχεία άνοδο των Συνδεδεμένων Οχημάτων, υπάρχει αυξανόμενος όγκος δεδομένων που μεταδίδεται από τα οχήματα στο cloud. Αυτό δεν περιλαμβάνει μόνο μετρήσεις οχήματος όπως χωρητικότητα μπαταρίας, υπολειπόμενη εμβέλεια, ρυθμίσεις χρήστη όπως έλεγχος κλίματος, αλλά και μετρήσεις συμπεριφοράς του οδηγού όπως ρυθμός επιτάχυνσης/φρεναρίσματος, τροφοδοσίες βίντεο και ήχου, ενεργοποίηση αισθητήρα κατά της πέδησης/αναχώρησης λωρίδας. Αυτές οι μετρήσεις, εάν χρησιμοποιηθούν άδικα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ενός προφίλ συμπεριφοράς για τον οδηγό και με τη σειρά τους προσθέτουν προκατάληψη στη λήψη αποφάσεων.
Καθώς το AI επεξεργάζεται αυτόν τον τεράστιο όγκο δεδομένων χρήστη για να βελτιστοποιήσει την τοποθέτηση του δικτύου φόρτισης, το απόρρητο γίνεται πρωταρχικό μέλημα. Η εφαρμογή των αρχών απορρήτου ανά σχεδιασμό διασφαλίζει ότι η υποδομή φόρτισης που βασίζεται σε AI σέβεται το απόρρητο των χρηστών και συμμορφώνεται με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων.
Τεχνικές απορρήτου για υπεύθυνη διαχείριση δεδομένων:
- Ανωνυμοποίηση: Η ανωνυμοποίηση περιλαμβάνει την αφαίρεση ή την κρυπτογράφηση στοιχείων προσωπικής ταυτοποίησης από τη ροή δεδομένων. Διαχωρίζοντας τα δεδομένα από συγκεκριμένα άτομα, γίνεται πολύ πιο δύσκολο να εντοπιστούν οι μετρήσεις πίσω σε ένα συγκεκριμένο πρόγραμμα οδήγησης.
- Συσσωμάτωση: Η συγκέντρωση περιλαμβάνει το συνδυασμό πολλαπλών σημείων δεδομένων για τη δημιουργία γενικευμένων περιλήψεων. Αντί να επεξεργάζεται μεμονωμένες μετρήσεις συμπεριφοράς προγραμμάτων οδήγησης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει συγκεντρωτικά μοτίβα σε ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων. Αυτό όχι μόνο προστατεύει το απόρρητο των μεμονωμένων οδηγών, αλλά διασφαλίζει επίσης ότι οι αποφάσεις χρέωσης του δικτύου βασίζονται σε συλλογικές τάσεις και όχι σε συγκεκριμένα προφίλ χρηστών.
- Διαφορικό απόρρητο: Το διαφορικό απόρρητο προσθέτει θόρυβο ή τυχαιότητα σε μεμονωμένα σημεία δεδομένων, καθιστώντας δύσκολο τον προσδιορισμό της συμβολής ενός μεμονωμένου χρήστη στο σύνολο δεδομένων. Αυτή η τεχνική επιτυγχάνει μια ισορροπία μεταξύ της χρησιμότητας δεδομένων και της προστασίας του απορρήτου, επιτρέποντας στην τεχνητή νοημοσύνη να δημιουργεί ακριβείς βελτιστοποιήσεις πλέγματος φόρτισης χωρίς να διακυβεύεται το μεμονωμένο απόρρητο των προγραμμάτων οδήγησης.
- Ομομορφική κρυπτογράφηση: Η ομομορφική κρυπτογράφηση επιτρέπει τους υπολογισμούς σε κρυπτογραφημένα δεδομένα χωρίς να τα αποκρυπτογραφεί. Αυτή η τεχνική επιτρέπει στο AI να αναλύει κρυπτογραφημένες μετρήσεις συμπεριφοράς προγραμμάτων οδήγησης, διασφαλίζοντας ότι το απόρρητο των μεμονωμένων χρηστών διατηρείται σε όλη τη διαδικασία βελτιστοποίησης. Είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την επίτευξη ισορροπίας μεταξύ των πληροφοριών που βασίζονται σε δεδομένα και της προστασίας του απορρήτου.
Καθώς η παγκόσμια υιοθέτηση των ηλεκτρικών οχημάτων (EVs) κερδίζει δυναμική, τα δίκτυα φόρτισης με τεχνητή νοημοσύνη αντιμετωπίζουν πολλά υποσχόμενες ευκαιρίες και σημαντικές ευθύνες. Η αποστολή τους περιλαμβάνει την παροχή στους οδηγούς άνεσης και αξιοπιστίας, διασφαλίζοντας παράλληλα την ανθεκτικότητα των τοπικών δικτύων, ενώ όλα αυτά δίνουν προτεραιότητα στην ισότητα και την υπευθυνότητα. Αν και οι προκλήσεις είναι περίπλοκες, τα πιθανά μελλοντικά οφέλη είναι τεράστια, που κυμαίνονται από τον καθαρότερο αέρα και τον μετριασμό της κλιματικής αλλαγής έως την επίτευξη ενεργειακής ανεξαρτησίας και την προώθηση της ανάπτυξης δεξιοτήτων επόμενης γενιάς.
Ο κεντρικός ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στην υλοποίηση αυτού του οράματος δεν μπορεί να υπερεκτιμηθεί. Αυτές οι τεχνολογίες υπόσχονται την ενορχήστρωση σειριακής, εξατομικευμένης φόρτισης σε μαζική κλίμακα, καλύπτοντας εκατομμύρια χρήστες. Ωστόσο, για να διασφαλιστεί η εμπιστοσύνη του κοινού, οι αλγόριθμοι που οδηγούν αυτά τα συστήματα πρέπει να επικεντρώνονται στις αρχές της δικαιοσύνης και της διαφάνειας, ενισχύοντας παράλληλα την προσβασιμότητα και την αξιοπιστία.
[1] Ανάπτυξη της αγοράς φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων στις ΗΠΑ: PwC
[2] Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στη μαζική υιοθέτηση ηλεκτρικών οχημάτων
[3] Έξυπνη φόρτιση βάσει δεδομένων για ετερογενείς στόλους ηλεκτρικών οχημάτων – ScienceDirect
Swagata Ashwani είναι ένας έμπειρος επιστήμονας δεδομένων με πλούσιο υπόβαθρο στην ανάλυση και τα μεγάλα δεδομένα. Επί του παρόντος, η Swagata, η οποία υπηρετεί ως κύριος επιστήμονας δεδομένων στο Boomi, διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην αξιοποίηση της δύναμης των δεδομένων για την προώθηση της καινοτομίας και της αποτελεσματικότητας. Στο ρόλο της, διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στις πρωτοβουλίες παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης για την εταιρεία. Είναι επίσης επικεφαλής του κεφαλαίου στο SF Women in Data, όπου προωθεί την οικοδόμηση μιας πλούσιας κοινότητας για τις γυναίκες για να γιορτάσουν τις γυναίκες σε ποικίλους ρόλους δεδομένων.
Άνκουρ Γκούπτα είναι ηγέτης της μηχανικής με μια δεκαετία εμπειρίας στους τομείς της βιωσιμότητας, των μεταφορών, των τηλεπικοινωνιών και των υποδομών. αυτή τη στιγμή κατέχει τη θέση του Engineering Manager στην Uber. Σε αυτόν τον ρόλο, διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στην προώθηση της προόδου της Πλατφόρμας Οχημάτων της Uber, οδηγώντας τη χρέωση προς ένα μέλλον μηδενικών εκπομπών μέσω της ενσωμάτωσης ηλεκτρικών και συνδεδεμένων οχημάτων αιχμής.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: 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
- :είναι
- :δεν
- :που
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- ικανότητα
- ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ
- πάνω από
- άφθονος
- πρόσβαση
- προσιτότητα
- προσιτός
- αναλόγως
- Λογαριασμός
- ευθύνη
- υπεύθυνος
- Λογιστήριο
- ακριβής
- την επίτευξη
- απέναντι
- Δραστηριοποίηση
- προσαρμόσει
- προσθέτω
- διευθυνσιοδότηση
- Προσθέτει
- προσαρμόσει
- Υιοθεσία
- προαγωγή
- προχωρώντας
- επηρεάζουν
- την ηλικία του
- συσσωμάτωση
- AI
- Μοντέλα AI
- Συστήματα AI
- ενισχύσεων
- ΑΕΡΑ
- αλγόριθμος
- αλγοριθμικός
- αλγόριθμοι
- Ευθυγραμμίζει
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- κατά μήκος
- Επίσης
- Αν και
- ποσό
- an
- ανάλυση
- analytics
- αναλύσει
- αναλύοντας
- και
- και την υποδομή
- Πρόβλεψη
- κάθε
- εφαρμοσμένος
- πλησιάζω
- κατά προσέγγιση
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- περιοχές
- γύρω
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- AS
- πτυχές
- εκτίμηση
- συσχετισμένη
- At
- ήχου
- διαθεσιμότητα
- αποφύγετε
- πίσω
- φόντο
- υπόβαθρα
- Υπόλοιπο
- ισορροπημένη
- εξισορρόπησης
- βάση
- βασίζονται
- μπαταρία
- BE
- γίνεται
- συμπεριφορά
- πίσω
- είναι
- παρακάτω
- όφελος
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- προκατάληψη
- μεροληπτική
- μεροληψίες
- Μεγάλος
- Big Data
- και οι δύο
- Φέρνοντας
- ευρύς
- Κτίριο
- απασχολημένος
- αλλά
- by
- CAN
- δεν μπορώ
- ικανότητα
- Χωρητικότητα
- αυτοκίνητο
- κουβαλάω
- προμηθεύω
- τροφοδοσία
- εξυπηρετεί
- προκαλώντας
- γιορτάσουμε
- κύτταρο
- Κέντρο
- προκλήσεις
- πρόκληση
- αλλαγή
- αλλαγή
- Κεφάλαιο
- χαρακτηριστικά
- χρέωση
- φόρτισης
- σταθμούς φόρτισης
- Σικάγο
- καθαριστής
- Κλίμα
- Κλιματική αλλαγή
- Backup
- Συλλέγοντας
- Συλλογική
- συνδυάζοντας
- εμπορικός
- Κοινοτήτων
- κοινότητα
- μετακίνηση
- εταίρα
- συγκρότημα
- περιεκτικός
- συμβιβασμός
- υπολογισμοί
- Ανησυχία
- συμπέρασμα
- Συνθήκες
- συμφόρηση
- συνδεδεμένος
- θεωρήσεις
- θεωρούνται
- θεωρώντας
- περιορισμούς
- καταναλώνεται
- καταναλωτής
- κατανάλωση
- συμφραζόμενα
- συμβάλλει
- συμβάλλει
- συμβολή
- έλεγχος
- ευκολία
- βολικά
- ακρογωνιαίο λίθο
- θα μπορούσε να
- κάλυμμα
- δημιουργημένο
- δημιουργία
- δημιουργία
- κρίσιμης
- κρίσιμος
- πολιτιστικός
- επιμέλεια
- Ρεύμα
- Τη στιγμή
- αιχμής
- ημερομηνία
- σημεία δεδομένων
- την προστασία των δεδομένων
- επιστήμονας δεδομένων
- βασίζονται σε δεδομένα
- σύνολα δεδομένων
- ημέρα
- δεκαετία
- αποφασίζει
- απόφαση
- Λήψη Αποφάσεων
- αποφάσεις
- βαθύτερη
- βαθιά
- Ζήτηση
- δημογραφικός
- Δημογραφικά στοιχεία
- πυκνότητα
- αναχώρηση
- ανάπτυξη
- Υπηρεσίες
- σχεδιασμένα
- σχέδιο
- σχέδια
- Προσδιορίστε
- καθορίζοντας
- αναπτύχθηκε
- Ανάπτυξη
- διαφορές
- διαφορετικές
- συζητήσουν
- τρέλα
- διακριτή
- διανομή
- κατάδυση
- διάφορα
- Ποικιλία
- domains
- αυτοκίνητο
- οδηγός
- οδηγοί
- οδήγηση
- διάρκεια
- κατά την διάρκεια
- δυναμικός
- κάθε
- εύκολος
- Αποτελεσματικός
- αποδοτικότητα
- Ηλεκτρικό
- ηλεκτρικό όχημα
- ηλεκτρικά οχήματα
- ηλεκτρικής ενέργειας
- σμυριδόπετρα
- αναδυόμενες τεχνολογίες
- ενεργοποιήσετε
- δίνει τη δυνατότητα
- ενεργοποίηση
- που περιλαμβάνει
- Ενθαρρύνει
- κρυπτογραφημένα
- κρυπτογράφηση
- ενέργεια
- Κατανάλωση Ενέργειας
- Μηχανική
- ενίσχυση
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζει
- εξασφαλίζοντας
- Ολόκληρος
- περιβάλλοντα
- δίκαιος
- δικαιοσύνη
- ουσιώδης
- αναμενόμενη
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- EV
- Even
- ΕΕΥ
- εξετάζω
- Εξετάζοντας
- παράδειγμα
- υπερβαίνω
- επέκταση
- αναμένεται
- εμπειρία
- Εξηγήστε
- Επεξήγηση
- Επεξήγηση AI
- Πρόσωπο
- παράγοντες
- έκθεση
- δικαιοσύνη
- φανταστική
- FAST
- Χαρακτηριστικά
- καθορίζεται
- ροή
- Ροές
- Για
- μορφή
- προώθηση
- καλλιεργεί
- Συχνότητα
- από
- καρποφορία
- πλήρη
- μελλοντικός
- κέρδη
- παιχνίδι
- Φύλο
- γενικευμένη
- παράγουν
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- γεωγραφικός
- δεδομένου
- Παγκόσμιο
- γραφική παράσταση
- γραφικές παραστάσεις
- μεγαλύτερη
- Πλέγμα
- Ομάδα
- Grow
- Ανάπτυξη
- καθοδηγήσει
- Gupta
- Χειρισμός
- σκληρότερα
- ιπποσκευή
- Αξιοποίηση
- Έχω
- he
- βοήθεια
- βοηθά
- αυτήν
- Ψηλά
- υψηλής ανάλυσης
- υψηλότερο
- υψηλότερο
- υψηλά
- αυτοκινητόδρομους
- ιστορικών
- κρατήστε
- κατέχει
- ΩΡΕΣ
- Πως
- Ωστόσο
- HTTPS
- προσδιορίζονται
- προσδιορίσει
- if
- απεικονίζει
- ανισόρροπος
- τεράστια
- Επίπτωση
- επηρεάζονται
- εφαρμογή
- εκτελεστικών
- σπουδαιότητα
- σημαντικό
- in
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Περιεκτικός
- Εισόδημα
- ενσωματώνω
- ενσωματώνοντας
- αυξημένη
- αύξηση
- ανεξαρτησία
- ατομικές
- άτομα
- βιομηχανία
- αναποτελεσματικότητα
- επιρροή
- πληροφορίες
- Υποδομή
- εγχύθηκε
- πρωτοβουλίες
- Καινοτομία
- ιδέες
- εγκαθιστώ
- παράδειγμα
- αντί
- ολοκλήρωση
- Νοημοσύνη
- σε
- πολύπλοκος
- περιλαμβάνει
- IT
- δικαστής
- μόλις
- KDnuggets
- Κλειδί
- μεγαλύτερος
- οδηγήσει
- ηγέτης
- που οδηγεί
- μάθηση
- Led
- επίπεδα
- μόχλευσης
- ζωή
- τον τρόπο ζωής
- Πιθανός
- Άσβεστος
- Εισηγμένες
- φορτίο
- τοπικός
- που βρίσκεται
- τοποθεσία
- θέσεις
- μακροπρόθεσμος
- ΦΑΊΝΕΤΑΙ
- χαμηλότερα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- διατηρήσουν
- μεγάλες
- κάνω
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διευθυντής
- χάρτη
- χάρτες
- αγορά
- Μάζα
- Μαζική υιοθεσία
- μαζική
- Αυξάνω στον ανώτατο βαθμό
- ανώτατο όριο
- Ενδέχεται..
- νόημα
- μέτρησης
- Γνωρίστε
- Metrics
- ενδέχεται να
- εκατομμύριο
- εκατομμύρια
- ελαχιστοποιώντας
- Αποστολή
- Μετριάζω
- μείωση
- κινητικότητα
- μοντέλο
- μοντέλα
- ορμή
- περισσότερο
- πολλαπλούς
- πρέπει
- μυριάδα
- Σε όλη την επικράτεια
- Πλοηγηθείτε
- Κοντά
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- αρνητικά
- δίκτυα
- Νέα
- επόμενη
- επόμενη γενιά
- Θόρυβος
- αποχρώσεις
- αριθμός
- of
- προσφορά
- on
- αποκλειστικά
- λειτουργία
- Ευκαιρίες
- βέλτιστη
- βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποιεί
- βελτιστοποίηση
- or
- ενορχήστρωση
- τάξη
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- επί
- φόρμες
- υπερεκτίμησε
- κυρίαρχος
- Ειδικότερα
- ιδιαίτερα
- πρότυπα
- για
- έμμηνα
- Εξατομικευμένη
- Προσωπικά
- φυσικός
- συλλογή
- πιλοτικές
- Μέρος
- τοποθετούνται
- τοποθέτηση
- Μέρη
- διάθεση
- σχεδιασμό
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Δοκιμάστε να παίξετε
- παίζει
- οικόπεδο
- σημεία
- πληθυσμός
- θέση
- θετικώς
- δυναμικού
- δύναμη
- Δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας
- ισχυρός
- προβλέψει
- προβλέποντας
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- προτιμήσεις
- προτιμάται
- παρόν
- τιμή
- Τιμές
- τιμολόγηση
- μοντέλο τιμολόγησης
- Κύριος
- αρχές
- ιεράρχηση
- προτεραιότητα
- μυστικότητα
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- Προφίλ ⬇️
- προφίλ
- Κέρδος
- σχέδιο
- προβλέπεται
- υπόσχεση
- υποσχόμενος
- την προώθηση της
- προστασία
- προμηθευτής
- Παρόχους υπηρεσιών
- παρέχει
- χορήγηση
- δημόσιο
- δημόσια εμπιστοσύνη
- σκοπός
- PWC
- Αγώνας
- αυξήσεις
- τυχαία
- σειρά
- κυμαίνεται
- γρήγορα
- ταχέως
- Τιμή
- Τιμές
- μάλλον
- πραγματικός
- πραγματική ζωή
- σε πραγματικό χρόνο
- δεδομένα σε πραγματικό χρόνο
- λόγους
- Σύσταση
- συστάσεις
- διορθώθηκε
- μείωση
- αντανακλαστικός
- σχετικά με
- περιοχή
- κανονισμοί
- αξιοπιστία
- υπόλοιπα
- αφαίρεση
- Ανανεώσιμος
- ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
- εκπρόσωπος
- απαιτείται
- απαιτήσεις
- έρευνα
- κατοικιών
- ανθεκτικότητα
- σέβη
- ευθυνών
- υπεύθυνος
- ανταποκρίνονται
- Αποτελέσματα
- αποκαλύπτω
- Επανάσταση
- Πλούσιος
- Αύξηση
- εύρωστος
- Ρόλος
- ρόλους
- δρομολόγια
- αγροτικός
- Αγροτικές περιοχές
- s
- διασφαλίσεις
- εμπορικός
- ικανοποίηση
- λένε
- Κλίμακα
- σενάρια
- σχέδιο
- επιστημονικός
- Επιστήμονας
- αδιάλειπτη
- Εποχή
- εποχιακός
- σκληραγωγημένος
- εποχές
- προστατευμένο περιβάλλον
- Τις Πωλήσεις
- αισθητήρα
- εξυπηρετούν
- Συνεδρίαση
- σειρά
- ρυθμίσεις
- διάφοροι
- αυτή
- αλλαγή
- Βάρδιες
- θα πρέπει να
- δείχνουν
- ανάδειξη
- σημαντικός
- σημαντικά
- ενιαίας
- ιστοσελίδα
- δεξιότητες
- επιβραδύνουν
- έξυπνος
- εξυπνότερα
- So
- κοινωνικοοικονομική
- πωλούνται
- Λύσεις
- μερικοί
- Πηγές
- ένταση
- συγκεκριμένες
- προδιαγραφές
- ταχύτητα
- διάδοση
- ενδιαφερόμενα μέρη
- πρότυπο
- σταθμός
- Σταθμοί
- Κατάσταση
- Στρατηγική
- Στρατηγικώς
- Στρατηγική
- μετάδοση
- ροή
- Απεργίες
- μελέτες
- Μελέτη
- τέτοιος
- Βιωσιμότητα
- βιώσιμης
- Βιώσιμη Ενέργεια
- συστήματα
- τεχνική
- τεχνικές
- τεχνολογικός
- Τεχνολογίες
- τηλεπικοινωνία
- από
- ότι
- Η
- Το γράφημα
- τους
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- Μέσω
- παντού
- Ετσι
- ώρα
- φορές
- προς την
- εργαλείο
- προς
- ίχνος
- ΚΙΝΗΣΗ στους ΔΡΟΜΟΥΣ
- Εκπαίδευση
- συναλλαγή
- Διαφάνεια
- διαφανής
- μεταφορά
- ταξίδι
- Τάσεις
- Εμπιστευθείτε
- τύπος
- τύποι
- τυπικός
- Uber
- αμερόληπτος
- υφίσταται
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- αστικός
- us
- Χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Η εμπειρία χρήστη
- απορρήτου χρήστη
- με επίκεντρο τον χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμότητα
- χρησιμοποιώ
- Πολύτιμος
- Αξίες
- παραλλαγές
- ποικιλία
- διάφορα
- ποικίλλω
- Σταθερή
- όχημα
- Οχήματα
- Εναντίον
- βιώσιμος
- μέγγενη
- Βίντεο
- όραμα
- οραματισμός
- vs
- περιμένετε
- we
- Weather
- εβδομάδα
- καλωσόρισμα
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- Τι
- πότε
- ενώ
- θα
- Win-Win
- με
- εντός
- χωρίς
- Γυναίκες
- παγκόσμιος
- θα
- X
- zephyrnet