Szerző: Ankur Gupta & Swagata Ashwani
Kép a szerkesztőtől
A mesterséges intelligencia óriási ígéreteket rejt magában az elektromos járművek töltése hozzáférhetőségének és elérhetőségének forradalmasításában. Az elektromos járművek töltése iránti kereslet robbanásszerűen növekszik, mivel a közlekedési ágazat hatalmas elmozduláson megy keresztül az elektromos járművek felé. 6.5-ben több mint 2021 millió elektromos autót adtak el világszerte, ami a személygépkocsi-eladások 9%-át teszi ki. Ennek a számnak 25-ra meg kell haladnia a 2030%-ot. Egy közelmúltbeli elemzés becslése szerint a töltési igények kielégítéséhez szükséges töltőállomások számának 10-re tízszeresére kell nőnie.1].
1. ábra: Az elektromos járművek töltőállomásainak várható kereslete típusonként
Az AI-algoritmusok segíthetnek egy intelligensebb, érzékenyebb töltési infrastruktúra létrehozásában. Mivel azonban üdvözöljük az előnyöket, a gyors kiépítésben is el kell navigálnunk, és gondoskodnunk kell arról is, hogy az összhangban legyen az olyan értékekkel, mint a méltányosság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság.
Az AI-modellekbe betáplált adatkészletek javaslataikat az elektromos járművek e területeken való jelenlegi elterjedtségére, az elektromos járművek iránti keresletre és a töltő várható kihasználtságára alapozzák. Ellenőriznünk kell azonban a társadalmi-gazdasági tényezőkön alapuló torzítást annak biztosítása érdekében, hogy a hálózatba helyezett új állomások tisztességes és méltányos hozzáférést biztosítsanak.
Számtalan tudományos tanulmány is létezik [2,3], amely azt tárgyalja, hogyan használható az AI és a gépi tanulás, hogy segítsenek a tervezőknek eldönteni, hogy hol helyezzék el az elektromos töltőket, és milyen típusú töltőket telepítsenek. Az elektromos járművek töltőhálózatának tervezése összetett probléma, és számos tényező játszik szerepet, köztük
töltő helye, árazás, töltési szabvány típusa, töltési sebesség, energiahálózat kiegyenlítés, valamint az igény előrejelzése. Merüljünk el mélyebben azokban a kulcsfontosságú szempontokban, amelyekben az AI segíthet a jobb döntés meghozatalában.
1. Optimális töltőállomás elhelyezése
A mesterséges intelligencia kiválóan teljesít hatalmas adathalmazok feldolgozásában és értelmes ismeretek kinyerésében. Ez a képesség különösen értékessé válik a töltőállomások optimális helyének meghatározásakor. Az olyan tényezők elemzésével, mint a forgalmi minták, a népsűrűség és a földrajzi adatok, az AI-algoritmusok stratégiailag elhelyezhetik a töltőállomásokat a hozzáférhetőség és a felhasználói kényelem maximalizálása érdekében.
Például elektromos járművek töltőállomásaira lehet szükség a forgalmas ingázási útvonalak mentén, a főbb autópályák közelében vagy olyan területeken, ahol magas az elektromos járművek koncentrációja. A nagy sűrűségű lakó- és kereskedelmi területeken valószínűleg nagyobb az igény az elektromos járművek töltőállomásaira. A mesterséges intelligencia elemezni tudja a demográfiai adatokat és a népsűrűségi térképeket, hogy pontosan meghatározza ezeket a területeket. Az elemzéshez az adatkészleteknek tartalmazniuk kell az elektromos járművek értékesítésének, a népességnövekedésnek és a városfejlesztésnek a jövőbeli trendjeit.
A legjobb hely a töltőállomásokhoz:
Az AI-algoritmusok kiválóan alkalmasak a nagy adatok elemzésére. Segíthetnek meghatározni az elektromos járművek töltőállomásainak legjobb helyeit. Ebben az értékelésben számos szempontot vesznek figyelembe, többek között:
- Forgalmi minták: A mesterséges intelligencia a forgalmi áramlásokat és a torlódások szintjét vizsgálja, hogy azonosítsa a nagy forgalmú területeket.
- Népsűrűség: Elsőbbséget élveznek a nagy népsűrűségű helyek, így biztosítva a maximális megközelíthetőséget.
- Földrajzi adatok: Ez magában foglalja a fizikai terep és a várostervezés korlátainak vizsgálatát, hogy megítéljük azok megfelelőségét.
- Meglévő töltőállomások helyei: Annak érdekében, hogy ne telítsék el a területet, és fenntartsák az egyenletes eloszlást.
- Prediktív elemzés a jövőbeli terjeszkedéshez: A mesterséges intelligencia az elektromos járművek értékesítésének trendjeit, a demográfiai változásokat és a városfejlesztést használja a jövőbeli követelmények előrejelzésére, amelyek a hosszú távú tervezést vezérlik.
ábra 2: Hőtérkép, amely az EV-töltőállomások elosztását mutatja be az Egyesült Államokban
2. Kereslet előrejelzése
A hatékony kereslet-előrejelzési stratégia kulcsfontosságú a töltőállomások elhelyezésének és működésének optimalizálásához, és számos kritikus okból elengedhetetlen. Először is, a kereslet pontos előrejelzése lehetővé teszi a töltőállomások stratégiai elhelyezését. Az AI által vezérelt rendszerek előrejelzésével, hogy mikor és hol lesz a legnagyobb a töltési igény, optimalizálhatják a töltési infrastruktúra földrajzi eloszlását. Ez biztosítja, hogy a töltőállomások kényelmesen elhelyezkedjenek azokon a területeken, ahol várhatóan nagy a kereslet, és elősegíti a különböző felhasználók hozzáférését a városi és vidéki tájakon.
Másodszor, a kereslet előrejelzése hozzájárul a hatékony kapacitástervezéshez. A korábbi adatok elemzésével és olyan tényezők figyelembevételével, mint a szezonális ingadozások, a napszakok mintái és a felhasználói viselkedés, az AI segíthet meghatározni az egyes töltőállomások optimális kapacitását. Ez biztosítja, hogy az infrastruktúra úgy legyen megtervezve, hogy kielégítse a keresletet anélkül, hogy túlterhelést vagy hatékonysági csökkenést okozna az elektromos hálózatban. Az alábbiakban felsoroljuk azokat a tényezőket, amelyek hozzájárulnak a kereslet előrejelzéséhez.
- EV töltési tranzakciós adatok:
- Részletek az egyes töltési munkamenetekről (idő, időtartam, hely)
- Töltési ciklusonként fogyasztott energia
- Töltés típusa (gyors töltés, lassú töltés)
- Forgalmi és mobilitási adatok:
- GPS-adatok a járművekről az utazási minták megértéséhez
- Forgalmi adatok különböző területeken és különböző napszakokban
- Felhasználói demográfia:
- Az elektromos járműveket használók kora, neme és lakóhelye
- Időjárás:
- Az időjárási viszonyok befolyásolhatják a vezetési szokásokat
- Társadalmi-gazdasági adatok:
- Jövedelemszintek
- Városi versus vidéki területek
A kereslet előrejelzése kulcsfontosságú a felhasználói elégedettség szempontjából. A felhasználók hasznot húznak az igényeikhez igazodó töltési infrastruktúrából, minimalizálva a várakozási időt, és zökkenőmentes élményt biztosítanak. Az AI képessége különféle adatkészletek elemzésére, beleértve a felhasználói viselkedést és preferenciákat, lehetővé teszi a személyre szabott és felhasználóközpontú kereslet-előrejelzést, növelve az elektromos járművek tulajdonosainak általános elégedettségét.
3. Dinamikus töltési árazási modellek
Előfordulhat, hogy a hagyományos fix áras modellek nem használják ki a dinamikus és rugalmas töltési hálózatban rejlő lehetőségeket. Az AI valós idejű adatokat elemezhet, beleértve az energiaigényt, a hálózati terhelést és a felhasználói viselkedést, a dinamikus árképzési modellek megvalósításához. Ez nemcsak a töltési infrastruktúra kihasználtságát optimalizálja, hanem a csúcsidőn kívüli töltésre is ösztönzi a felhasználókat, elősegítve a kiegyensúlyozottabb és fenntarthatóbb energiaelosztást. Egy kutatási tanulmány [4] a Stackelberg játékon alapuló dinamikus árképzési séma az elektromos járművek töltőállomásaihoz arra a következtetésre jutott, hogy egy jól kidolgozott árképzési séma a töltőállomás eladási árának csökkenéséhez vezethet, miközben növeli az állomás profitját; mind a fogyasztó, mind a szolgáltató számára előnyös.
Az árazási modellbe beépülő összetevők:
- Energiaigény és hálózati terhelés: Az AI-algoritmusok felhasználhatják a valós idejű villamosenergia-igényt és a hálózati terhelési adatokat. Nagy kereslet esetén az árak emelhetők, és fordítva.
- Felhasználói viselkedés és minták: A korábbi terhelési adatok elemzése, ideértve a töltés gyakoriságát, időtartamát és preferált időpontjait, segít előre jelezni a jövőbeli viselkedést és ennek megfelelően módosítani az árakat.
- Napszak/hét és szezonalitás: Az árak a napszaktól, a hét napjától vagy az évszaktól függően változhatnak, figyelembe véve az ezekben az időszakokban jellemző használati szokásokat.
- Töltés típusa (gyors vagy lassú töltés): Különböző díjak állíthatók be a különböző típusú töltésekhez.
4. ábra: Az EV-töltőállomások árai az Egyesült Államokban
A dinamikus árképzési modellek szerepet játszanak a megfizethetőségben és a hozzáférhetőségben. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek azáltal, hogy alacsonyabb árakat kínálnak csúcsidőn kívül vagy amikor bőséges a megújuló energiaforrás, gazdaságosabbá teszik az elektromos töltést a felhasználók sokfélesége számára. Ez a megközelítés összhangban van a méltányosság elveivel, biztosítva, hogy az elektromos mobilitás előnyei a különböző jövedelmi kategóriákba tartozó egyének számára elérhetőek legyenek.
Az AI-vezérelt megoldások alkalmazása az elektromos járművek (EV) töltésében rohamosan fejlődik, ami potenciális előnyöket kínál a hatékonyság, a felhasználói élmény és a hálózatkezelés terén.
Ez a technológiai fejlődés azonban fontos szempontokat is felvet az algoritmikus méltányosság körül. Annak biztosítása, hogy az AI-rendszerek az elektromos járművek töltésénél tisztességesek és elfogulatlanok legyenek, elengedhetetlen a töltési infrastruktúrához való méltányos hozzáférés elősegítéséhez.
Változatos és reprezentatív adatok
A torzítások mérséklése érdekében kulcsfontosságú annak biztosítása, hogy a képzési adatok változatosak legyenek, és reprezentálják a teljes felhasználói bázist. Ez magában foglalja a földrajzi helyek, demográfiai csoportok és díjszabási forgatókönyvek széles köréből származó adatok gyűjtését. Minden adatkészleten belül azonosítani kell és ki kell javítani a betanítási adatokban jelenlévő torzításokat. Az alábbiakban felsoroljuk azokat a szempontokat, amelyeket figyelembe kell venni az adatkészletek kiválasztásakor:
- Földrajzi sokszínűség:
- Városi és vidéki területek: A városi és vidéki környezetből származó adatok beépítése biztosítja, hogy a töltőhálózatok kialakítása átfogó legyen, és megfeleljen a különböző közösségek igényeinek.
- Különböző éghajlati viszonyok: Az éghajlatváltozások befolyásolják a töltési viselkedést és az energiafogyasztást. A változatos éghajlati viszonyokat tükröző adatkészletek hozzájárulnak a robusztus mesterséges intelligencia modellekhez.
- Demográfiai sokféleség:
- Társadalmi-gazdasági tényezők: A különböző társadalmi-gazdasági hátterű adatok bevonása segít elkerülni a torzításokat, és biztosítja, hogy a töltési infrastruktúra elérhető legyen a különböző jövedelmi szinteken élő felhasználók számára.
- Kulturális szempontok: A kulturális preferenciák és az életmódbeli különbségek befolyásolják a töltési szokásokat. A kulturális árnyalatokat felölelő változatos adatkészletek hozzájárulnak a töltőhálózat átfogóbb kialakításához.
- Járművek sokfélesége:
- Különféle elektromos járművek modellek: A különböző elektromos járműmodellek eltérő töltési követelményekkel rendelkeznek. A különféle elektromos járművek adatainak beépítése biztosítja, hogy a töltési infrastruktúra megfeleljen a különféle járművek specifikációinak.
- Töltési technológiák: Az adatkészleteknek figyelembe kell venniük a különböző töltési technológiákat, beleértve a gyorstöltést, a szabványos töltést és a feltörekvő technológiákat, hogy ennek megfelelően optimalizálják a hálózat kialakítását.
- Időbeli sokszínűség:
- Szezonális eltérések: A töltési viselkedés szezonálisan változhat. A különböző évszakokat lefedő adatkészletek lehetővé teszik az AI-rendszerek számára, hogy a változó időjárási viszonyokhoz igazítsák a töltőhálózat kialakítását.
- Napszaki minták: A töltési igények napközbeni változásainak megértése segít a töltési infrastruktúra optimalizálásában a különböző időszakokra.
A kereslet előrejelzésére szolgáló mesterséges intelligencia-modell felépítése során – mondjuk a következő elektromos töltőállomás elhelyezésének megjósolása során – kulcsfontosságú, hogy biztosítsuk az összes fenti funkciót magában foglaló, változatos adatkészletet.
A funkciók összeállítása után fontos-e hozzáférni az adatkészlet egyenlegéhez. A kiegyensúlyozatlan adatkészlet torz és torz eredményekhez vezethet. A grafikonok kiegyensúlyozott adatokat mutatnak be néhány forgatható funkcióhoz, például az életkorhoz és a járműtípus preferenciához.
5. ábra: Kiegyensúlyozott jellemzők az elektromos járművek töltőállomás-elhelyezési modelljéhez életkor szerint
6. ábra: Kiegyensúlyozott jellemzők az elektromos járművek töltőállomás-elhelyezési modelljéhez járműtípusonként
Algoritmikus átlátszóság
Az átláthatóság a mesterséges intelligencia elfogultságának kezelésének sarokköve. A töltési algoritmusokat úgy kell megtervezni, hogy átláthatóak legyenek, és betekintést nyújtsanak a felhasználók számára a töltési arányokkal, az optimális időkkel és más kritikus tényezőkkel kapcsolatos döntések meghozatalába. Az algoritmus döntéshozatali folyamatának megértése növeli a bizalmat, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy felelősségre vonják a díjszolgáltatókat.
A LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) döntő szerepet játszik az AI előrejelzések magyarázhatóságának javításában. A komplex gépi tanulási modellek előrejelzéseit közelítő értelmezhető modellek létrehozásával a LIME betekintést nyújt abba, hogy a különböző jellemzők hogyan befolyásolják ezeket az előrejelzéseket. Például az elektromos járművek töltőállomásainak elhelyezésével összefüggésben a LIME segíthet feltárni a modellek töltőállomás elhelyezésére vonatkozó javaslatának okait – az alábbi magyarázó ábrán – azokat a jellemzőket, amelyek pozitívan járulnak hozzá az előrejelzéshez (az elektromos töltőállomás elhelyezése a helyszínen x) nagymértékben befolyásolja a társadalmi-gazdasági helyzet. A forgalom és a népsűrűség negatívan befolyásolja az előrejelzést. Ez csak egy hipotetikus adatkészlet és elemzés, és a valós életből származó előrejelzések nagyon eltérőek lehetnek. Ennek a cselekménynek az a célja, hogy bemutassa, milyen erős lehet a LIME egy adott előrejelzés elkészítésének magyarázatában – mely jellemzők fontosabbak a többihez képest.
7. ábra: Megmagyarázható mesterséges intelligencia egy elektromos töltőállomáshoz LIME használatával
Az NREL által kifejlesztett EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity Model [5] egy fantasztikus eszköz az országos elektromos járművek (EV) töltési infrastruktúrájának saját tőkéjének mérésére átfogó, nagy felbontású elemzés segítségével. Vizuális térképet biztosít, amely lehetővé teszi az érdekeltek számára, hogy megvizsgálják az elektromos járművek töltési infrastruktúrájának méltányossági jellemzőit, megkönnyítve az eredmények ellenőrzését és megértését. Mert pl. Ha a nagyobb chicagói régióra alkalmazzuk, az alábbi grafikon a töltési hozzáférés és a kapcsolódó elektromos járművek bevétel és faj alapján történő alkalmazását szemlélteti.
8. ábra: Az EVI-Equity modell eredményei a nagyobb chicagói régióban
Felhasználói adatok védelme
A Connected Vehicles gyors térnyerésével egyre nagyobb mennyiségű adat kerül a járművekből a felhőbe. Ez nem csak a jármű mérőszámait tartalmazza, mint például az akkumulátorkapacitás, a hátralévő hatótáv, a felhasználói beállítások, például a klímaszabályozás, hanem a vezető viselkedési mutatói is, mint például a gyorsulás/fékezés sebessége, a video- és hangcsatornák, a fékezésgátló/sávelhagyás-érzékelő aktiválása. Ezek a mérőszámok, ha tisztességtelenül használják őket, felhasználhatók viselkedési profil létrehozására a járművezető számára, és ezzel növelhetik a döntéshozatalt.
Ahogy a mesterséges intelligencia ezt a hatalmas mennyiségű felhasználói adatot feldolgozza a töltőhálózat elhelyezésének optimalizálása érdekében, az adatvédelem elsődleges szemponttá válik. A beépített adatvédelem elveinek megvalósítása biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt töltési infrastruktúra tiszteletben tartja a felhasználók adatait, és megfelel az adatvédelmi előírásoknak.
Adatvédelmi technikák a felelős adatkezeléshez:
- Anonimizálás: Az anonimizálás magában foglalja a személyazonosításra alkalmas adatok eltávolítását vagy titkosítását az adatfolyamból. Az adatok meghatározott személyektől való elkülönítésével jelentősen megnehezíti a mutatókat egy adott járművezetőre visszavezetni.
- Összesítés: Az összesítés magában foglalja több adatpont kombinálását általános összefoglalók létrehozásához. Az egyéni járművezetői viselkedési mutatók feldolgozása helyett az AI egy nagyobb adatkészleten keresztül elemezheti az összesített mintákat. Ez nemcsak az egyes járművezetők magánéletét védi, hanem azt is biztosítja, hogy a töltési hálózatra vonatkozó döntések kollektív trendeken, nem pedig konkrét felhasználói profilokon alapuljanak.
- Különleges adatvédelem: A differenciált adatvédelem zajt vagy véletlenszerűséget ad az egyes adatpontokhoz, és megnehezíti egyetlen felhasználó hozzájárulásának meghatározását az adatkészlethez. Ez a technika egyensúlyt teremt az adatszolgáltatás és a magánélet védelme között, lehetővé téve az AI számára, hogy pontos töltési hálózat-optimalizálást generáljon anélkül, hogy veszélyeztetné a járművezetők magánéletét.
- Homomorf titkosítás: A homomorf titkosítás lehetővé teszi a titkosított adatok számítását azok visszafejtése nélkül. Ez a technika lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy elemezze a titkosított illesztőprogram-viselkedési mutatókat, így biztosítva, hogy az egyes felhasználók magánélete megmaradjon az optimalizálási folyamat során. Ez egy hatékony eszköz az adatvezérelt betekintés és a magánélet védelme közötti egyensúly megteremtésére.
Ahogy az elektromos járművek (EV) globális elterjedése felgyorsul, az AI-val átitatott töltőhálózatok ígéretes lehetőségekkel és jelentős felelősséggel is szembesülnek. Küldetésük az, hogy a járművezetők kényelmét és megbízhatóságát biztosítsák, miközben biztosítják a helyi hálózatok rugalmasságát, miközben előtérbe helyezik a méltányosságot és az elszámoltathatóságot. Bár a kihívások bonyolultak, a potenciális jövőbeli előnyök óriásiak, a tisztább levegőtől és az éghajlatváltozás mérséklésétől az energiafüggetlenség eléréséig és a következő generációs készségek fejlesztéséig terjednek.
Az AI és a gépi tanulás kulcsfontosságú szerepét ennek az elképzelésnek a megvalósításában nem lehet túlbecsülni. Ezek a technológiák azt az ígéretet rejtik magukban, hogy soros, személyre szabott töltést szerveznek hatalmas léptékben, és így több millió felhasználót szolgálnak ki. A közbizalom biztosítása érdekében azonban az ezeket a rendszereket működtető algoritmusoknak a méltányosság és az átláthatóság elvein kell alapulniuk, miközben javítják a hozzáférhetőséget és a megbízhatóságot.
[1] Az amerikai elektromos járművek töltési piacának növekedése: PwC
[2] A mesterséges intelligencia szerepe az elektromos járművek tömeges elterjedésében
[3] Adatvezérelt intelligens töltés heterogén elektromos járműflották számára – ScienceDirect
Swagata Ashwani egy tapasztalt adattudós, gazdag analitikai és big data háttérrel. A jelenleg a Boomi vezető adatkutatójaként szolgáló Swagata kulcsfontosságú szerepet játszik az adatok erejének az innováció és a hatékonyság előmozdítása érdekében történő hasznosításában. Szerepében döntő szerepet játszik a vállalat generatív AI-kezdeményezéseinek irányításában. Emellett az SF Women in Data fejezetvezetője is, ahol gazdag közösség kialakítását segíti elő a nők számára, hogy megünnepeljék a különféle adatszerepeket betöltő nőket.
Ankur Gupta mérnöki vezető, aki több évtizedes tapasztalattal rendelkezik a fenntarthatóság, a közlekedés, a telekommunikáció és az infrastruktúra területén; jelenleg az Ubernél mérnöki menedzser pozíciót tölt be. Ebben a szerepében kulcsfontosságú szerepet játszik az Uber járműplatformjának fejlődésében, és az élvonalbeli elektromos és csatlakoztatott járművek integrációja révén a nulla károsanyag-kibocsátású jövő felé vezeti a töltést.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: 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
- :is
- :nem
- :ahol
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- képesség
- Rólunk
- felett
- bőséges
- hozzáférés
- megközelíthetőség
- hozzáférhető
- Eszerint
- Fiók
- felelősségre vonhatóság
- felelős
- számvitel
- pontos
- elérése
- át
- Az aktiválás
- alkalmazkodni
- hozzá
- címzés
- Hozzáteszi
- állítsa
- Örökbefogadás
- haladás
- továbbjutó
- érint
- kor
- összesítés
- AI
- AI modellek
- AI rendszerek
- AIDS
- AIR
- algoritmus
- algoritmikus
- algoritmusok
- Igazítás
- Minden termék
- lehetővé
- lehetővé teszi, hogy
- mentén
- Is
- Bár
- összeg
- an
- elemzés
- analitika
- elemez
- elemzése
- és a
- és az infrastruktúra
- várható
- bármilyen
- alkalmazott
- megközelítés
- hozzávetőleges
- VANNAK
- TERÜLET
- területek
- körül
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- AS
- szempontok
- értékelés
- társult
- At
- hang-
- elérhetőség
- elkerülése érdekében
- vissza
- háttér
- háttérrel
- Egyenleg
- Kiegyensúlyozott
- kiegyensúlyozó
- bázis
- alapján
- akkumulátor
- BE
- válik
- viselkedés
- mögött
- hogy
- lent
- haszon
- Előnyök
- BEST
- Jobb
- között
- előítélet
- elfogult
- torzítások
- Nagy
- Big adatok
- mindkét
- Bringing
- széles
- Épület
- elfoglalt
- de
- by
- TUD
- nem tud
- képesség
- Kapacitás
- autó
- visz
- ellát
- ellátás
- kiszolgál
- okozó
- ünnepelni
- sejt
- Központ
- kihívások
- kihívást
- változik
- változó
- Fejezet
- jellemzők
- díj
- töltés
- töltőállomások
- Chicago
- tisztító
- Klíma
- Klímaváltozás
- felhő
- Gyűjtő
- Kollektív
- kombinálása
- kereskedelmi
- Közösségek
- közösség
- ingázás
- vállalat
- bonyolult
- átfogó
- veszélyeztetése
- számítások
- Vonatkozik
- következtetés
- Körülmények
- torlódás
- összefüggő
- megfontolások
- figyelembe vett
- figyelembe véve
- korlátok
- fogyasztott
- fogyasztó
- fogyasztás
- kontextus
- contribuer
- hozzájárul
- hozzájárulás
- ellenőrzés
- kényelem
- kényelmesen
- sarokköve
- tudott
- fedő
- kidolgozott
- teremt
- létrehozása
- kritikai
- kritikus
- kulturális
- a válogatott
- Jelenlegi
- Jelenleg
- élvonalbeli
- dátum
- adat pontok
- adat védelem
- adattudós
- adatalapú
- adatkészletek
- nap
- évtized
- dönt
- döntés
- Döntéshozatal
- határozatok
- mélyebb
- mélyen
- Kereslet
- demográfiai
- Demográfiai
- sűrűség
- indulás
- bevetés
- Design
- tervezett
- tervezés
- tervek
- Határozzuk meg
- meghatározó
- fejlett
- Fejlesztés
- különbségek
- különböző
- megvitatni
- eltérő
- különböző
- terjesztés
- merülés
- számos
- Sokféleség
- domainek
- hajtás
- gépkocsivezető
- illesztőprogramok
- vezetés
- időtartama
- alatt
- dinamikus
- minden
- könnyű
- Hatékony
- hatékonyság
- elektromos
- elektromos jármű
- elektromos járművek
- villamos energia
- csiszolókő
- fejlődő technológiák
- lehetővé
- lehetővé teszi
- lehetővé téve
- átfogó
- ösztönzi
- titkosított
- titkosítás
- energia
- Energiafogyasztás
- Mérnöki
- fokozása
- biztosítására
- biztosítja
- biztosítása
- Egész
- környezetek
- igazságos
- részvény
- alapvető
- becsült
- Eter (ETH)
- EV
- Még
- EVS
- megvizsgálni
- vizsgálva
- példa
- haladja meg
- terjeszkedés
- várható
- tapasztalat
- Magyarázza
- Magyarázatosság
- Megmagyarázható AI
- Arc
- tényezők
- igazságos
- méltányosság
- fantasztikus
- GYORS
- Jellemzők
- rögzített
- áramlási
- flow
- A
- forma
- elősegítése
- elősegíti
- Frekvencia
- ból ből
- termés
- Tele
- jövő
- Nyereség
- játék
- nem
- általánosított
- generál
- nemző
- Generatív AI
- földrajzi
- adott
- Globális
- grafikon
- grafikonok
- nagyobb
- Rács
- Csoportok
- Nő
- Növekedés
- útmutató
- Gupta
- Kezelés
- nehezebb
- hám
- hasznosítása
- Legyen
- he
- segít
- segít
- neki
- Magas
- nagy felbontású
- <p></p>
- legnagyobb
- nagyon
- autópályák
- történeti
- tart
- tart
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- azonban
- HTTPS
- azonosított
- azonosítani
- if
- illusztrálja
- kiegyensúlyozatlan
- óriási
- Hatás
- befolyásolta
- végre
- végrehajtási
- fontosság
- fontos
- in
- magában foglalja a
- Beleértve
- befogadó
- Jövedelem
- bele
- amely magában foglalja
- <p></p>
- növekvő
- függetlenség
- egyéni
- egyének
- ipar
- elégtelenségek
- befolyás
- információ
- Infrastruktúra
- infúzióban
- kezdeményezések
- Innováció
- meglátások
- telepíteni
- példa
- helyette
- integráció
- Intelligencia
- bele
- bonyolult
- jár
- IT
- bíró
- éppen
- KDnuggets
- Kulcs
- nagyobb
- vezet
- vezető
- vezető
- tanulás
- Led
- szintek
- erőfölény
- élet
- életmód
- Valószínű
- Mész
- Listázott
- kiszámításának
- helyi
- található
- elhelyezkedés
- helyszínek
- hosszú lejáratú
- MEGJELENÉS
- alacsonyabb
- gép
- gépi tanulás
- készült
- fenntartása
- fontos
- csinál
- Gyártás
- vezetés
- menedzser
- térkép
- Térképek
- piacára
- Tömeg
- Tömeges örökbefogadás
- tömeges
- Maximize
- maximális
- Lehet..
- jelentőségteljes
- mérő
- Találkozik
- Metrics
- esetleg
- millió
- Több millió
- minimalizálása
- Küldetés
- Enyhít
- enyhítés
- mobilitás
- modell
- modellek
- Lendület
- több
- többszörös
- kell
- számtalan
- Országos
- Keresse
- Közel
- Szükség
- szükséges
- igények
- negatívan
- hálózatok
- Új
- következő
- következő generációs
- Zaj
- árnyalatok
- szám
- of
- felajánlás
- on
- csak
- működés
- Lehetőségek
- optimálisan
- optimalizálás
- Optimalizálja
- Optimalizálja
- optimalizálása
- or
- hangszerelésben
- érdekében
- Más
- Egyéb
- felett
- átfogó
- túlértékelt
- Legfőbb
- különös
- különösen
- minták
- mert
- időszakok
- Személyre
- Személyesen
- fizikai
- szedés
- döntő
- Hely
- helyezett
- elhelyezés
- Helyek
- forgalomba
- tervezés
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játszani
- játszik
- cselekmény
- pont
- népesség
- pozíció
- pozitívan
- potenciális
- hatalom
- Elektromos hálózat
- erős
- előre
- előrejelzésére
- előrejelzés
- Tippek
- preferenciák
- előnyben részesített
- be
- ár
- Áraink
- árazás
- árazási modell
- Fő
- elvek
- prioritások
- prioritás
- magánélet
- Probléma
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- profil
- Profilok
- Nyereség
- program
- tervezett
- ígéret
- biztató
- támogatása
- védelem
- ellátó
- szolgáltatók
- biztosít
- amely
- nyilvános
- közbizalom
- cél
- PWC
- Futam
- emelés
- véletlenszerűség
- hatótávolság
- kezdve
- gyors
- gyorsan
- Arány
- Az árak
- Inkább
- igazi
- való élet
- real-time
- valós idejű adatok
- miatt
- Ajánlást
- ajánlások
- helyesbített
- csökkentés
- tükrözve
- tekintettel
- vidék
- előírások
- megbízhatóság
- megmaradó
- eltávolítás
- Megújuló
- megújuló energia
- reprezentatív
- kötelező
- követelmények
- kutatás
- lakó
- rugalmasság
- tekintetben
- felelősség
- felelős
- fogékony
- Eredmények
- mutatják
- Optimális
- Gazdag
- Emelkedik
- erős
- Szerep
- szerepek
- útvonalak
- Vidéki
- Vidéki területek
- s
- biztosítékok
- értékesítés
- elégedettség
- azt mondják
- Skála
- forgatókönyvek
- rendszer
- tudományos
- Tudós
- zökkenőmentes
- Évad
- szezonális
- fűszerezett
- évszakok
- biztonság
- Eladási
- érzékelő
- szolgáló
- ülés
- készlet
- beállítások
- számos
- ő
- váltás
- Műszakok
- kellene
- előadás
- kirakatba
- jelentős
- jelentősen
- egyetlen
- weboldal
- készségek
- lassú
- okos
- intelligensebb
- So
- társadalmi-gazdasági
- eladott
- Megoldások
- néhány
- Források
- feszültség
- különleges
- specifikációk
- sebesség
- terjedése
- érdekeltek
- standard
- állomás
- Állomások
- Állapot
- Stratégiai
- Stratégiailag
- Stratégia
- folyam
- áramlott
- Strikes
- tanulmányok
- Tanulmány
- ilyen
- Fenntarthatóság
- fenntartható
- Fenntartható energia
- Systems
- technika
- technikák
- technikai
- Technologies
- távközlés
- mint
- hogy
- A
- A grafikon
- azok
- Ott.
- Ezek
- ők
- ezt
- azok
- Keresztül
- egész
- Így
- idő
- alkalommal
- nak nek
- szerszám
- felé
- nyom
- forgalom
- Képzések
- tranzakció
- Átláthatóság
- átlátszó
- szállítás
- utazás
- Trends
- Bízzon
- típus
- típusok
- tipikus
- Uber
- elfogulatlan
- keresztülmegy
- megért
- megértés
- városi
- us
- Használat
- használt
- használó
- User Experience
- felhasználói adatvédelem
- felhasználó-központú
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- hasznosság
- hasznosít
- Értékes
- Értékek
- variációk
- fajta
- különféle
- változik
- Hatalmas
- jármű
- Járművek
- Ellen
- életképes
- vice
- videó
- látomás
- megjelenítés
- vs
- várjon
- we
- időjárás
- hét
- fogadtatás
- JÓL
- voltak
- Mit
- amikor
- míg
- lesz
- Win-Win
- val vel
- belül
- nélkül
- Női
- világszerte
- lenne
- X
- zephyrnet