Tekijät: Ankur Gupta & Swagata Ashwani
Kuvan toimittaja
Tekoälyllä on valtava lupaus mullistaa sähköajoneuvojen latauksen saavutettavuus ja saatavuus. Sähköautojen latauksen kysyntä kasvaa räjähdysmäisesti, kun kuljetusala on siirtymässä massiivisesti kohti sähköajoneuvoja. Yli 6.5 miljoonaa sähköautoa myytiin maailmanlaajuisesti vuonna 2021, mikä vastaa 9 prosenttia henkilöautojen myynnistä. Tämän määrän pitäisi ylittää 25 prosenttia vuoteen 2030 mennessä. Tuoreen analyysin mukaan latauskysynnän tyydyttämiseen tarvittavien latausasemien määrän pitäisi kasvaa 10-kertaiseksi vuoteen 2040 mennessä [1].
Kuva 1: Sähköautojen latausasemien ennustettu kysyntä tyypeittäin
Tekoälyalgoritmit voivat auttaa luomaan älykkäämmän ja reagoivamman latausinfrastruktuurin. Koska pidämme kuitenkin etuja tervetulleina, meidän on myös navigoitava nopeassa käyttöönotossa, ja meidän on myös varmistettava, että se on yhdenmukainen sellaisten arvojen kanssa, kuten oikeudenmukaisuus, avoimuus ja vastuullisuus.
Tekoälymalleihin syötettävät tietojoukot perustaisivat suosituksensa sähköajoneuvojen nykyiseen käyttöönotosta kyseisillä alueilla, sähköautojen kysyntään ja odotettuun laturien käyttöön. Meidän on kuitenkin hallittava sosioekonomisiin tekijöihin perustuvaa harhaa varmistaaksemme, että verkkoon sijoitetut uudet asemat mahdollistavat oikeudenmukaisen ja tasapuolisen pääsyn.
On myös lukemattomia tieteellisiä tutkimuksia [2,3], joissa keskustellaan siitä, kuinka tekoälyä ja koneoppimista voidaan käyttää auttamaan suunnittelijoita päättämään, mistä sähköautojen laturit sijoitetaan ja minkä tyyppiset laturit asennetaan. Sähköajoneuvojen latausverkon suunnittelu on monimutkainen ongelma, ja siihen vaikuttavat monet tekijät, mukaan lukien
laturin sijainti, hinnoittelu, latausstandardin tyyppi, latausnopeus, energiaverkon tasapainotus sekä kysynnän ennustaminen. Sukellaan syvemmälle keskeisiin näkökohtiin, joissa tekoäly voi auttaa meitä tekemään parempia päätöksiä.
1. Optimaalinen latausaseman sijoitus
Tekoäly on erinomaista laajojen tietojoukkojen käsittelyssä ja merkityksellisten oivallusten poimimisessa. Tämä ominaisuus tulee erityisen arvokkaaksi määritettäessä latausasemien optimaalista sijaintia. Analysoimalla tekijöitä, kuten liikennemuotoja, väestötiheyttä ja maantieteellisiä tietoja, tekoälyalgoritmit voivat sijoittaa latausasemia strategisesti käytettävyyden ja käyttömukavuuden maksimoimiseksi.
Sähköajoneuvojen latausasemia saatetaan tarvita esimerkiksi vilkkaiden työmatkojen varrella, suurten moottoriteiden lähellä tai alueilla, joilla on paljon sähköautoja. Tiheillä asuin- ja liikealueilla on todennäköisesti suurempi kysyntä sähköautojen latausasemille. Tekoäly voi analysoida demografisia tietoja ja väestötiheyskarttoja määrittääkseen nämä alueet. Analyysia varten aineistoissa on otettava huomioon sähköautojen myynnin, väestönkasvun ja kaupunkikehityksen tulevaisuuden trendit.
Paras sivusto latausasemille:
Tekoälyalgoritmit ovat erinomaisia ison datan analysoinnissa. Ne voivat auttaa määrittämään parhaat alueet sähköautojen latausasemille. Tässä arvioinnissa otetaan huomioon useita näkökohtia, mukaan lukien:
- Liikennekuviot: Tekoäly tarkastelee liikennevirtoja ja ruuhkatasoja tunnistaakseen alueet, joilla on paljon käyttöä.
- Väestötiheys: Etusijalle asetetaan paikat, joissa on suuri väestötiheys, mikä varmistaa maksimaalisen saavutettavuuden.
- Maantieteelliset tiedot: Tämä edellyttää fyysisen maaston ja kaupunkisuunnittelun rajoitusten tutkimista niiden asianmukaisuuden arvioimiseksi.
- Olemassa olevat latausasemien sijainnit: Jotta mikään alue ei kyllästyisi ja leviäisi tasaisesti.
- Ennustava analyysi tulevaa laajentumista varten: AI hyödyntää sähköautojen myynnin trendejä, väestörakenteen muutoksia ja kaupunkikehitystä ennakoidakseen tulevaisuuden vaatimuksia, jotka ohjaavat pitkän aikavälin suunnittelua.
Kuva 2: Lämpökartta, joka näyttää sähköautojen latausaseman jakelun Yhdysvalloissa
2. Kysynnän ennustaminen
Tehokas kysynnän ennakointistrategia on ratkaisevan tärkeä latausasemien sijoittelun ja toiminnan optimoinnissa, ja se on välttämätön useista kriittisistä syistä. Ensinnäkin tarkka kysynnän ennustaminen mahdollistaa latausasemien strategisen sijoittamisen. Tekoälypohjaiset järjestelmät voivat optimoida latausinfrastruktuurin maantieteellisen jakautumisen ennustamalla, milloin ja missä lataustarpeet ovat suurimmat. Tämä varmistaa, että latausasemat sijaitsevat kätevästi alueilla, joilla on odotettavissa suurta kysyntää, mikä edistää erilaisten käyttäjien saavutettavuutta kaupunki- ja maaseutumaisemissa.
Toiseksi kysynnän ennustaminen edistää tehokasta kapasiteetin suunnittelua. Analysoimalla historiallisia tietoja ja ottamalla huomioon tekijöitä, kuten vuodenaikojen vaihtelut, vuorokaudenajan mallit ja käyttäjien käyttäytyminen, tekoäly voi auttaa määrittämään kunkin latausaseman optimaalisen kapasiteetin. Tämä varmistaa, että infrastruktuuri on suunniteltu vastaamaan kysyntää aiheuttamatta ylikuormitusta tai tehottomuutta sähköverkossa. Alla on lueteltu tekijöitä, jotka vaikuttavat kysynnän ennustamiseen.
- Sähköauton lataustapahtumatiedot:
- Yksityiskohdat kustakin latausistunnosta (aika, kesto, paikka)
- Latauskertaa kohti kulutettu energia
- Lataustyyppi (nopea lataus, hidas lataus)
- Liikenne- ja liikkumistiedot:
- GPS-tiedot ajoneuvoista matkustusmallien ymmärtämiseksi
- Liikennetiedot eri alueilla ja eri vuorokaudenaikoina
- Käyttäjien demografiset tiedot:
- Sähköauton käyttäjien ikä, sukupuoli ja asuinsijainti
- Sää:
- Sääolosuhteet voivat vaikuttaa ajotapaan
- Sosioekonomiset tiedot:
- Tulotasot
- Kaupunki versus maaseutu
Kysynnän ennustaminen on käyttäjien tyytyväisyyden kannalta ratkaisevaa. Käyttäjät hyötyvät latausinfrastruktuurista, joka mukautuu heidän tarpeisiinsa, minimoi odotusajat ja tarjoaa saumattoman käyttökokemuksen. Tekoälyn kyky analysoida erilaisia tietojoukkoja, mukaan lukien käyttäjien käyttäytyminen ja mieltymykset, mahdollistaa yksilöllisen ja käyttäjäkeskeisen kysynnän ennustamisen, mikä parantaa sähköautojen omistajien yleistä tyytyväisyyttä.
3. Dynaamisen latauksen hinnoittelumallit
Perinteiset kiinteän hinnoittelun mallit eivät välttämättä hyödynnä dynaamisen ja reagoivan latausverkon koko potentiaalia. Tekoäly voi analysoida reaaliaikaista dataa, mukaan lukien energian kysyntä, verkon kuormitus ja käyttäjien käyttäytyminen, dynaamisten hinnoittelumallien toteuttamiseksi. Tämä ei ainoastaan optimoi latausinfrastruktuurin käyttöä, vaan myös rohkaisee käyttäjiä lataamaan ruuhka-aikojen ulkopuolella, mikä edistää tasapainoisempaa ja kestävämpää energian jakelua. Tutkimustutkimus [4] Stackelberg-peliin perustuva sähköautojen latausasemien dynaaminen hinnoittelu johti siihen johtopäätökseen, että hyvin laadittu hinnoittelujärjestelmä voi johtaa latausaseman myyntihinnan alenemiseen ja samalla kasvattaa aseman voittoa; win-win sekä kuluttajalle että palveluntarjoajalle.
Hinnoittelumalliin syötettävät komponentit:
- Energian kysyntä ja verkon kuormitus: Tekoälyalgoritmit voivat hyödyntää reaaliaikaista sähkön kysyntää ja verkon kuormitustietoja. Suuren kysynnän aikana hintoja voidaan nostaa ja päinvastoin.
- Käyttäjien käyttäytyminen ja mallit: Historiallisten veloitustietojen analysointi, mukaan lukien latauksen tiheys, kesto ja ensisijaiset ajat, auttaa ennustamaan tulevaa käyttäytymistä ja säätämään hintoja vastaavasti.
- Kellonaika/viikko ja kausivaihtelu: Hinnat voivat vaihdella kellonajan, viikonpäivän tai vuodenajan mukaan ottaen huomioon näiden ajanjaksojen tyypilliset käyttötavat.
- Lataustyyppi (nopea vs. hidas lataus): Eri latauksille voidaan asettaa erilaisia hintoja.
Kuva 4: Sähköautojen latausasemien hinnoittelu Yhdysvalloissa
Dynaamiset hinnoittelumallit vaikuttavat kohtuuhintaisuuteen ja saavutettavuuteen. Tarjoamalla halvempia hintoja ruuhka-aikoina tai kun uusiutuvia energialähteitä on runsaasti, tekoälypohjaiset järjestelmät tekevät sähkölatauksesta taloudellisesti kannattavampaa monille käyttäjille. Tämä lähestymistapa on yhdenmukainen oikeudenmukaisuuden periaatteiden kanssa ja varmistaa, että sähköisen liikkuvuuden edut ovat eri tuloluokissa olevien ihmisten saatavilla.
Tekoälypohjaisten ratkaisujen käyttöönotto sähköajoneuvojen (EV) latauksessa etenee nopeasti, mikä tarjoaa potentiaalisia etuja tehokkuudessa, käyttökokemuksessa ja verkonhallinnassa.
Tämä teknologinen kehitys herättää kuitenkin myös tärkeitä näkökohtia algoritmien oikeudenmukaisuudesta. Sen varmistaminen, että tekoälyjärjestelmät sähköajoneuvojen latauksessa ovat oikeudenmukaisia ja puolueettomia, on ratkaisevan tärkeää latausinfrastruktuurin tasapuolisen saatavuuden edistämisessä.
Monipuolinen ja edustava data
Harhojen vähentämiseksi on erittäin tärkeää varmistaa, että koulutustiedot ovat monipuolisia ja edustavat koko käyttäjäkuntaa. Tämä edellyttää tietojen keräämistä useista maantieteellisistä paikoista, väestöryhmistä ja veloitusskenaarioista. Jokaisen tietojoukon sisällä harjoitustiedoissa esiintyvät harhat on tunnistettava ja korjattava. Alla on eri näkökohtia, jotka on otettava huomioon tietojoukkoja valittaessa:
- Maantieteellinen monimuotoisuus:
- Kaupunki- ja maaseutualueet: Sekä kaupunki- että maaseutuympäristön tietojen sisällyttäminen varmistaa, että latausverkkosuunnitelmat ovat kattavat ja vastaavat erilaisten yhteisöjen tarpeita.
- Erilaiset ilmastot: Ilmaston vaihtelut vaikuttavat latauskäyttäytymiseen ja energiankulutukseen. Tietojoukot, jotka heijastavat erilaisia ilmasto-olosuhteita, auttavat luomaan vankkoja tekoälymalleja.
- Väestörakenne:
- Sosioekonomiset tekijät: Tietojen sisällyttäminen erilaisista sosioekonomisista taustoista auttaa välttämään ennakkoluuloja ja varmistaa, että latausinfrastruktuuri on eri tulotasoilla olevien käyttäjien saatavilla.
- Kulttuuriset näkökohdat: Kulttuuriset mieltymykset ja elämäntapaerot vaikuttavat lataustottumuksiin. Kulttuuriset vivahteet sisältävät monipuoliset tietojoukot edistävät kattavampia latausverkkosuunnitelmia.
- Ajoneuvojen monimuotoisuus:
- Erilaiset sähköautomallit: Eri sähköautomalleilla on erilliset latausvaatimukset. Erilaisten sähköautojen tietojen sisällyttäminen varmistaa, että latausinfrastruktuuri vastaa eri ajoneuvojen vaatimuksia.
- Lataustekniikat: Tietojoukoissa tulisi ottaa huomioon erilaiset lataustekniikat, mukaan lukien pikalataus, vakiolataus ja kehittyvät tekniikat, jotta verkkojen suunnittelu voidaan optimoida vastaavasti.
- Ajallinen monimuotoisuus:
- Kausivaihtelut: Latauskäyttäytyminen voi vaihdella vuodenaikojen mukaan. Eri vuodenaikoina kattavat tietojoukot antavat tekoälyjärjestelmille mahdollisuuden mukauttaa latausverkon rakennetta muuttuviin sääolosuhteisiin.
- Kellonaikamallit: Lataustarpeen vaihteluiden ymmärtäminen päivän aikana auttaa optimoimaan latausinfrastruktuurin eri aikajaksoille.
Rakennattaessa tekoälymallia kysynnän ennustamista varten – oletetaan ennustamalla, mihin sijoitetaan seuraava sähköauton latausasema, on ratkaisevan tärkeää varmistaa, että monipuolinen tietojoukko, joka sisältää kaikki yllä olevat ominaisuudet, on kuratoitu.
Kun ominaisuudet on kuratoitu, onko tärkeää päästä käsiksi tietojoukon tasapainoon. Epätasapainoinen tietojoukko voi johtaa vääristyneisiin ja puolueellisiin tuloksiin. Kaavioissa näkyy tasapainotettuja tietoja joistakin käännetyistä ominaisuuksista, kuten ikä- ja ajoneuvotyyppitoivomuksista.
Kuva 5: Tasapainotetut ominaisuudet sähköauton latausaseman sijoitusmallille iän mukaan
Kuva 6: Tasapainotetut ominaisuudet sähköauton latausaseman sijoitusmallissa ajoneuvotyypin mukaan
Algoritminen läpinäkyvyys
Läpinäkyvyys on tekoälyn harhaan puuttumisen kulmakivi. Latausalgoritmit tulee suunnitella läpinäkyviksi, jotta käyttäjät saavat käsityksen siitä, miten lataussuhteita, optimaalisia aikoja ja muita kriittisiä tekijöitä koskevat päätökset tehdään. Algoritmin päätöksentekoprosessin ymmärtäminen lisää luottamusta ja antaa käyttäjille mahdollisuuden pitää laskutuspalveluntarjoajat vastuullisina.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) on ratkaisevassa roolissa tekoälyennusteiden selitettävyyden parantamisessa. Luomalla tulkittavia malleja, jotka lähentävät monimutkaisten koneoppimismallien ennusteita, LIME tarjoaa oivalluksia siitä, miten eri ominaisuudet vaikuttavat näihin ennusteisiin. Esimerkiksi sähköajoneuvojen latausaseman sijoittelun yhteydessä LIME voi auttaa paljastamaan syyt mallin suositukseen sijoittaa latausasema - alla olevassa selityksessä kuvaaja - ominaisuuksia, jotka vaikuttavat myönteisesti ennusteeseen (ajoneuvojen latausaseman sijoittaminen sijaintiin x) sosioekonominen asema vaikuttaa suuresti. Liikenne ja väestötiheys vaikuttavat negatiivisesti ennusteeseen. Tämä on vain hypoteettinen tietojoukko ja analyysi, ja tosielämän ennusteet voivat vaihdella suuresti. Tämän juonen tarkoitus on näyttää kuinka voimakas LIME voi olla selittämään, miten tietty ennuste tehdään – mitkä ominaisuudet ovat tärkeämpiä kuin muut.
Kuva 7: Selitettävä tekoäly EV-latausaseman ennusteelle LIME-tekniikalla
NREL:n kehittämä EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity -malli [5] on loistava työkalu valtakunnallisen sähköajoneuvojen (EV) latausinfrastruktuurin omavaraisuuden mittaamiseen kattavan korkearesoluutioisen analyysin avulla. Se tarjoaa visualisointikartan, jonka avulla sidosryhmät voivat tutkia sähköajoneuvojen latausinfrastruktuurin tasapuolisia ominaisuuksia, mikä helpottaa tulosten tarkastelua ja ymmärtämistä. Sille esim. Kun sitä sovelletaan Chicagon suuralueeseen, alla oleva kaavio havainnollistaa erilaista latausmahdollisuutta ja siihen liittyvää sähköautojen käyttöä tulojen ja rodun perusteella.
Kuva 8: EVI-Equity-mallin tulokset Chicagon suuralueella
Käyttäjien yksityisyyden suojaaminen
Connected Vehiclesin nopean nousun myötä ajoneuvoista pilveen siirretään yhä enemmän dataa. Tämä ei sisällä vain ajoneuvon mittareita, kuten akun kapasiteetti, jäljellä oleva toimintamatka, käyttäjäasetukset, kuten ilmastointi, mutta myös kuljettajan käyttäytymismittareita, kuten kiihtyvyys-/jarrutusnopeus, video- ja äänisyötteet, jarrutuksen esto/kaistanpoistoanturin aktivointi. Jos näitä mittareita käytetään epäreilusti, niitä voidaan käyttää luomaan kuljettajalle käyttäytymisprofiili, mikä puolestaan lisää harhaa päätöksentekoon.
Kun tekoäly käsittelee tätä valtavaa määrää käyttäjädataa optimoidakseen latausverkon sijoituksen, yksityisyydestä tulee ensiarvoisen tärkeä huolenaihe. Yksityisyydensuojan periaatteiden toteuttaminen varmistaa, että tekoälypohjainen latausinfrastruktuuri kunnioittaa käyttäjien yksityisyyttä ja noudattaa tietosuojamääräyksiä.
Tietosuojatekniikat vastuullista tietojenkäsittelyä varten:
- Anonymisointi: Anonymisointi tarkoittaa henkilökohtaisten tunnistetietojen poistamista tai salaamista tietovirrasta. Kun tiedot erotetaan tietyistä henkilöistä, on huomattavasti vaikeampaa jäljittää mittareita tiettyyn kuljettajaan.
- Yhdistäminen: Aggregointi sisältää useiden tietopisteiden yhdistämisen yleisten yhteenvetojen muodostamiseksi. Yksittäisten kuljettajien käyttäytymismittareiden käsittelyn sijaan tekoäly voi analysoida aggregoituja malleja suuremmasta tietojoukosta. Tämä ei ainoastaan turvaa yksittäisten kuljettajien yksityisyyttä, vaan myös varmistaa, että latausverkkopäätökset perustuvat kollektiivisiin trendeihin eikä tiettyihin käyttäjäprofiileihin.
- Erotettu yksityisyys: Differentiaalinen yksityisyys lisää kohinaa tai satunnaisuutta yksittäisiin tietopisteisiin, mikä tekee haastavaksi määrittää yksittäisen käyttäjän panoksen tietojoukkoon. Tämä tekniikka löytää tasapainon data-apuohjelman ja yksityisyyden suojan välillä, jolloin tekoäly voi luoda tarkkoja latausverkkooptimointeja vaarantamatta kuljettajien yksityisyyttä.
- Homomorfinen salaus: Homomorfinen salaus mahdollistaa salatun tiedon laskemisen ilman sen salausta. Tämän tekniikan avulla tekoäly voi analysoida salattuja kuljettajien käyttäytymismittareita ja varmistaa, että yksittäisten käyttäjien yksityisyys säilyy koko optimointiprosessin ajan. Se on tehokas työkalu tasapainon löytämiseen tietopohjaisten oivallusten ja yksityisyyden suojan välillä.
Sähköajoneuvojen maailmanlaajuisen käyttöönoton kiihtyessä tekoälyllä täytetyt latausverkot kohtaavat sekä lupaavia mahdollisuuksia että merkittäviä velvollisuuksia. Heidän tehtävänsä on tarjota kuljettajille käyttömukavuutta ja luotettavuutta samalla kun varmistetaan paikallisten verkkojen kestävyys, samalla kun etusijalle asetetaan tasapuolisuus ja vastuullisuus. Vaikka haasteet ovat monimutkaisia, mahdolliset tulevaisuuden hyödyt ovat valtavat, ja ne vaihtelevat puhtaamman ilman ja ilmastonmuutoksen hillitsemisestä energiariippumattomuuden saavuttamiseen ja seuraavan sukupolven taitojen kehittämisen edistämiseen.
Tekoälyn ja koneoppimisen keskeistä roolia tämän vision toteuttamisessa ei voi yliarvioida. Näillä tekniikoilla on lupaus järjestää sarjamuotoinen, yksilöllinen lataus massiivisessa mittakaavassa, mikä palvelee miljoonia käyttäjiä. Yleisön luottamuksen turvaamiseksi näitä järjestelmiä ohjaavien algoritmien on kuitenkin keskityttävä oikeudenmukaisuuden ja avoimuuden periaatteisiin, ja samalla parannettava saavutettavuutta ja luotettavuutta.
[1] Yhdysvaltain sähköautojen latausmarkkinoiden kasvu: PwC
[2] Tekoälyn rooli sähköajoneuvojen massakäytössä
[3] Tietoihin perustuva älykäs lataus heterogeenisille sähköajoneuvoille – ScienceDirect
[5] EVI-Equity: Sähköajoneuvojen infrastruktuuri osakemallille | Liikenne- ja liikkuvuustutkimus | NREL
Swagata Ashwani on kokenut datatieteilijä, jolla on rikas tausta analytiikasta ja big datasta. Tällä hetkellä Boomin päätietotutkijana toimiva Swagata on ratkaisevassa roolissa datan voiman hyödyntämisessä innovaation ja tehokkuuden edistämiseksi. Hänellä on roolissaan ratkaiseva rooli yrityksen luovien tekoälyaloitteiden johtamisessa. Hän toimii myös ryhmänjohtajana SF Women in Datassa, jossa hän edistää rikkaan yhteisön rakentamista naisille juhlimaan naisia erilaisissa datarooleissa.
Ankur Gupta on suunnittelujohtaja, jolla on vuosikymmenen kokemus kestävän kehityksen, liikenteen, tietoliikenteen ja infrastruktuurin aloilta; toimii tällä hetkellä suunnittelupäällikkönä Uberissa. Tässä roolissa hänellä on keskeinen rooli Uberin Vehicles Platformin edistämisessä, mikä johtaa panosta kohti päästötöntä tulevaisuutta integroimalla huippuluokan sähkö- ja verkkoajoneuvot.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: 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
- :On
- :ei
- :missä
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- kyky
- Meistä
- edellä
- runsas
- pääsy
- saavutettavuus
- saatavilla
- sen mukaisesti
- Tili
- vastuullisuutta
- vastuussa
- kirjanpito
- tarkka
- saavuttamisessa
- poikki
- Aktivointi
- sopeuttaa
- lisätä
- käsitellään
- Lisää
- säätää
- Hyväksyminen
- edistäminen
- etenee
- vaikuttaa
- ikä
- aggregaatti
- AI
- AI-mallit
- AI-järjestelmät
- aids
- AIR
- algoritmi
- algoritmi
- algoritmit
- Kohdistaa
- Kaikki
- sallia
- mahdollistaa
- pitkin
- Myös
- Vaikka
- määrä
- an
- analyysi
- Analytics
- analysoida
- analysointi
- ja
- ja infrastruktuuri
- ennakoitua
- Kaikki
- sovellettu
- lähestymistapa
- lähentää
- OVAT
- ALUE
- alueet
- noin
- keinotekoinen
- tekoäly
- AS
- näkökohdat
- arviointi
- liittyvä
- At
- audio-
- saatavuus
- välttää
- takaisin
- tausta
- taustat
- Balance
- Tasapainoinen
- tasapainotus
- pohja
- perustua
- akku
- BE
- tulee
- käyttäytyminen
- takana
- ovat
- alle
- hyödyttää
- Hyödyt
- PARAS
- Paremmin
- välillä
- puolueellisuus
- puolueellinen
- harhat
- Iso
- Big Data
- sekä
- Tuominen
- laaja
- Rakentaminen
- kiireinen
- mutta
- by
- CAN
- ei voi
- valmiudet
- Koko
- auto
- kuljettaa
- tyydyttää
- ateriapalvelu
- Catering
- aiheuttaen
- juhlia
- solu
- keskus
- haasteet
- haastava
- muuttaa
- muuttuviin
- Luku
- ominaisuudet
- lataus
- latauksen
- latausasemat
- Chicago
- siivooja
- Ilmasto
- Ilmastonmuutos
- pilvi
- Kerääminen
- Kollektiivinen
- yhdistely
- kaupallinen
- yhteisöjen
- yhteisö
- työmatkaliikenne
- yritys
- monimutkainen
- kattava
- vaarantamatta
- laskelmat
- Koskea
- johtopäätös
- olosuhteet
- ruuhka
- kytketty
- näkökohdat
- harkittu
- ottaen huomioon
- rajoitteet
- kulutetaan
- kuluttaja
- kulutus
- tausta
- edistävät
- vaikuttaa omalta
- osuus
- ohjaus
- mukavuus
- sopivasti
- kulmakivi
- voisi
- päällyste
- muotoillun
- luoda
- Luominen
- kriittinen
- ratkaiseva
- kulttuurinen
- kuratoitu
- Nykyinen
- Tällä hetkellä
- leikkaamisreuna
- tiedot
- datapisteet
- tietosuoja
- tietojen tutkija
- data-driven
- aineistot
- päivä
- vuosikymmen
- päättää
- päätös
- Päätöksenteko
- päätökset
- syvempää
- syvästi
- Kysyntä
- demografiset
- Väestötiedot
- tiheys
- lähtö
- käyttöönotto
- Malli
- suunniteltu
- suunnittelu
- mallit
- Määrittää
- määritetään
- kehitetty
- Kehitys
- erot
- eri
- pohtia
- erilainen
- selvä
- jakelu
- sukellus
- useat
- Monimuotoisuus
- verkkotunnuksia
- ajaa
- kuljettaja
- kuljettajat
- ajo
- kesto
- aikana
- dynaaminen
- kukin
- helppo
- Tehokas
- tehokkuus
- sähköinen
- sähköauto
- sähköautoja
- sähkö
- syntymässä
- kehittyvät teknologiat
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- kattaa
- kannustaa
- salattu
- salaus
- energia
- Energian kulutus
- Tekniikka
- parantaa
- varmistaa
- varmistaa
- varmistamalla
- Koko
- ympäristöissä
- oikeudenmukainen
- oma pääoma
- olennainen
- arvioidaan
- Eetteri (ETH)
- EV
- Jopa
- evs
- tutkia
- tutkii
- esimerkki
- ylittää
- laajeneminen
- odotettu
- experience
- Selittää
- Selitettävyys
- Selitettävä AI
- Kasvot
- tekijät
- oikeudenmukainen
- oikeudenmukaisuus
- fantastinen
- FAST
- Ominaisuudet
- kiinteä
- virtaus
- virrat
- varten
- muoto
- edistäminen
- kannustaa
- Taajuus
- alkaen
- toteutuminen
- koko
- tulevaisuutta
- voitto
- peli
- Sukupuoli
- yleistynyt
- tuottaa
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- maantieteellinen
- tietty
- Global
- kaavio
- kaaviot
- suurempi
- ruudukko
- Ryhmän
- Kasvaa
- Kasvu
- ohjaavat
- Gupta
- Käsittely
- kovemmin
- valjaat
- valjastaminen
- Olla
- he
- auttaa
- auttaa
- hänen
- Korkea
- korkea resoluutio
- korkeampi
- suurin
- erittäin
- valtatiet
- historiallinen
- pitää
- pitää
- TUNTIA
- Miten
- Kuitenkin
- HTTPS
- tunnistettu
- tunnistaa
- if
- havainnollistaa
- epätasapainoinen
- valtava
- Vaikutus
- vaikutti
- toteuttaa
- täytäntöönpanosta
- merkitys
- tärkeä
- in
- sisältää
- Mukaan lukien
- täydellinen
- Tulo
- sisällyttää
- sisältävät
- kasvoi
- lisää
- itsenäisyys
- henkilökohtainen
- henkilöt
- teollisuus
- tehottomuus
- vaikutus
- tiedot
- Infrastruktuuri
- täynnä jtk
- aloitteita
- Innovaatio
- oivalluksia
- asentaa
- esimerkki
- sen sijaan
- integraatio
- Älykkyys
- tulee
- monimutkainen
- liittyy
- IT
- tuomari
- vain
- KDnuggets
- avain
- suurempi
- johtaa
- johtaja
- johtava
- oppiminen
- Led
- tasot
- vipuvaikutuksen
- elämä
- lifestyle
- Todennäköisesti
- Lime
- lueteltu
- kuormitus
- paikallinen
- sijaitsevat
- sijainti
- sijainnit
- pitkän aikavälin
- ulkonäkö
- alentaa
- kone
- koneoppiminen
- tehty
- ylläpitää
- merkittävä
- tehdä
- Tekeminen
- johto
- johtaja
- kartta
- Kartat
- markkinat
- Massa
- Joukkojen hyväksyminen
- massiivinen
- Maksimoida
- maksimi
- Saattaa..
- mielekäs
- mittaus
- Tavata
- Metrics
- ehkä
- miljoona
- miljoonia
- minimointia
- Tehtävä
- lieventää
- lieventäminen
- liikkuvuus
- malli
- mallit
- Vauhti
- lisää
- moninkertainen
- täytyy
- lukemattomia
- Valtakunnallinen
- Navigoida
- Lähellä
- Tarve
- tarvitaan
- tarpeet
- negatiivisesti
- verkot
- Uusi
- seuraava
- seuraavan sukupolven
- Melu
- vivahteet
- numero
- of
- tarjoamalla
- on
- vain
- toiminta
- Mahdollisuudet
- optimaalinen
- optimointi
- Optimoida
- Optimismi
- optimoimalla
- or
- orkestrointi
- tilata
- Muut
- Muuta
- yli
- yleinen
- liioitella
- Tärkein
- erityinen
- erityisesti
- kuviot
- varten
- aikoja
- yksilöllinen
- Henkilökohtaisesti
- fyysinen
- poiminta
- keskeinen
- Paikka
- sijoitettu
- sijoitus
- paikat
- saattamisesta
- suunnittelu
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- Pelaa
- soittaa
- juoni
- pistettä
- väestö
- sijainti
- positiivisesti
- mahdollinen
- teho
- Sähköverkko
- voimakas
- ennustaa
- ennustamiseen
- ennustus
- Ennusteet
- mieltymykset
- Suositut
- esittää
- hinta
- Hinnat
- hinnoittelu
- hinnoittelumalli
- Pääasiallinen
- periaatteet
- priorisointi
- prioriteetti
- yksityisyys
- Ongelma
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- Profiili
- Profiilit
- Voitto
- projekti
- ennustetaan
- lupaus
- lupaava
- Edistäminen
- suojaus
- toimittaja
- tarjoajat
- tarjoaa
- tarjoamalla
- julkinen
- yleistä luottamusta
- tarkoitus
- PWC
- Rotu
- herättää
- satunnaisuuden
- alue
- alainen
- nopea
- nopeasti
- hinta
- Hinnat
- pikemminkin
- todellinen
- oikea elämä
- reaaliaikainen
- reaaliaikainen data
- syistä
- Suositus
- suosituksia
- hiotut
- vähentäminen
- heijastava
- suhteen
- alue
- määräykset
- luotettavuus
- jäljellä oleva
- poistaminen
- Uusiutuva
- uusiutuva energia
- edustaja
- tarvitaan
- vaatimukset
- tutkimus
- asuin-
- kimmoisuus
- suhteissa
- vastuut
- vastuullinen
- herkkä
- tulokset
- paljastaa
- Mullistava
- Rikas
- Nousta
- luja
- Rooli
- roolit
- reitit
- Maaseudun
- Maaseutualueilla
- s
- takeita
- myynti
- tyytyväisyys
- sanoa
- Asteikko
- skenaariot
- järjestelmä
- tieteellinen
- Tiedemies
- saumaton
- Kausi
- kausiluonteinen
- kokenut
- vuodenajat
- turvallinen
- myynti
- anturi
- palvelevat
- Istunto
- setti
- settings
- useat
- hän
- siirtää
- Vuorot
- shouldnt
- näyttää
- esittelylle
- merkittävä
- merkittävästi
- single
- paikka
- taitoja
- hidas
- fiksu
- fiksummin
- So
- sosioekonominen
- myyty
- Ratkaisumme
- jonkin verran
- Lähteet
- jännitys
- erityinen
- tekniset tiedot
- nopeus
- levitä
- sidosryhmien
- standardi
- asema
- Asemat
- Tila
- Strateginen
- strategisesti
- Strategia
- virta
- virtasi
- lakot
- opinnot
- tutkimus
- niin
- kestävyys
- kestävä
- Kestävä energia
- järjestelmät
- tekniikka
- tekniikat
- teknologinen
- Technologies
- tietoliikenne
- kuin
- että
- -
- Kaavio
- heidän
- Siellä.
- Nämä
- ne
- tätä
- ne
- Kautta
- kauttaaltaan
- Näin
- aika
- kertaa
- että
- työkalu
- kohti
- jäljittää
- liikenne
- koulutus
- kauppa
- Läpinäkyvyys
- läpinäkyvä
- kuljetus
- matkustaa
- Trendit
- Luottamus
- tyyppi
- tyypit
- tyypillinen
- Uber
- puolueeton
- läpikäy
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- kaupunki-
- us
- Käyttö
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttäjäkokemus
- käyttäjän yksityisyys
- käyttäjäkeskeinen
- Käyttäjät
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- hyödyllisyys
- käyttää
- arvokas
- arvot
- vaihtelut
- lajike
- eri
- vaihdella
- valtava
- ajoneuvo
- Ajoneuvot
- Vastaan
- kannattava
- pahe
- Video
- visio
- visualisointi
- vs
- odottaa
- we
- Sää
- viikko
- tervetuloa
- HYVIN
- olivat
- Mitä
- kun
- vaikka
- tulee
- Win-win
- with
- sisällä
- ilman
- Naiset
- maailmanlaajuisesti
- olisi
- X
- zephyrnet