Di: Ankur Gupta e Swagata Ashwani
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L’intelligenza artificiale ha un’enorme promessa di rivoluzionare l’accessibilità e la disponibilità della ricarica dei veicoli elettrici. La domanda di ricarica dei veicoli elettrici sta esplodendo poiché il settore dei trasporti sta subendo un massiccio spostamento verso i veicoli elettrici. Nel 6.5 sono stati venduti in tutto il mondo oltre 2021 milioni di veicoli elettrici, pari al 9% delle vendite di autovetture. Tale numero dovrebbe superare il 25% entro il 2030. Una recente analisi ha stimato che il numero di stazioni di ricarica necessarie per soddisfare la domanda di ricarica dovrebbe aumentare di 10 volte entro il 2040 [1].
Figura 1: Domanda prevista di stazioni di ricarica per veicoli elettrici per tipologia
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a creare un’infrastruttura di ricarica più intelligente e reattiva. Tuttavia, poiché ne accogliamo con favore i vantaggi, dobbiamo anche affrontare la rapida implementazione e dobbiamo anche garantire che sia in linea con valori quali equità, trasparenza e responsabilità.
I set di dati che alimentano i modelli di intelligenza artificiale baserebbero le loro raccomandazioni sull’attuale adozione dei veicoli elettrici in quelle aree, sulla domanda di veicoli elettrici e sull’utilizzo previsto dei caricabatterie. Tuttavia, dobbiamo controllare le distorsioni basate su fattori socioeconomici per garantire che le nuove stazioni inserite nella rete consentano un accesso giusto ed equo.
Esistono anche una miriade di studi scientifici [2,3] che discutono di come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati per aiutare i pianificatori a decidere dove posizionare i caricabatterie per veicoli elettrici e quale tipo di caricabatterie installare. Progettare una rete di ricarica per veicoli elettrici è un problema complesso e sono in gioco vari fattori, tra cui:
posizione del caricabatterie, prezzo, tipo di standard di ricarica, velocità di ricarica, bilanciamento della rete energetica e previsione della domanda. Approfondiamo gli aspetti chiave in cui l'intelligenza artificiale può aiutarci a prendere una decisione migliore.
1. Posizionamento ottimale della stazione di ricarica
L’intelligenza artificiale eccelle nell’elaborazione di vasti set di dati e nell’estrazione di insight significativi. Questa capacità diventa particolarmente preziosa quando si determinano le posizioni ottimali per le stazioni di ricarica. Analizzando fattori quali modelli di traffico, densità di popolazione e dati geografici, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono posizionare strategicamente le stazioni di ricarica per massimizzare l’accessibilità e la comodità dell’utente.
Ad esempio, potrebbero essere necessarie stazioni di ricarica per veicoli elettrici lungo le rotte trafficate dei pendolari, vicino alle principali autostrade o in aree con alte concentrazioni di veicoli elettrici. È probabile che le aree residenziali e commerciali ad alta densità abbiano una maggiore domanda di stazioni di ricarica per veicoli elettrici. L’intelligenza artificiale può analizzare i dati demografici e le mappe della densità di popolazione per individuare queste aree. Per l’analisi, i set di dati devono incorporare le tendenze future nelle vendite di veicoli elettrici, nella crescita della popolazione e nello sviluppo urbano.
Il miglior sito per le stazioni di ricarica:
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono eccellenti nell’analisi dei big data. Possono aiutare a determinare le aree migliori per le stazioni di ricarica dei veicoli elettrici. In questa valutazione vengono considerati vari aspetti tra cui:
- Modelli di traffico: l’intelligenza artificiale esamina i flussi di traffico e i livelli di congestione in modo da identificare le aree ad alto utilizzo.
- Densità di popolazione: viene data priorità ai luoghi con elevata densità di popolazione, garantendo così la massima accessibilità.
- Dati geografici: ciò comporta l'esame del terreno fisico e dei vincoli della pianificazione urbana per giudicarne l'adeguatezza.
- Posizioni delle stazioni di ricarica esistenti: per non saturare alcuna area e mantenere una distribuzione uniforme.
- Analisi predittiva per l’espansione futura: l’intelligenza artificiale utilizza le tendenze nelle vendite di veicoli elettrici, i cambiamenti demografici e lo sviluppo urbano per proiettare i requisiti futuri che guidano la pianificazione a lungo termine.
Figure 2
: Mappa termica che mostra la distribuzione delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici negli Stati Uniti
2. Previsione della domanda
Una strategia efficace di previsione della domanda è fondamentale per ottimizzare il posizionamento e il funzionamento delle stazioni di ricarica ed è essenziale per diversi motivi critici. In primo luogo, un’accurata previsione della domanda consente il posizionamento strategico delle stazioni di ricarica. Prevedendo quando e dove le esigenze di ricarica saranno maggiori, i sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono ottimizzare la distribuzione geografica delle infrastrutture di ricarica. Ciò garantisce che le stazioni di ricarica siano convenientemente posizionate in aree con una domanda elevata prevista, promuovendo l’accessibilità per una vasta gamma di utenti nei paesaggi urbani e rurali.
In secondo luogo, la previsione della domanda contribuisce a un’efficace pianificazione della capacità. Analizzando i dati storici e incorporando fattori quali variazioni stagionali, schemi dell'ora del giorno e comportamenti degli utenti, l'intelligenza artificiale può aiutare a determinare la capacità ottimale per ciascuna stazione di ricarica. Ciò garantisce che l’infrastruttura sia progettata per soddisfare la domanda senza causare sovraccarichi o inefficienze nella rete elettrica. Di seguito sono elencati i fattori che contribuiscono alla previsione della domanda.
- Dati sulle transazioni di ricarica dei veicoli elettrici:
- Dettagli su ciascuna sessione di ricarica (ora, durata, posizione)
- Energia consumata per sessione di ricarica
- Tipo di ricarica (ricarica rapida, ricarica lenta)
- Dati sul traffico e sulla mobilità:
- Dati GPS provenienti dai veicoli per comprendere i modelli di viaggio
- Dati sui flussi di traffico nelle diverse zone e nei diversi orari della giornata
- Dati demografici utente:
- Età, sesso e ubicazione residenziale degli utenti di veicoli elettrici
- Meteo:
- Le condizioni meteorologiche possono influenzare i modelli di guida
- Dati socioeconomici:
- Livelli di reddito
- Aree urbane contro aree rurali
Prevedere la domanda è fondamentale per la soddisfazione degli utenti. Gli utenti beneficiano di un'infrastruttura di ricarica in linea con le loro esigenze, riducendo al minimo i tempi di attesa e fornendo un'esperienza senza interruzioni. La capacità dell'intelligenza artificiale di analizzare diversi set di dati, inclusi il comportamento e le preferenze degli utenti, consente una previsione della domanda personalizzata e incentrata sull'utente, migliorando la soddisfazione complessiva dei proprietari di veicoli elettrici
3. Modelli di tariffazione con ricarica dinamica
I tradizionali modelli di tariffazione fissa potrebbero non sfruttare appieno il potenziale di una rete di tariffazione dinamica e reattiva. L’intelligenza artificiale può analizzare dati in tempo reale, tra cui la domanda di energia, il carico della rete e il comportamento degli utenti, per implementare modelli di prezzo dinamici. Ciò non solo ottimizza l’utilizzo dell’infrastruttura di ricarica, ma incoraggia anche gli utenti a ricaricare durante le ore non di punta, promuovendo una distribuzione dell’energia più equilibrata e sostenibile. Uno studio di ricerca [4] sullo schema di prezzi dinamici basato sul gioco Stackelberg per le stazioni di ricarica per veicoli elettrici ha portato alla conclusione che uno schema di prezzi ben congegnato può portare a una riduzione del prezzo di vendita della stazione di ricarica aumentando al contempo il profitto della stazione; un vantaggio sia per il consumatore che per il fornitore.
Componenti che alimentano un modello di prezzo:
- Domanda di energia e carico di rete: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono utilizzare la domanda di elettricità in tempo reale e i dati sul carico della rete. Durante una domanda elevata, i prezzi possono essere aumentati e viceversa.
- Comportamento e modelli dell'utente: L'analisi dei dati storici di addebito, inclusi frequenza, durata e orari preferiti per la ricarica, aiuta a prevedere il comportamento futuro e ad adeguare i prezzi di conseguenza.
- Ora del giorno/settimana e stagionalità: I prezzi possono variare in base all'ora del giorno, al giorno della settimana o alla stagione, considerando i modelli di utilizzo tipici durante questi periodi.
- Tipo di ricarica (ricarica rapida o lenta): È possibile impostare tariffe diverse per diversi tipi di ricarica.
Figura 4: Prezzi delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici negli Stati Uniti
I modelli di prezzo dinamici svolgono un ruolo nella convenienza e nell’accessibilità. Offrendo prezzi più bassi durante le ore non di punta o quando le fonti di energia rinnovabile sono abbondanti, i sistemi basati sull’intelligenza artificiale rendono la ricarica elettrica più economicamente fattibile per una vasta gamma di utenti. Questo approccio è in linea con i principi di equità, garantendo che i benefici della mobilità elettrica siano accessibili a individui di diverse fasce di reddito.
L’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale nella ricarica dei veicoli elettrici (EV) sta avanzando rapidamente, offrendo potenziali vantaggi in termini di efficienza, esperienza utente e gestione della rete.
Tuttavia, questo progresso tecnologico solleva anche importanti considerazioni sull’equità algoritmica. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale nella ricarica dei veicoli elettrici siano equi e imparziali è fondamentale per promuovere un accesso equo alle infrastrutture di ricarica.
Dati diversi e rappresentativi
Per mitigare i pregiudizi, è fondamentale garantire che i dati di addestramento siano diversificati e rappresentativi dell'intera base utenti. Ciò comporta la raccolta di dati da un’ampia gamma di posizioni geografiche, gruppi demografici e scenari di tariffazione. All'interno di ciascun set di dati i bias presenti nei dati di addestramento devono essere identificati e corretti. Di seguito sono riportati i vari aspetti che devono essere considerati nella scelta dei set di dati:
- Diversità geografica:
- Aree urbane e rurali: l’integrazione dei dati provenienti sia dagli ambienti urbani che da quelli rurali garantisce che la progettazione delle reti di ricarica sia inclusiva e soddisfi le esigenze delle diverse comunità.
- Climi diversi: le variazioni climatiche influiscono sui comportamenti di ricarica e sul consumo di energia. I set di dati che riflettono le diverse condizioni climatiche contribuiscono a robusti modelli di intelligenza artificiale.
- Diversità demografica:
- Fattori socioeconomici: l’inclusione di dati provenienti da contesti socioeconomici diversi aiuta a evitare pregiudizi e garantisce che l’infrastruttura di ricarica sia accessibile agli utenti di diversi livelli di reddito.
- Considerazioni culturali: le preferenze culturali e le differenze di stile di vita influenzano le abitudini di ricarica. Diversi set di dati che comprendono sfumature culturali contribuiscono a progetti di reti di ricarica più inclusive.
- Diversità dei veicoli:
- Vari modelli di veicoli elettrici: diversi modelli di veicoli elettrici hanno requisiti di ricarica distinti. L’integrazione dei dati provenienti da una varietà di veicoli elettrici garantisce che l’infrastruttura di ricarica soddisfi le specifiche dei vari veicoli.
- Tecnologie di ricarica: i set di dati dovrebbero tenere conto delle diverse tecnologie di ricarica, tra cui la ricarica rapida, la ricarica standard e le tecnologie emergenti, per ottimizzare di conseguenza la progettazione della rete.
- Diversità temporale:
- Variazioni stagionali: i comportamenti di ricarica possono variare stagionalmente. I set di dati che coprono diverse stagioni consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di adattare la progettazione delle reti di ricarica alle mutevoli condizioni meteorologiche.
- Schemi relativi all'ora del giorno: comprendere le variazioni della domanda di ricarica durante il giorno aiuta a ottimizzare l'infrastruttura di ricarica per diversi intervalli di tempo.
Durante la creazione di un modello di intelligenza artificiale per la previsione della domanda, ad esempio per prevedere dove posizionare la prossima stazione di ricarica per veicoli elettrici, è fondamentale garantire che venga curato un set di dati diversificato che includa tutte le funzionalità di cui sopra.
Una volta selezionate le funzionalità, è importante accedere all'equilibrio del set di dati. Un set di dati sbilanciato può portare a risultati distorti e distorti. I grafici mostrano dati bilanciati per alcune delle caratteristiche imperniate come l'età e la preferenza del tipo di veicolo.
Figura 5: Caratteristiche bilanciate per il modello di posizionamento delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici in base all'età
Figura 6: Caratteristiche bilanciate per il modello di posizionamento delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici per tipo di veicolo
Trasparenza algoritmica
La trasparenza è una pietra angolare per affrontare i pregiudizi nell’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di addebito dovrebbero essere progettati per essere trasparenti, fornendo agli utenti informazioni dettagliate su come vengono prese le decisioni relative alle tariffe di addebito, ai tempi ottimali e ad altri fattori critici. Comprendere il processo decisionale dell'algoritmo favorisce la fiducia e consente agli utenti di ritenere responsabili i fornitori di servizi di ricarica.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) svolge un ruolo cruciale nel migliorare la spiegabilità delle previsioni dell’IA. Creando modelli interpretabili che si avvicinano alle previsioni di modelli complessi di machine learning, LIME fornisce informazioni su come le diverse funzionalità influenzano queste previsioni. Ad esempio, nel contesto del posizionamento delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici, LIME può aiutare a rivelare le ragioni dietro la raccomandazione di un modello di posizionare una stazione di ricarica - nel diagramma esplicativo sottostante - le caratteristiche che contribuiscono positivamente alla previsione (posizionamento di una stazione di ricarica per veicoli elettrici in una posizione x) è fortemente influenzato dallo status socio-economico. Il traffico e la densità della popolazione influiscono negativamente sulla previsione. Si tratta solo di un set di dati e di un'analisi ipotetici e le previsioni sulla vita reale potrebbero variare profondamente. Lo scopo di questo grafico è mostrare quanto potente possa essere LIME per spiegare come viene fatta una particolare previsione e quali caratteristiche hanno più importanza rispetto alle altre.
Figura 7: Intelligenza artificiale spiegabile per una previsione della stazione di ricarica per veicoli elettrici utilizzando LIME
Il modello EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity sviluppato da NREL [5] è uno strumento fantastico per misurare l'equità dell'infrastruttura di ricarica nazionale dei veicoli elettrici (EV) utilizzando un'analisi completa e ad alta risoluzione. Fornisce una mappa di visualizzazione per consentire alle parti interessate di esaminare le caratteristiche patrimoniali delle infrastrutture di ricarica dei veicoli elettrici, facilitando l'ispezione e la comprensione dei risultati. Per es. se applicato alla regione di Chicago, il grafico seguente illustra le diverse modalità di accesso alla ricarica e l’adozione di veicoli elettrici associata in base al reddito e alla razza.
Figura 8: Risultati del modello EVI-Equity per la grande regione di Chicago
Protezione della privacy degli utenti
Con la rapida crescita dei veicoli connessi, aumenta la quantità di dati trasmessi dai veicoli al cloud. Ciò non include solo parametri del veicolo come capacità della batteria, autonomia rimanente, impostazioni utente come il controllo del clima, ma anche parametri del comportamento del conducente come velocità di accelerazione/frenata, feed video e audio, attivazione del sensore anti-frenata/uscita corsia. Questi parametri, se utilizzati ingiustamente, possono essere utilizzati per creare un profilo comportamentale per il conducente e, a loro volta, aggiungere pregiudizi al processo decisionale.
Mentre l’intelligenza artificiale elabora questa grande quantità di dati degli utenti per ottimizzare il posizionamento della rete di ricarica, la privacy diventa una preoccupazione fondamentale. L’implementazione dei principi “privacy by design” garantisce che l’infrastruttura di ricarica basata sull’intelligenza artificiale rispetti la privacy degli utenti e sia conforme alle normative sulla protezione dei dati.
Tecniche di privacy per il trattamento responsabile dei dati:
- Anonimizzazione: L'anonimizzazione comporta la rimozione o la crittografia delle informazioni di identificazione personale dal flusso di dati. Dissociando i dati da individui specifici, diventa molto più difficile ricondurre le metriche a un particolare conducente.
- Aggregazione: L'aggregazione implica la combinazione di più punti dati per formare riepiloghi generalizzati. Invece di elaborare parametri relativi al comportamento dei singoli conducenti, l’intelligenza artificiale può analizzare modelli aggregati su un set di dati più ampio. Ciò non solo salvaguarda la privacy dei singoli conducenti, ma garantisce anche che le decisioni relative alla rete di tariffazione si basino su tendenze collettive piuttosto che su profili utente specifici.
- Privacy differenziale: La privacy differenziale aggiunge rumore o casualità ai singoli punti dati, rendendo difficile determinare il contributo di un singolo utente al set di dati. Questa tecnica raggiunge un equilibrio tra l’utilità dei dati e la protezione della privacy, consentendo all’intelligenza artificiale di generare accurate ottimizzazioni della rete di ricarica senza compromettere la privacy individuale dei conducenti.
- Crittografia omomorfa: La crittografia omomorfa consente calcoli su dati crittografati senza decrittografarli. Questa tecnica consente all'intelligenza artificiale di analizzare i parametri crittografati del comportamento dei conducenti, garantendo che la privacy dei singoli utenti venga mantenuta durante tutto il processo di ottimizzazione. È uno strumento potente per trovare un equilibrio tra informazioni basate sui dati e protezione della privacy.
Mentre l’adozione globale dei veicoli elettrici (EV) guadagna slancio, le reti di ricarica intrise di intelligenza artificiale si trovano ad affrontare opportunità promettenti e responsabilità significative. La loro missione consiste nel fornire agli automobilisti comodità e affidabilità garantendo al tempo stesso la resilienza delle reti locali, il tutto dando priorità all’equità e alla responsabilità. Sebbene le sfide siano complesse, i potenziali benefici futuri sono immensi e vanno dall’aria più pulita e dalla mitigazione dei cambiamenti climatici al raggiungimento dell’indipendenza energetica e alla promozione dello sviluppo di competenze di prossima generazione.
Il ruolo centrale dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nel portare a compimento questa visione non può essere sopravvalutato. Queste tecnologie mantengono la promessa di orchestrare una ricarica serializzata e personalizzata su vasta scala, soddisfacendo milioni di utenti. Tuttavia, per garantire la fiducia del pubblico, gli algoritmi che guidano questi sistemi devono essere incentrati su principi di equità e trasparenza, il tutto migliorando al contempo l’accessibilità e l’affidabilità.
, Crescita del mercato statunitense della ricarica dei veicoli elettrici: PwC
, Il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’adozione di massa dei veicoli elettrici
, Ricarica intelligente basata sui dati per flotte di veicoli elettrici eterogenei – ScienceDirect
Swagata Ashwani è un data scientist esperto con un ricco background in analisi e big data. Attualmente in carica come Principal Data Scientist presso Boomi, Swagata svolge un ruolo cruciale nello sfruttare la potenza dei dati per promuovere l'innovazione e l'efficienza. Nel suo ruolo, svolge un ruolo cruciale nel guidare le iniziative di intelligenza artificiale generativa per l'azienda. È anche responsabile del capitolo presso SF Women in Data, dove promuove la costruzione di una ricca comunità femminile per celebrare le donne in vari ruoli nel campo dei dati.
Ankur Gupta è un leader dell'ingegneria con un decennio di esperienza nei settori della sostenibilità, dei trasporti, delle telecomunicazioni e delle infrastrutture; attualmente ricopre la carica di Engineering Manager presso Uber. In questo ruolo, svolge un ruolo fondamentale nel guidare il progresso della piattaforma dei veicoli di Uber, guidando il cammino verso un futuro a emissioni zero attraverso l’integrazione di veicoli elettrici e connessi all’avanguardia.
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- I
- Il grafo
- loro
- Là.
- Strumenti Bowman per analizzare le seguenti finiture:
- di
- questo
- quelli
- Attraverso
- per tutto
- così
- tempo
- volte
- a
- verso
- tracciare
- traffico
- Training
- delle transazioni
- Trasparenza
- trasparente
- trasporti
- viaggiare
- tendenze
- Affidati ad
- Digitare
- Tipi di
- tipico
- Uber
- imparziale
- subisce
- capire
- e una comprensione reciproca
- Urban
- us
- Impiego
- utilizzato
- Utente
- Esperienza da Utente
- privacy dell'utente
- incentrato sull'utente
- utenti
- usa
- utilizzando
- utilità
- utilizzare
- Prezioso
- Valori
- variazioni
- varietà
- vario
- variare
- Fisso
- veicolo
- Veicoli
- contro
- vitale
- vice
- Video
- visione
- visualizzazione
- vs
- aspettare
- we
- Tempo
- settimana
- il benvenuto
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- sono stati
- Che
- quando
- while
- volere
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- senza
- Donna
- In tutto il mondo
- sarebbe
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- zefiro