Oleh: Ankur Gupta & Swagata Ashwani
Gambar oleh Editor
Kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam merevolusi aksesibilitas dan ketersediaan pengisian daya kendaraan listrik. Permintaan pengisian daya kendaraan listrik melonjak seiring dengan peralihan besar-besaran industri transportasi ke kendaraan listrik. Lebih dari 6.5 juta kendaraan listrik terjual di seluruh dunia pada tahun 2021, menyumbang 9% dari penjualan mobil penumpang. Jumlah tersebut diperkirakan akan melebihi 25% pada tahun 2030. Analisis terbaru memperkirakan bahwa jumlah stasiun pengisian daya yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan pengisian daya harus meningkat 10x pada tahun 2040 [1].
Gambar 1: Proyeksi permintaan stasiun pengisian kendaraan listrik berdasarkan jenisnya
Algoritme AI dapat membantu menciptakan infrastruktur pengisian daya yang lebih cerdas dan responsif. Namun, seiring dengan manfaatnya, kita juga harus menavigasi penerapannya yang cepat, dan kita juga perlu memastikan bahwa penerapannya selaras dengan nilai-nilai seperti keadilan, transparansi, dan akuntabilitas.
Kumpulan data yang dimasukkan ke dalam model AI akan mendasarkan rekomendasinya pada adopsi kendaraan listrik saat ini di wilayah tersebut, permintaan kendaraan listrik, dan perkiraan penggunaan pengisi daya. Namun, kita perlu mengendalikan bias berdasarkan faktor sosio-ekonomi untuk memastikan bahwa stasiun-stasiun baru yang ditempatkan di jaringan listrik memungkinkan akses yang adil dan merata.
Ada juga banyak sekali penelitian ilmiah [2,3] yang membahas bagaimana AI dan pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membantu perencana memutuskan di mana menempatkan pengisi daya EV dan jenis pengisi daya apa yang akan dipasang. Merancang jaringan pengisian daya EV adalah masalah yang kompleks dan berbagai faktor juga ikut berperan
lokasi pengisi daya, harga, jenis standar pengisian daya, kecepatan pengisian daya, penyeimbangan jaringan energi serta prediksi permintaan. Mari selami lebih dalam aspek-aspek utama di mana AI dapat membantu memandu kita dalam mengambil keputusan yang lebih baik.
1. Penempatan Stasiun Pengisian Optimal
AI unggul dalam memproses kumpulan data yang luas dan mengekstraksi wawasan yang bermakna. Kemampuan ini menjadi sangat berharga ketika menentukan lokasi optimal untuk stasiun pengisian daya. Dengan menganalisis faktor-faktor seperti pola lalu lintas, kepadatan populasi, dan data geografis, algoritma AI dapat menempatkan stasiun pengisian daya secara strategis untuk memaksimalkan aksesibilitas dan kenyamanan pengguna.
Misalnya, stasiun pengisian kendaraan listrik mungkin diperlukan di sepanjang rute perjalanan yang sibuk, di dekat jalan raya utama, atau di area dengan konsentrasi kendaraan listrik yang tinggi. Kawasan perumahan dan komersial dengan kepadatan tinggi cenderung memiliki permintaan yang lebih tinggi terhadap stasiun pengisian kendaraan listrik. AI dapat menganalisis data demografi dan peta kepadatan penduduk untuk menentukan wilayah-wilayah tersebut. Untuk analisisnya, kumpulan data perlu memasukkan tren masa depan dalam penjualan kendaraan listrik, pertumbuhan populasi, dan pembangunan perkotaan.
Situs Terbaik untuk Stasiun Pengisian Daya:
Algoritme AI hebat dalam menganalisis data besar. Mereka dapat membantu menentukan area terbaik untuk stasiun pengisian kendaraan listrik. Berbagai aspek dipertimbangkan dalam penilaian ini antara lain:
- Pola Lalu Lintas: AI melihat arus lalu lintas dan tingkat kemacetan untuk mengidentifikasi area dengan penggunaan tinggi.
- Kepadatan Penduduk: Prioritas diberikan pada tempat-tempat dengan kepadatan penduduk yang tinggi sehingga menjamin adanya aksesibilitas yang maksimal.
- Data Geografis: Hal ini melibatkan pemeriksaan medan fisik dan kendala perencanaan kota untuk menilai kelayakannya.
- Lokasi Stasiun Pengisian yang Ada: Agar tidak memenuhi area mana pun dan menjaga penyebaran merata.
- Analisis Prediktif untuk Ekspansi di Masa Depan: AI menggunakan tren penjualan kendaraan listrik, pergeseran demografi, dan perkembangan perkotaan untuk memproyeksikan kebutuhan masa depan yang memandu perencanaan jangka panjang.
Gambar 2: Peta panas yang menampilkan distribusi stasiun pengisian kendaraan listrik di AS
2. Prediksi Permintaan
Strategi prediksi permintaan yang efektif sangat penting untuk mengoptimalkan penempatan dan pengoperasian stasiun pengisian dan penting karena beberapa alasan penting. Pertama, prediksi permintaan yang akurat memungkinkan penempatan stasiun pengisian yang strategis. Dengan memperkirakan kapan dan di mana kebutuhan pengisian daya akan paling tinggi, sistem berbasis AI dapat mengoptimalkan distribusi geografis infrastruktur pengisian daya. Hal ini memastikan bahwa stasiun pengisian daya berlokasi di wilayah dengan permintaan tinggi, sehingga mendorong aksesibilitas bagi beragam pengguna di seluruh wilayah perkotaan dan pedesaan.
Kedua, prediksi permintaan berkontribusi terhadap perencanaan kapasitas yang efektif. Dengan menganalisis data historis dan menggabungkan faktor-faktor seperti variasi musiman, pola waktu, dan perilaku pengguna, AI dapat membantu menentukan kapasitas optimal untuk setiap stasiun pengisian daya. Hal ini memastikan bahwa infrastruktur dirancang untuk memenuhi permintaan tanpa menyebabkan kelebihan beban atau inefisiensi pada jaringan listrik. Di bawah ini tercantum faktor-faktor yang mempengaruhi prediksi permintaan.
- Data Transaksi Pengisian EV:
- Detail tentang setiap sesi pengisian daya (waktu, durasi, lokasi)
- Energi yang dikonsumsi per sesi pengisian daya
- Jenis pengisian daya (pengisian cepat, pengisian lambat)
- Data Lalu Lintas dan Mobilitas:
- Data GPS dari kendaraan untuk memahami pola perjalanan
- Data arus lalu lintas di berbagai wilayah dan pada waktu berbeda dalam sehari
- Demografi Pengguna:
- Usia, jenis kelamin, dan lokasi tempat tinggal pengguna kendaraan listrik
- Cuaca:
- Kondisi cuaca dapat mempengaruhi pola berkendara
- Data Sosial Ekonomi:
- Tingkat pendapatan
- Daerah perkotaan versus pedesaan
Predicting demand is crucial for user satisfaction. Users benefit from a charging infrastructure that aligns with their needs, minimizing wait times and providing a seamless experience. AI’s ability to analyze diverse datasets, including user behavior and preferences, allows for personalized and user-centric demand prediction, enhancing the overall satisfaction of EV owners
3. Model Penetapan Harga Pengisian Dinamis
Model penetapan harga tetap tradisional mungkin tidak memanfaatkan potensi penuh dari jaringan pengisian daya yang dinamis dan responsif. AI dapat menganalisis data real-time, termasuk permintaan energi, beban jaringan, dan perilaku pengguna, untuk menerapkan model penetapan harga dinamis. Hal ini tidak hanya mengoptimalkan pemanfaatan infrastruktur pengisian daya tetapi juga mendorong pengguna untuk mengisi daya di luar jam sibuk, sehingga mendorong distribusi energi yang lebih seimbang dan berkelanjutan. Sebuah studi penelitian [4] tentang skema penetapan harga dinamis berdasarkan permainan Stackelberg untuk stasiun pengisian kendaraan listrik menghasilkan kesimpulan bahwa skema penetapan harga yang dirancang dengan baik dapat menyebabkan penurunan harga jual stasiun pengisian daya sekaligus meningkatkan keuntungan stasiun; win-win solution bagi konsumen dan penyedia.
Komponen yang dimasukkan ke dalam model penetapan harga:
- Permintaan Energi dan Beban Jaringan: Algoritme AI dapat memanfaatkan permintaan listrik dan data beban jaringan secara real-time. Saat permintaan tinggi, harga bisa dinaikkan, begitu pula sebaliknya.
- Perilaku dan Pola Pengguna: Analisis data riwayat penagihan, termasuk frekuensi, durasi, dan waktu pengisian yang diinginkan, membantu memprediksi perilaku di masa mendatang dan menyesuaikan harga.
- Waktu dalam Sehari/Minggu dan Musiman: Harga dapat bervariasi berdasarkan waktu, hari dalam seminggu, atau musim, dengan mempertimbangkan pola penggunaan umum selama periode tersebut.
- Jenis Pengisian (Pengisian Cepat vs. Lambat): Tarif yang berbeda dapat diatur untuk berbagai jenis pengisian daya.
Gambar 4: Harga stasiun pengisian kendaraan listrik di AS
Model penetapan harga dinamis berperan dalam keterjangkauan dan aksesibilitas. Dengan menawarkan harga yang lebih rendah di luar jam sibuk atau ketika sumber energi terbarukan berlimpah, sistem berbasis AI menjadikan pengisian daya listrik lebih hemat biaya bagi beragam pengguna. Pendekatan ini sejalan dengan prinsip keadilan, yang memastikan bahwa manfaat mobilitas listrik dapat diakses oleh individu dari berbagai kelompok pendapatan.
Adopsi solusi berbasis AI dalam pengisian daya kendaraan listrik (EV) berkembang pesat, menawarkan potensi manfaat dalam efisiensi, pengalaman pengguna, dan manajemen jaringan listrik.
Namun, kemajuan teknologi ini juga menimbulkan pertimbangan penting seputar keadilan algoritmik. Memastikan bahwa sistem AI dalam pengisian daya kendaraan listrik bersifat adil dan tidak memihak sangat penting untuk mendorong akses yang adil terhadap infrastruktur pengisian daya.
Data yang Beragam dan Mewakili
To mitigate biases, it’s crucial to ensure that training data is diverse and representative of the entire user base. This involves collecting data from a broad range of geographic locations, demographic groups, and charging scenarios. Within each dataset biases present in the training data need to be identified and rectified. Below are the various aspects that need to be considered when picking the datasets:
- Keanekaragaman Geografis:
- Daerah Perkotaan dan Pedesaan: Menggabungkan data dari lingkungan perkotaan dan pedesaan memastikan desain jaringan listrik bersifat inklusif dan memenuhi kebutuhan beragam komunitas.
- Iklim yang Berbeda: Variasi iklim berdampak pada perilaku pengisian daya dan konsumsi energi. Kumpulan data yang mencerminkan beragam kondisi iklim berkontribusi pada model AI yang kuat.
- Keanekaragaman Demografi:
- Faktor Sosial Ekonomi: Memasukkan data dari berbagai latar belakang sosial ekonomi membantu menghindari bias dan memastikan bahwa infrastruktur pengisian daya dapat diakses oleh pengguna di berbagai tingkat pendapatan.
- Pertimbangan Budaya: Preferensi budaya dan perbedaan gaya hidup memengaruhi kebiasaan mengisi daya. Kumpulan data yang beragam yang mencakup nuansa budaya berkontribusi terhadap desain jaringan pengisian daya yang lebih inklusif.
- Keanekaragaman Kendaraan:
- Berbagai Model EV: Model kendaraan listrik yang berbeda memiliki persyaratan pengisian daya yang berbeda. Memasukkan data dari berbagai kendaraan listrik memastikan bahwa infrastruktur pengisian daya memenuhi spesifikasi berbagai kendaraan.
- Teknologi Pengisian Daya: Kumpulan data harus memperhitungkan berbagai teknologi pengisian daya, termasuk pengisian cepat, pengisian daya standar, dan teknologi baru, untuk mengoptimalkan desain jaringan listrik.
- Keanekaragaman Temporal:
- Variasi Musiman: Perilaku pengisian daya dapat bervariasi sesuai musim. Kumpulan data yang mencakup musim berbeda memungkinkan sistem AI mengadaptasi desain jaringan pengisian daya terhadap perubahan kondisi cuaca.
- Pola Waktu Seharian: Memahami variasi permintaan pengisian daya sepanjang hari membantu mengoptimalkan infrastruktur pengisian daya untuk jangka waktu yang berbeda.
Saat membangun model AI untuk prediksi permintaan, misalnya memprediksi lokasi stasiun pengisian kendaraan listrik berikutnya, penting untuk memastikan kumpulan data yang beragam termasuk semua fitur di atas telah dikurasi.
Setelah fitur dikurasi, pentingkah untuk mengakses keseimbangan kumpulan data. Kumpulan data yang tidak seimbang dapat menyebabkan hasil yang tidak seimbang dan bias. Grafik menunjukkan data seimbang untuk beberapa fitur pivot seperti Usia dan preferensi jenis Kendaraan.
Gambar 5: Fitur seimbang untuk model penempatan stasiun pengisian daya kendaraan listrik berdasarkan usia
Gambar 6: Fitur seimbang untuk model penempatan stasiun pengisian daya EV berdasarkan jenis kendaraan
Transparansi Algoritma
Transparency is a cornerstone of addressing bias in AI. Charging algorithms should be designed to be transparent, providing users with insights into how decisions are made regarding charging rates, optimal times, and other critical factors. Understanding the algorithm’s decision-making process fosters trust and allows users to hold charging providers accountable.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) plays a crucial role in enhancing the explainability of AI predictions. By creating interpretable models that approximate the predictions of complex machine learning models, LIME provides insights into how different features influence these predictions. For instance, in the context of EV charging station placement, LIME can help reveal the reasons behind a model’s recommendation to place a charging station- in the below explainer plot- the features that contribute positively to the prediction(placing an EV charging station at location x) is highly impacted by the socio-economic status. Traffic and population density negatively impact the prediction. This is just a hypothetical dataset and analysis, and real life predictions could deeply vary. The purpose of this plot is to show how powerful LIME can be to explain how a particular prediction is made- what features carry more importance vs the others.
Gambar 7: AI yang dapat dijelaskan untuk prediksi EV Charging Station menggunakan LIME
EVI-Equity: Infrastruktur Kendaraan Listrik untuk Model Ekuitas yang dikembangkan oleh NREL [5] adalah alat yang luar biasa untuk mengukur ekuitas infrastruktur pengisian kendaraan listrik (EV) nasional menggunakan analisis komprehensif dan beresolusi tinggi. Ini memberikan peta visualisasi yang memungkinkan pemangku kepentingan memeriksa karakteristik ekuitas infrastruktur pengisian daya kendaraan listrik sehingga memudahkan untuk memeriksa dan memahami hasilnya. Misalnya. ketika diterapkan di wilayah Chicago, grafik di bawah menggambarkan perbedaan akses pengisian daya dan adopsi kendaraan listrik berdasarkan pendapatan dan ras.
Gambar 8: Hasil model EVI-Ekuitas untuk wilayah Chicago dan sekitarnya
Melindungi Privasi Pengguna
Dengan pesatnya peningkatan Kendaraan Terhubung, semakin banyak pula data yang dialirkan dari kendaraan ke cloud. Hal ini tidak hanya mencakup metrik kendaraan seperti kapasitas baterai, jarak tempuh yang tersisa, pengaturan pengguna seperti pengatur suhu, namun juga metrik perilaku pengemudi seperti laju akselerasi/pengereman, umpan video dan audio, aktivasi sensor anti-pengereman/keberangkatan jalur. Metrik ini, jika digunakan secara tidak adil, dapat digunakan untuk menciptakan profil perilaku pengemudi dan pada gilirannya menambah bias dalam pengambilan keputusan.
Saat AI memproses sejumlah besar data pengguna untuk mengoptimalkan penempatan jaringan pengisian daya, privasi menjadi perhatian utama. Penerapan prinsip privasi demi desain memastikan infrastruktur pengisian daya berbasis AI menghormati privasi pengguna dan mematuhi peraturan perlindungan data.
Teknik Privasi untuk Penanganan Data yang Bertanggung Jawab:
- Anonimisasi: Anonimisasi melibatkan penghapusan atau enkripsi informasi identitas pribadi dari aliran data. Dengan memisahkan data dari individu tertentu, akan jauh lebih sulit untuk melacak metrik kembali ke faktor pendorong tertentu.
- Pengumpulan: Agregasi melibatkan penggabungan beberapa titik data untuk membentuk ringkasan umum. Alih-alih memproses metrik perilaku pengemudi individual, AI dapat menganalisis pola gabungan di kumpulan data yang lebih besar. Hal ini tidak hanya melindungi privasi masing-masing pengemudi tetapi juga memastikan bahwa keputusan penagihan jaringan listrik didasarkan pada tren kolektif dan bukan pada profil pengguna tertentu.
- Privasi Diferensial: Privasi diferensial menambah gangguan atau keacakan pada masing-masing titik data, sehingga sulit untuk menentukan kontribusi satu pengguna terhadap kumpulan data. Teknik ini mencapai keseimbangan antara utilitas data dan perlindungan privasi, memungkinkan AI menghasilkan optimalisasi jaringan pengisian daya yang akurat tanpa mengorbankan privasi individu pengemudi.
- Enkripsi Homomorfik: Homomorphic encryption enables computations on encrypted data without decrypting it. This technique allows AI to analyze encrypted driver behavior metrics, ensuring that the privacy of individual users is maintained throughout the optimization process. It’s a powerful tool for striking a balance between data-driven insights and privacy protection.
Ketika adopsi kendaraan listrik (EV) secara global semakin meningkat, jaringan pengisian daya yang dilengkapi dengan AI menghadapi peluang yang menjanjikan dan tanggung jawab yang besar. Misi mereka adalah memberikan kenyamanan dan keandalan bagi pengemudi sekaligus memastikan ketahanan jaringan listrik lokal, sambil memprioritaskan keadilan dan akuntabilitas. Meskipun tantangannya rumit, potensi manfaat di masa depan sangat besar, mulai dari udara yang lebih bersih dan mitigasi perubahan iklim hingga mencapai kemandirian energi dan mendorong pengembangan keterampilan generasi mendatang.
Peran penting AI dan pembelajaran mesin dalam mewujudkan visi ini tidak dapat dilebih-lebihkan. Teknologi ini menjanjikan pengaturan pengisian daya yang terpersonalisasi dan berseri dalam skala besar, yang dapat melayani jutaan pengguna. Namun, untuk menjamin kepercayaan publik, algoritme yang menggerakkan sistem ini harus berpusat pada prinsip keadilan dan transparansi, sekaligus meningkatkan aksesibilitas dan keandalan.
[1] Pertumbuhan pasar pengisian kendaraan listrik AS: PwC
[2] Peran kecerdasan buatan dalam adopsi kendaraan listrik secara massal
[3] Data-driven smart charging for heterogeneous electric vehicle fleets – ScienceDirect
Swagata Ashwani adalah ilmuwan data berpengalaman dengan latar belakang yang kaya dalam bidang analitik dan data besar. Saat ini menjabat sebagai Principal Data Scientist di Boomi, Swagata memainkan peran penting dalam memanfaatkan kekuatan data untuk mendorong inovasi dan efisiensi. Dalam perannya, ia memainkan peran penting dalam memimpin inisiatif AI generatif bagi perusahaan. Dia juga merupakan Pemimpin Cabang di SF Women in Data, di mana dia mendorong pembangunan komunitas yang kaya bagi perempuan untuk merayakan perempuan dalam berbagai peran data.
Ankur Gupta adalah pemimpin bidang teknik dengan pengalaman selama satu dekade di bidang keberlanjutan, transportasi, telekomunikasi, dan infrastruktur; saat ini menjabat sebagai Manajer Teknik di Uber. Dalam peran ini, beliau berperan penting dalam mendorong kemajuan Platform Kendaraan Uber, memimpin upaya menuju masa depan tanpa emisi melalui integrasi kendaraan listrik dan kendaraan yang terhubung.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: 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
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- atas
- berlimpah-limpah
- mengakses
- aksesibilitas
- dapat diakses
- demikian
- Akun
- akuntabilitas
- akuntabel
- akuntansi
- tepat
- mencapai
- di seluruh
- Activation
- menyesuaikan
- menambahkan
- menangani
- Menambahkan
- menyesuaikan
- Adopsi
- kemajuan
- maju
- mempengaruhi
- usia
- pengumpulan
- AI
- Model AI
- Sistem AI
- bantu
- UDARA
- algoritma
- algoritmik
- algoritma
- Rata
- Semua
- mengizinkan
- memungkinkan
- sepanjang
- juga
- Meskipun
- jumlah
- an
- analisis
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- dan infrastruktur
- Diantisipasi
- Apa pun
- terapan
- pendekatan
- kira-kira
- ADALAH
- DAERAH
- daerah
- sekitar
- buatan
- kecerdasan buatan
- AS
- aspek
- penilaian
- terkait
- At
- audio
- tersedianya
- menghindari
- kembali
- latar belakang
- latar belakang
- Saldo
- seimbang
- balancing
- mendasarkan
- berdasarkan
- baterai
- BE
- menjadi
- laku
- di belakang
- makhluk
- di bawah
- manfaat
- Manfaat
- TERBAIK
- Lebih baik
- antara
- prasangka
- bias
- bias
- Besar
- Big data
- kedua
- Membawa
- luas
- Bangunan
- sibuk
- tapi
- by
- CAN
- tidak bisa
- kemampuan
- Kapasitas
- mobil
- membawa
- melayani
- katering
- melayani
- menyebabkan
- merayakan
- sel
- pusat
- tantangan
- menantang
- perubahan
- mengubah
- Bab
- karakteristik
- biaya
- pengisian
- Stasiun pengisian
- Chicago
- pembersih
- Iklim
- Perubahan iklim
- awan
- Mengumpulkan
- Kolektif
- menggabungkan
- komersial
- Masyarakat
- masyarakat
- bepergian
- perusahaan
- kompleks
- luas
- kompromi
- perhitungan
- Perhatian
- kesimpulan
- Kondisi
- kemacetan
- terhubung
- pertimbangan
- dianggap
- mengingat
- kendala
- dikonsumsi
- konsumen
- konsumsi
- konteks
- menyumbang
- berkontribusi
- kontribusi
- kontrol
- kenyamanan
- dengan nyaman
- landasan
- bisa
- penutup
- dibuat
- membuat
- membuat
- kritis
- sangat penting
- kultural
- dikuratori
- terbaru
- Sekarang
- canggih
- data
- titik data
- perlindungan data
- ilmuwan data
- Data-driven
- kumpulan data
- hari
- dasawarsa
- memutuskan
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- lebih dalam
- sangat
- Permintaan
- demografis
- Demografi
- kepadatan
- keberangkatan
- penyebaran
- Mendesain
- dirancang
- merancang
- desain
- Menentukan
- menentukan
- dikembangkan
- Pengembangan
- perbedaan
- berbeda
- membahas
- berbeda
- berbeda
- distribusi
- menyelam
- beberapa
- Keragaman
- domain
- mendorong
- pengemudi
- driver
- penggerak
- lamanya
- selama
- dinamis
- setiap
- Mudah
- Efektif
- efisiensi
- Listrik
- kendaraan listrik
- kendaraan listrik
- listrik
- muncul
- teknologi yang muncul
- aktif
- memungkinkan
- memungkinkan
- meliputi
- mendorong
- terenkripsi
- enkripsi
- energi
- Konsumsi Energi
- Teknik
- meningkatkan
- memastikan
- Memastikan
- memastikan
- Seluruh
- lingkungan
- adil
- keadilan
- penting
- diperkirakan
- Eter (ETH)
- EV
- Bahkan
- ev
- memeriksa
- Memeriksa
- contoh
- melebihi
- perluasan
- diharapkan
- pengalaman
- Menjelaskan
- Dapat dijelaskan
- AI yang bisa dijelaskan
- Menghadapi
- faktor
- adil
- keadilan
- fantastis
- FAST
- Fitur
- tetap
- aliran
- Mengalir
- Untuk
- bentuk
- membina
- memupuk
- Frekuensi
- dari
- membuahkan hasil
- penuh
- masa depan
- Keuntungan
- permainan
- Gender
- digeneralisasi
- menghasilkan
- generatif
- AI generatif
- geografis
- diberikan
- Aksi
- grafik
- grafik
- lebih besar
- kisi
- Grup
- Tumbuh
- Pertumbuhan
- membimbing
- Gupta
- Penanganan
- sulit
- memanfaatkan
- Memanfaatkan
- Memiliki
- he
- membantu
- membantu
- dia
- High
- resolusi tinggi
- lebih tinggi
- paling tinggi
- sangat
- jalan raya
- historis
- memegang
- memegang
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- Namun
- HTTPS
- diidentifikasi
- mengenali
- if
- menggambarkan
- tidak seimbang
- besar
- Dampak
- dampak
- melaksanakan
- mengimplementasikan
- pentingnya
- penting
- in
- termasuk
- Termasuk
- Inklusif
- Pendapatan
- menggabungkan
- menggabungkan
- Pada meningkat
- meningkatkan
- kemerdekaan
- sendiri-sendiri
- individu
- industri
- ketidakefisienan
- mempengaruhi
- informasi
- Infrastruktur
- diresapi
- inisiatif
- Innovation
- wawasan
- install
- contoh
- sebagai gantinya
- integrasi
- Intelijen
- ke
- rumit
- melibatkan
- IT
- hakim
- hanya
- KDnugget
- kunci
- lebih besar
- memimpin
- pemimpin
- terkemuka
- pengetahuan
- Dipimpin
- adalah ide yang bagus
- leveraging
- Hidup
- gaya hidup
- Mungkin
- Kapur
- Daftar
- memuat
- lokal
- terletak
- tempat
- lokasi
- jangka panjang
- TERLIHAT
- menurunkan
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- memelihara
- utama
- membuat
- Membuat
- pengelolaan
- manajer
- peta
- Peta
- Pasar
- Massa
- Adopsi Massal
- besar-besaran
- Maksimalkan
- maksimum
- Mungkin..
- berarti
- ukur
- Pelajari
- Metrik
- mungkin
- juta
- jutaan
- meminimalkan
- Misi
- Mengurangi
- mitigasi
- mobilitas
- model
- model
- Momentum
- lebih
- beberapa
- harus
- banyak sekali
- Nasional
- Arahkan
- Dekat
- Perlu
- dibutuhkan
- kebutuhan
- negatif
- jaringan
- New
- berikutnya
- generasi selanjutnya
- Kebisingan
- nuansa
- jumlah
- of
- menawarkan
- on
- hanya
- operasi
- Peluang
- optimal
- optimasi
- Optimize
- Mengoptimalkan
- mengoptimalkan
- or
- mengatur
- urutan
- Lainnya
- Lainnya
- lebih
- secara keseluruhan
- dilebih-lebihkan
- terpenting
- tertentu
- khususnya
- pola
- untuk
- periode
- Personalized
- Sendiri
- fisik
- memilih
- sangat penting
- Tempat
- ditempatkan
- penempatan
- Tempat
- penempatan
- perencanaan
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Bermain
- memainkan
- alur
- poin
- populasi
- posisi
- positif
- potensi
- kekuasaan
- Jaringan listrik
- kuat
- meramalkan
- memprediksi
- ramalan
- Prediksi
- preferensi
- disukai
- menyajikan
- harga pompa cor beton mini
- harga
- di harga
- model penetapan harga
- Utama
- prinsip-prinsip
- memprioritaskan
- prioritas
- pribadi
- Masalah
- proses
- proses
- pengolahan
- Profil
- profil
- Keuntungan
- proyek
- diproyeksikan
- janji
- menjanjikan
- mempromosikan
- perlindungan
- pemberi
- penyedia
- menyediakan
- menyediakan
- publik
- kepercayaan publik
- tujuan
- PWC
- Ras
- meningkatkan
- keserampangan
- jarak
- mulai
- cepat
- cepat
- Penilaian
- Tarif
- agak
- nyata
- kehidupan nyata
- real-time
- data waktu nyata
- alasan
- Rekomendasi
- rekomendasi
- diperbaiki
- pengurangan
- mencerminkan
- mengenai
- wilayah
- peraturan
- keandalan
- yang tersisa
- pemindahan
- Terbarukan
- energi terbarukan
- wakil
- wajib
- Persyaratan
- penelitian
- perumahan
- ketahanan
- hormat
- tanggung jawab
- tanggung jawab
- responsif
- Hasil
- mengungkapkan
- Merevolusi
- Kaya
- Naik
- kuat
- Peran
- peran
- rute
- Pedesaan
- Daerah pedesaan
- s
- pengamanan
- penjualan
- kepuasan
- mengatakan
- Skala
- skenario
- skema
- ilmiah
- ilmuwan
- mulus
- Musim
- musiman
- berpengalaman
- musim
- aman
- Penjualan
- Sensor
- porsi
- Sidang
- set
- pengaturan
- beberapa
- dia
- bergeser
- Pergeseran
- harus
- Menunjukkan
- menampilkan
- penting
- signifikan
- tunggal
- situs web
- keterampilan
- lambat
- pintar
- cerdas
- So
- sosioekonomi
- terjual
- Solusi
- beberapa
- sumber
- ketegangan
- tertentu
- spesifikasi
- kecepatan
- penyebaran
- stakeholder
- standar
- stasiun
- Stasiun
- Status
- Strategis
- Secara strategis
- Penyelarasan
- aliran
- streaming
- Pemogokan
- studi
- Belajar
- seperti itu
- Keberlanjutan
- berkelanjutan
- Energi Berkelanjutan
- sistem
- teknik
- teknik
- teknologi
- Teknologi
- telekomunikasi
- dari
- bahwa
- Grafik
- Grafik
- mereka
- Sana.
- Ini
- mereka
- ini
- itu
- Melalui
- di seluruh
- Demikian
- waktu
- kali
- untuk
- alat
- terhadap
- jejak
- lalu lintas
- Pelatihan
- .
- Transparansi
- jelas
- angkutan
- perjalanan
- Tren
- Kepercayaan
- mengetik
- jenis
- khas
- uber
- tidak bias
- mengalami
- memahami
- pemahaman
- perkotaan
- us
- penggunaan
- bekas
- Pengguna
- Pengguna Pengalaman
- privasi pengguna
- berpusat pada pengguna
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- kegunaan
- Penggunaan
- Berharga
- Nilai - Nilai
- variasi
- variasi
- berbagai
- berbeda
- Luas
- kendaraan
- Kendaraan
- Lawan
- giat
- wakil
- Video
- penglihatan
- visualisasi
- vs
- menunggu
- we
- Cuaca
- minggu
- selamat datang
- BAIK
- adalah
- Apa
- ketika
- sementara
- akan
- Win-Win
- dengan
- dalam
- tanpa
- Wanita
- industri udang di seluruh dunia.
- akan
- X
- zephyrnet.dll