द्वारा: अंकुर गुप्ता और स्वागत अश्वनी
संपादक द्वारा छवि
कृत्रिम बुद्धिमत्ता इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग की पहुंच और उपलब्धता में क्रांतिकारी बदलाव लाने की अपार संभावनाएं रखती है। ईवी चार्जिंग की मांग बढ़ रही है क्योंकि परिवहन उद्योग इलेक्ट्रिक वाहनों की ओर बड़े पैमाने पर बदलाव से गुजर रहा है। 6.5 में दुनिया भर में 2021 मिलियन से अधिक ईवी बेची गईं, जो यात्री कारों की बिक्री का 9% है। यह संख्या 25 तक 2030% से अधिक होनी चाहिए। एक हालिया विश्लेषण का अनुमान है कि चार्जिंग मांग को पूरा करने के लिए आवश्यक चार्जिंग स्टेशनों की संख्या 10 तक 2040 गुना बढ़नी होगी [1].
चित्र 1: प्रकार के अनुसार ईवी चार्जिंग स्टेशनों की अनुमानित मांग
एआई एल्गोरिदम एक स्मार्ट, अधिक प्रतिक्रियाशील चार्जिंग इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में मदद कर सकता है। हालाँकि, जैसा कि हम लाभों का स्वागत करते हैं, हमें तेजी से तैनाती पर भी ध्यान देना चाहिए, हमें यह भी सुनिश्चित करना होगा कि यह निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही जैसे मूल्यों के साथ संरेखित हो।
एआई मॉडल में फीड होने वाले डेटासेट उन क्षेत्रों में वर्तमान ईवी अपनाने, ईवी मांग और अपेक्षित चार्जर उपयोग पर अपनी सिफारिशों को आधार बनाएंगे। हालाँकि, हमें यह सुनिश्चित करने के लिए सामाजिक-आर्थिक कारकों के आधार पर पूर्वाग्रह को नियंत्रित करने की आवश्यकता है कि ग्रिड पर रखे गए नए स्टेशन निष्पक्ष और न्यायसंगत पहुंच को सक्षम करें।
असंख्य वैज्ञानिक अध्ययन भी हैं [2,3] जिसमें चर्चा की गई है कि कैसे एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग योजनाकारों को यह तय करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है कि ईवी चार्जर कहां लगाए जाएं और किस प्रकार के चार्जर लगाए जाएं। ईवी चार्जिंग ग्रिड को डिज़ाइन करना एक जटिल समस्या है और इसमें विभिन्न कारक शामिल हैं
चार्जर का स्थान, मूल्य निर्धारण, चार्जिंग मानक का प्रकार, चार्जिंग गति, ऊर्जा ग्रिड संतुलन और साथ ही मांग की भविष्यवाणी। आइए उन प्रमुख पहलुओं पर गहराई से गौर करें जहां एआई हमें बेहतर निर्णय लेने में मार्गदर्शन करने में मदद कर सकता है।
1. इष्टतम चार्जिंग स्टेशन प्लेसमेंट
एआई विशाल डेटासेट को संसाधित करने और सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। चार्जिंग स्टेशनों के लिए इष्टतम स्थान निर्धारित करते समय यह क्षमता विशेष रूप से मूल्यवान हो जाती है। यातायात पैटर्न, जनसंख्या घनत्व और भौगोलिक डेटा जैसे कारकों का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम पहुंच और उपयोगकर्ता सुविधा को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक रूप से चार्जिंग स्टेशन लगा सकते हैं।
उदाहरण के लिए, व्यस्त आवागमन मार्गों पर, प्रमुख राजमार्गों के पास, या ईवी की उच्च सांद्रता वाले क्षेत्रों में ईवी चार्जिंग स्टेशनों की आवश्यकता हो सकती है। उच्च घनत्व वाले आवासीय और वाणिज्यिक क्षेत्रों में ईवी चार्जिंग स्टेशनों की अधिक मांग होने की संभावना है। एआई इन क्षेत्रों को इंगित करने के लिए जनसांख्यिकीय डेटा और जनसंख्या घनत्व मानचित्रों का विश्लेषण कर सकता है। विश्लेषण के लिए, डेटासेट में ईवी बिक्री, जनसंख्या वृद्धि और शहरी विकास में भविष्य के रुझानों को शामिल करने की आवश्यकता है।
चार्जिंग स्टेशन के लिए सर्वोत्तम साइट:
एआई एल्गोरिदम बड़े डेटा का विश्लेषण करने में शानदार हैं। वे ईवी चार्जिंग स्टेशनों के लिए सर्वोत्तम क्षेत्र निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। इस मूल्यांकन में विभिन्न पहलुओं पर विचार किया जाता है जिनमें शामिल हैं:
- ट्रैफ़िक पैटर्न: एआई ट्रैफ़िक प्रवाह और भीड़भाड़ के स्तर को देखता है ताकि उच्च उपयोग वाले क्षेत्रों की पहचान की जा सके।
- जनसंख्या घनत्व: उच्च जनसंख्या घनत्व वाले स्थानों को प्राथमिकता दी जाती है और इस प्रकार यह सुनिश्चित किया जाता है कि वहां अधिकतम पहुंच हो।
- भौगोलिक डेटा: इसमें उनकी उपयुक्तता का आकलन करने के लिए शहरी नियोजन के भौतिक इलाके और बाधाओं की जांच करना शामिल है।
- मौजूदा चार्जिंग स्टेशन स्थान: किसी भी क्षेत्र को संतृप्त न करने और समान फैलाव बनाए रखने के लिए।
- भविष्य के विस्तार के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण: एआई भविष्य की आवश्यकताओं को प्रोजेक्ट करने के लिए इलेक्ट्रिक वाहन बिक्री, जनसांख्यिकीय बदलाव और शहरी विकास के रुझानों का उपयोग करता है जो दीर्घकालिक योजना का मार्गदर्शन करते हैं।
चित्रा 2: अमेरिका में ईवी चार्जिंग स्टेशन के वितरण को दर्शाने वाला हीट मैप
2. मांग की भविष्यवाणी
चार्जिंग स्टेशनों की नियुक्ति और संचालन को अनुकूलित करने के लिए एक प्रभावी मांग पूर्वानुमान रणनीति महत्वपूर्ण है और कई महत्वपूर्ण कारणों से आवश्यक है। सबसे पहले, सटीक मांग पूर्वानुमान चार्जिंग स्टेशनों की रणनीतिक नियुक्ति की अनुमति देता है। यह अनुमान लगाकर कि कब और कहां चार्जिंग की जरूरत सबसे ज्यादा होगी, एआई-संचालित सिस्टम चार्जिंग बुनियादी ढांचे के भौगोलिक वितरण को अनुकूलित कर सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि चार्जिंग स्टेशन प्रत्याशित उच्च मांग वाले क्षेत्रों में सुविधाजनक रूप से स्थित हैं, जिससे शहरी और ग्रामीण परिदृश्यों में विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए पहुंच को बढ़ावा मिलता है।
दूसरे, मांग का पूर्वानुमान प्रभावी क्षमता नियोजन में योगदान देता है। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके और मौसमी बदलाव, दिन के समय के पैटर्न और उपयोगकर्ता के व्यवहार जैसे कारकों को शामिल करके, एआई प्रत्येक चार्जिंग स्टेशन के लिए इष्टतम क्षमता निर्धारित करने में मदद कर सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि बुनियादी ढांचे को पावर ग्रिड में ओवरलोड या अक्षमता पैदा किए बिना मांग को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नीचे सूचीबद्ध कारक हैं जो मांग की भविष्यवाणी को प्रभावित करते हैं।
- ईवी चार्जिंग लेनदेन डेटा:
- प्रत्येक चार्जिंग सत्र के बारे में विवरण (समय, अवधि, स्थान)
- प्रति चार्जिंग सत्र ऊर्जा की खपत
- चार्जिंग का प्रकार (तेज़ चार्जिंग, धीमी चार्जिंग)
- यातायात और गतिशीलता डेटा:
- यात्रा पैटर्न को समझने के लिए वाहनों से जीपीएस डेटा
- विभिन्न क्षेत्रों में और दिन के अलग-अलग समय पर यातायात प्रवाह डेटा
- उपयोगकर्ता जनसांख्यिकी:
- ईवी उपयोगकर्ताओं की आयु, लिंग और आवासीय स्थान
- मौसम:
- मौसम की स्थिति ड्राइविंग पैटर्न को प्रभावित कर सकती है
- सामाजिक आर्थिक डेटा:
- आय का स्तर
- शहरी बनाम ग्रामीण क्षेत्र
उपयोगकर्ता संतुष्टि के लिए मांग का पूर्वानुमान लगाना महत्वपूर्ण है। उपयोगकर्ताओं को ऐसे चार्जिंग बुनियादी ढांचे से लाभ होता है जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप होता है, प्रतीक्षा समय को कम करता है और एक सहज अनुभव प्रदान करता है। उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्राथमिकताओं सहित विविध डेटासेट का विश्लेषण करने की एआई की क्षमता, व्यक्तिगत और उपयोगकर्ता-केंद्रित मांग भविष्यवाणी की अनुमति देती है, जिससे ईवी मालिकों की समग्र संतुष्टि बढ़ती है।
3. डायनामिक चार्जिंग मूल्य निर्धारण मॉडल
पारंपरिक निश्चित मूल्य निर्धारण मॉडल एक गतिशील और उत्तरदायी चार्जिंग ग्रिड की पूरी क्षमता का उपयोग नहीं कर सकते हैं। एआई गतिशील मूल्य निर्धारण मॉडल को लागू करने के लिए ऊर्जा मांग, ग्रिड लोड और उपयोगकर्ता व्यवहार सहित वास्तविक समय डेटा का विश्लेषण कर सकता है। यह न केवल चार्जिंग बुनियादी ढांचे के उपयोग को अनुकूलित करता है बल्कि उपयोगकर्ताओं को ऑफ-पीक घंटों के दौरान चार्ज करने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिससे अधिक संतुलित और टिकाऊ ऊर्जा वितरण को बढ़ावा मिलता है। एक शोध अध्ययन [4] ईवी चार्जिंग स्टेशनों के लिए स्टैकेलबर्ग गेम पर आधारित गतिशील मूल्य निर्धारण योजना से यह निष्कर्ष निकला कि एक अच्छी तरह से तैयार की गई मूल्य निर्धारण योजना स्टेशन के लाभ को बढ़ाते हुए चार्जिंग स्टेशन की बिक्री मूल्य में कमी ला सकती है; यह उपभोक्ता और प्रदाता दोनों के लिए फायदे का सौदा है।
मूल्य निर्धारण मॉडल में शामिल घटक:
- ऊर्जा मांग और ग्रिड लोड: एआई एल्गोरिदम वास्तविक समय में बिजली की मांग और ग्रिड लोड डेटा का उपयोग कर सकता है। उच्च मांग के दौरान, कीमतें बढ़ाई जा सकती हैं, और इसके विपरीत भी।
- उपयोगकर्ता व्यवहार और पैटर्न: आवृत्ति, अवधि और चार्जिंग के लिए पसंदीदा समय सहित ऐतिहासिक चार्जिंग डेटा का विश्लेषण, भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने और तदनुसार कीमतों को समायोजित करने में मदद करता है।
- दिन/सप्ताह का समय और मौसमी: इन अवधियों के दौरान विशिष्ट उपयोग पैटर्न को देखते हुए कीमतें दिन के समय, सप्ताह के दिन या मौसम के आधार पर भिन्न हो सकती हैं।
- चार्जिंग का प्रकार (तेज़ बनाम धीमी चार्जिंग): विभिन्न प्रकार की चार्जिंग के लिए अलग-अलग दरें निर्धारित की जा सकती हैं।
चित्र 4: अमेरिका में ईवी चार्जिंग स्टेशनों का मूल्य निर्धारण
गतिशील मूल्य निर्धारण मॉडल सामर्थ्य और पहुंच में भूमिका निभाते हैं। ऑफ-पीक घंटों के दौरान या जब नवीकरणीय ऊर्जा स्रोत प्रचुर मात्रा में होते हैं, तो कम कीमतों की पेशकश करके, एआई-संचालित सिस्टम विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए इलेक्ट्रिक चार्जिंग को अधिक आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाते हैं। यह दृष्टिकोण निष्पक्षता के सिद्धांतों के अनुरूप है, यह सुनिश्चित करते हुए कि विद्युत गतिशीलता के लाभ विभिन्न आय वर्ग के व्यक्तियों तक पहुंच योग्य हैं।
इलेक्ट्रिक वाहन (ईवी) चार्जिंग में एआई-संचालित समाधानों को अपनाना तेजी से आगे बढ़ रहा है, जिससे दक्षता, उपयोगकर्ता अनुभव और ग्रिड प्रबंधन में संभावित लाभ मिल रहे हैं।
हालाँकि, यह तकनीकी प्रगति एल्गोरिथम निष्पक्षता के बारे में महत्वपूर्ण विचार भी उठाती है। यह सुनिश्चित करना कि ईवी चार्जिंग में एआई सिस्टम निष्पक्ष और निष्पक्ष हैं, चार्जिंग बुनियादी ढांचे तक समान पहुंच को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण है।
विविध और प्रतिनिधि डेटा
पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण डेटा विविध हो और संपूर्ण उपयोगकर्ता आधार का प्रतिनिधि हो। इसमें भौगोलिक स्थानों, जनसांख्यिकीय समूहों और चार्जिंग परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला से डेटा एकत्र करना शामिल है। प्रत्येक डेटासेट के भीतर प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को पहचानने और सुधारने की आवश्यकता है। नीचे विभिन्न पहलू दिए गए हैं जिन पर डेटासेट चुनते समय विचार करने की आवश्यकता है:
- भौगोलिक विविधता:
- शहरी और ग्रामीण क्षेत्र: शहरी और ग्रामीण दोनों परिवेशों के डेटा को शामिल करने से यह सुनिश्चित होता है कि चार्जिंग ग्रिड डिजाइन समावेशी हैं और विविध समुदायों की जरूरतों को पूरा करते हैं।
- विभिन्न जलवायु: जलवायु भिन्नताएं चार्जिंग व्यवहार और ऊर्जा खपत को प्रभावित करती हैं। विविध जलवायु परिस्थितियों को दर्शाने वाले डेटासेट मजबूत एआई मॉडल में योगदान करते हैं।
- जनसांख्यिकीय विविधता:
- सामाजिक आर्थिक कारक: विभिन्न सामाजिक आर्थिक पृष्ठभूमि के डेटा को शामिल करने से पूर्वाग्रहों से बचने में मदद मिलती है और यह सुनिश्चित होता है कि चार्जिंग बुनियादी ढांचा विभिन्न आय स्तरों के उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ है।
- सांस्कृतिक विचार: सांस्कृतिक प्राथमिकताएँ और जीवनशैली में अंतर चार्जिंग की आदतों को प्रभावित करते हैं। सांस्कृतिक बारीकियों को शामिल करने वाले विविध डेटासेट अधिक समावेशी चार्जिंग ग्रिड डिज़ाइन में योगदान करते हैं।
- वाहन विविधता:
- विभिन्न ईवी मॉडल: विभिन्न इलेक्ट्रिक वाहन मॉडलों की अलग-अलग चार्जिंग आवश्यकताएं होती हैं। विभिन्न प्रकार के ईवी से डेटा को शामिल करने से यह सुनिश्चित होता है कि चार्जिंग बुनियादी ढांचा विभिन्न वाहनों की विशिष्टताओं को पूरा करता है।
- चार्जिंग तकनीकें: ग्रिड डिजाइन को तदनुसार अनुकूलित करने के लिए डेटासेट को फास्ट चार्जिंग, मानक चार्जिंग और उभरती प्रौद्योगिकियों सहित विभिन्न चार्जिंग प्रौद्योगिकियों को ध्यान में रखना चाहिए।
- अस्थायी विविधता:
- मौसमी बदलाव: चार्जिंग का व्यवहार मौसम के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है। विभिन्न मौसमों को कवर करने वाले डेटासेट एआई सिस्टम को बदलती मौसम स्थितियों के अनुसार चार्जिंग ग्रिड डिजाइन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।
- दिन के समय के पैटर्न: पूरे दिन चार्जिंग की मांग में भिन्नता को समझने से अलग-अलग समय-सीमाओं के लिए चार्जिंग बुनियादी ढांचे को अनुकूलित करने में सहायता मिलती है।
मांग की भविष्यवाणी के लिए एआई मॉडल का निर्माण करते समय - मान लीजिए कि अगला ईवी चार्जिंग स्टेशन कहां रखा जाएगा, इसकी भविष्यवाणी करते समय, उपरोक्त सभी सुविधाओं सहित एक विविध डेटासेट को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।
एक बार सुविधाएँ क्यूरेट हो जाने के बाद, डेटासेट के संतुलन तक पहुँचना महत्वपूर्ण है। असंतुलित डेटासेट से विषम और पक्षपातपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। ग्राफ़ आयु और वाहन प्रकार की प्राथमिकता जैसी कुछ प्रमुख विशेषताओं के लिए संतुलित डेटा दिखाते हैं।
चित्र 5: उम्र के अनुसार ईवी चार्जिंग स्टेशन प्लेसमेंट मॉडल के लिए संतुलित सुविधाएँ
चित्र 6: वाहन प्रकार के अनुसार ईवी चार्जिंग स्टेशन प्लेसमेंट मॉडल के लिए संतुलित सुविधाएँ
एल्गोरिदम पारदर्शिता
पारदर्शिता एआई में पूर्वाग्रह को संबोधित करने की आधारशिला है। चार्जिंग एल्गोरिदम को पारदर्शी होने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह जानकारी मिल सके कि चार्जिंग दरों, इष्टतम समय और अन्य महत्वपूर्ण कारकों के संबंध में निर्णय कैसे लिए जाते हैं। एल्गोरिदम की निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझने से विश्वास बढ़ता है और उपयोगकर्ताओं को चार्जिंग प्रदाताओं को जवाबदेह ठहराने की अनुमति मिलती है।
LIME (स्थानीय व्याख्यात्मक मॉडल-अज्ञेयवादी स्पष्टीकरण) AI भविष्यवाणियों की व्याख्या को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। जटिल मशीन लर्निंग मॉडल की भविष्यवाणियों का अनुमान लगाने वाले व्याख्यात्मक मॉडल बनाकर, LIME यह अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि विभिन्न विशेषताएं इन भविष्यवाणियों को कैसे प्रभावित करती हैं। उदाहरण के लिए, ईवी चार्जिंग स्टेशन प्लेसमेंट के संदर्भ में, LIME एक मॉडल की चार्जिंग स्टेशन लगाने की सिफारिश के पीछे के कारणों को प्रकट करने में मदद कर सकता है - नीचे दिए गए व्याख्याता प्लॉट में - वे विशेषताएं जो भविष्यवाणी में सकारात्मक योगदान देती हैं (स्थान पर ईवी चार्जिंग स्टेशन लगाना x) सामाजिक-आर्थिक स्थिति से अत्यधिक प्रभावित है। यातायात और जनसंख्या घनत्व भविष्यवाणी पर नकारात्मक प्रभाव डालते हैं। यह केवल एक काल्पनिक डेटासेट और विश्लेषण है, और वास्तविक जीवन की भविष्यवाणियाँ गहराई से भिन्न हो सकती हैं। इस कथानक का उद्देश्य यह दिखाना है कि LIME यह समझाने में कितना शक्तिशाली हो सकता है कि एक विशेष भविष्यवाणी कैसे की जाती है - कौन सी विशेषताएँ दूसरों की तुलना में अधिक महत्व रखती हैं।
चित्र 7: LIME का उपयोग करके ईवी चार्जिंग स्टेशन की भविष्यवाणी के लिए व्याख्या योग्य AI
ईवीआई-इक्विटी: एनआरईएल द्वारा विकसित इक्विटी मॉडल के लिए इलेक्ट्रिक वाहन इंफ्रास्ट्रक्चर [5] व्यापक, उच्च-रिज़ॉल्यूशन विश्लेषण का उपयोग करके राष्ट्रव्यापी इलेक्ट्रिक वाहन (ईवी) चार्जिंग बुनियादी ढांचे की इक्विटी को मापने के लिए एक शानदार उपकरण है। यह हितधारकों को ईवी चार्जिंग बुनियादी ढांचे की इक्विटी विशेषताओं की जांच करने की अनुमति देने के लिए एक विज़ुअलाइज़ेशन मानचित्र प्रदान करता है जिससे परिणामों का निरीक्षण करना और समझना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए. जब बड़े शिकागो क्षेत्र पर लागू किया जाता है, तो नीचे दिया गया ग्राफ़ आय और नस्ल के आधार पर असमान चार्जिंग पहुंच और संबंधित ईवी अपनाने को दर्शाता है।
चित्र 8: वृहत शिकागो क्षेत्र के लिए ईवीआई-इक्विटी मॉडल परिणाम
उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करना
कनेक्टेड वाहनों के तेजी से बढ़ने के साथ, वाहनों से क्लाउड पर स्ट्रीम किए जाने वाले डेटा की मात्रा बढ़ रही है। इसमें न केवल वाहन मेट्रिक्स जैसे बैटरी क्षमता, शेष सीमा, जलवायु नियंत्रण जैसी उपयोगकर्ता सेटिंग्स शामिल हैं, बल्कि चालक व्यवहार मेट्रिक्स जैसे त्वरण / ब्रेकिंग की दर, वीडियो और ऑडियो फ़ीड, एंटी-ब्रेकिंग / लेन प्रस्थान सेंसर सक्रियण भी शामिल हैं। यदि गलत तरीके से उपयोग किया जाता है, तो इन मेट्रिक्स का उपयोग ड्राइवर के लिए एक व्यवहारिक प्रोफ़ाइल बनाने और बदले में निर्णय लेने में पूर्वाग्रह जोड़ने के लिए किया जा सकता है।
जैसे ही एआई चार्जिंग ग्रिड प्लेसमेंट को अनुकूलित करने के लिए उपयोगकर्ता डेटा की इस विशाल मात्रा को संसाधित करता है, गोपनीयता एक सर्वोपरि चिंता बन जाती है। गोपनीयता-दर-डिज़ाइन सिद्धांतों को लागू करने से यह सुनिश्चित होता है कि एआई-संचालित चार्जिंग बुनियादी ढांचा उपयोगकर्ता की गोपनीयता का सम्मान करता है और डेटा सुरक्षा नियमों का अनुपालन करता है।
जिम्मेदार डेटा प्रबंधन के लिए गोपनीयता तकनीकें:
- गुमनामीकरण: गुमनामीकरण में डेटा स्ट्रीम से व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को हटाना या एन्क्रिप्ट करना शामिल है। विशिष्ट व्यक्तियों से डेटा को अलग करने से, किसी विशेष ड्राइवर के लिए मेट्रिक्स का पता लगाना काफी कठिन हो जाता है।
- एकत्रीकरण: एकत्रीकरण में सामान्यीकृत सारांश बनाने के लिए कई डेटा बिंदुओं को संयोजित करना शामिल है। व्यक्तिगत ड्राइवर व्यवहार मेट्रिक्स को संसाधित करने के बजाय, एआई एक बड़े डेटासेट में एकत्रित पैटर्न का विश्लेषण कर सकता है। यह न केवल व्यक्तिगत ड्राइवरों की गोपनीयता की रक्षा करता है बल्कि यह भी सुनिश्चित करता है कि चार्जिंग ग्रिड निर्णय विशिष्ट उपयोगकर्ता प्रोफाइल के बजाय सामूहिक रुझानों पर आधारित हों।
- विभेदक गोपनीयता: विभेदक गोपनीयता व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं में शोर या यादृच्छिकता जोड़ती है, जिससे डेटासेट में एकल उपयोगकर्ता के योगदान को निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। यह तकनीक डेटा उपयोगिता और गोपनीयता सुरक्षा के बीच संतुलन बनाती है, जिससे एआई ड्राइवरों की व्यक्तिगत गोपनीयता से समझौता किए बिना सटीक चार्जिंग ग्रिड अनुकूलन उत्पन्न करने में सक्षम हो जाती है।
- होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन: होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन एन्क्रिप्टेड डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना उस पर गणना करने में सक्षम बनाता है। यह तकनीक एआई को एन्क्रिप्टेड ड्राइवर व्यवहार मेट्रिक्स का विश्लेषण करने की अनुमति देती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि अनुकूलन प्रक्रिया के दौरान व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता बनी रहती है। यह डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि और गोपनीयता सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है।
जैसे-जैसे वैश्विक स्तर पर इलेक्ट्रिक वाहनों (ईवी) को अपनाने की गति बढ़ रही है, एआई से जुड़े चार्जिंग नेटवर्क को आशाजनक अवसरों और महत्वपूर्ण जिम्मेदारियों दोनों का सामना करना पड़ रहा है। उनके मिशन में इक्विटी और जवाबदेही को प्राथमिकता देते हुए स्थानीय ग्रिड की लचीलापन सुनिश्चित करते हुए ड्राइवरों को सुविधा और विश्वसनीयता प्रदान करना शामिल है। हालाँकि चुनौतियाँ जटिल हैं, लेकिन संभावित भविष्य के लाभ बहुत अधिक हैं, जिनमें स्वच्छ हवा और जलवायु परिवर्तन शमन से लेकर ऊर्जा स्वतंत्रता प्राप्त करना और अगली पीढ़ी के कौशल के विकास को बढ़ावा देना शामिल है।
इस दृष्टिकोण को साकार करने में एआई और मशीन लर्निंग की महत्वपूर्ण भूमिका को कम करके आंका नहीं जा सकता है। ये प्रौद्योगिकियाँ लाखों उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करते हुए, बड़े पैमाने पर क्रमबद्ध, वैयक्तिकृत चार्जिंग को व्यवस्थित करने का वादा करती हैं। हालाँकि, सार्वजनिक विश्वास को सुरक्षित करने के लिए, इन प्रणालियों को चलाने वाले एल्गोरिदम को पहुंच और विश्वसनीयता को बढ़ाते हुए, निष्पक्षता और पारदर्शिता के सिद्धांतों पर केंद्रित होना चाहिए।
[1] अमेरिकी इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग बाजार में वृद्धि: पीडब्ल्यूसी
[2] इलेक्ट्रिक वाहनों को बड़े पैमाने पर अपनाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका
[3] विविध इलेक्ट्रिक वाहन बेड़े के लिए डेटा-संचालित स्मार्ट चार्जिंग - साइंसडायरेक्ट
स्वागत अश्वनी एनालिटिक्स और बड़े डेटा में समृद्ध पृष्ठभूमि वाला एक अनुभवी डेटा वैज्ञानिक है। वर्तमान में बूमी में प्रधान डेटा वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत, स्वागत नवाचार और दक्षता को बढ़ावा देने के लिए डेटा की शक्ति का उपयोग करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। अपनी भूमिका में, वह कंपनी के लिए जेनेरिक एआई पहल का नेतृत्व करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। वह डेटा में एसएफ वीमेन में चैप्टर लीड भी हैं, जहां वह विभिन्न डेटा भूमिकाओं में महिलाओं का जश्न मनाने के लिए महिलाओं के लिए एक समृद्ध समुदाय के निर्माण को बढ़ावा देती हैं।
अंकुर गुप्ता स्थिरता, परिवहन, दूरसंचार और बुनियादी ढांचे के क्षेत्रों में एक दशक के अनुभव के साथ एक इंजीनियरिंग लीडर है; वर्तमान में उबर में इंजीनियरिंग मैनेजर के पद पर हैं। इस भूमिका में, वह उबर के वाहन प्लेटफ़ॉर्म की प्रगति को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो अत्याधुनिक इलेक्ट्रिक और कनेक्टेड वाहनों के एकीकरण के माध्यम से शून्य-उत्सर्जन वाले भविष्य की ओर ले जाता है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: 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
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- 2021
- 2030
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- पहुँच
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- क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।
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- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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- लाभ
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- नही सकता
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- पूरा
- खानपान
- पूरा करता है
- के कारण
- मनाना
- सेल
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- चुनौतियों
- चुनौतीपूर्ण
- परिवर्तन
- बदलना
- अध्याय
- विशेषताएँ
- प्रभार
- चार्ज
- चार्जिंग स्टेशन
- शिकागो
- क्लीनर
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- जलवायु परिवर्तन
- बादल
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- सामूहिक
- संयोजन
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- समुदाय
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- बनाना
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- जनसांख्यिकी
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- निर्धारित करने
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- कई
- विविधता
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