Autorzy: Ankur Gupta i Swagata Ashwani
Obraz autorstwa redaktora
Sztuczna inteligencja niesie ogromne nadzieje w zakresie zrewolucjonizowania dostępności i dostępności ładowania pojazdów elektrycznych. Zapotrzebowanie na ładowanie pojazdów elektrycznych gwałtownie rośnie, ponieważ branża transportowa przechodzi masową transformację w kierunku pojazdów elektrycznych. W 6.5 r. na całym świecie sprzedano ponad 2021 mln pojazdów elektrycznych, co stanowi 9% sprzedaży samochodów osobowych. Do 25 r. liczba ta powinna przekroczyć 2030%. W najnowszej analizie oszacowano, że liczba stacji ładowania potrzebnych do zaspokojenia zapotrzebowania na ładowanie będzie musiała wzrosnąć 10-krotnie do 2040 r. [1].
Rysunek 1: Prognozowany popyt na stacje ładowania pojazdów elektrycznych według rodzaju
Algorytmy sztucznej inteligencji mogą pomóc w stworzeniu inteligentniejszej i bardziej responsywnej infrastruktury ładowania. Ponieważ jednak z zadowoleniem przyjmujemy korzyści, musimy również zadbać o szybkie wdrożenie, a także zadbać o jego zgodność z wartościami takimi jak sprawiedliwość, przejrzystość i odpowiedzialność.
Zbiory danych wykorzystywane w modelach sztucznej inteligencji opierałyby swoje zalecenia na bieżącym przyjęciu pojazdów elektrycznych w tych obszarach, zapotrzebowaniu na pojazdy elektryczne i oczekiwanym wykorzystaniu ładowarek. Musimy jednak kontrolować stronniczość wynikającą z czynników społeczno-ekonomicznych, aby zapewnić, że nowe stacje umieszczane w sieci umożliwią sprawiedliwy i równy dostęp.
Istnieją również niezliczone badania naukowe [2,3], w których omówiono, w jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby pomóc planistom w podjęciu decyzji, gdzie zlokalizować ładowarki pojazdów elektrycznych i jaki typ ładowarek zainstalować. Projektowanie sieci ładowania pojazdów elektrycznych jest złożonym problemem, na który wpływa wiele czynników, w tym:
lokalizacja ładowarek, cena, rodzaj standardu ładowania, prędkość ładowania, bilansowanie sieci energetycznej oraz przewidywanie zapotrzebowania. Przyjrzyjmy się bliżej kluczowym aspektom, w których sztuczna inteligencja może pomóc nam w podjęciu lepszej decyzji.
1. Optymalne rozmieszczenie stacji ładującej
Sztuczna inteligencja przoduje w przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych i wydobywaniu znaczących spostrzeżeń. Możliwość ta staje się szczególnie cenna przy ustalaniu optymalnych lokalizacji stacji ładowania. Analizując takie czynniki, jak wzorce ruchu, gęstość zaludnienia i dane geograficzne, algorytmy sztucznej inteligencji mogą strategicznie rozmieszczać stacje ładowania, aby zmaksymalizować dostępność i wygodę użytkownika.
Na przykład stacje ładowania pojazdów elektrycznych mogą być potrzebne wzdłuż ruchliwych tras dojazdów do pracy, w pobliżu głównych autostrad lub na obszarach o dużej koncentracji pojazdów elektrycznych. W obszarach mieszkalnych i komercyjnych o dużej gęstości zaludnienia prawdopodobnie będzie występowało większe zapotrzebowanie na stacje ładowania pojazdów elektrycznych. Sztuczna inteligencja może analizować dane demograficzne i mapy gęstości zaludnienia, aby wskazać te obszary. Na potrzeby analizy zbiory danych muszą uwzględniać przyszłe trendy w sprzedaży pojazdów elektrycznych, wzroście populacji i rozwoju miast.
Najlepsza strona ze stacjami ładowania:
Algorytmy AI doskonale radzą sobie z analizą dużych zbiorów danych. Mogą pomóc w określeniu najlepszych obszarów dla stacji ładowania pojazdów elektrycznych. W ocenie tej uwzględnia się różne aspekty, w tym:
- Wzorce ruchu: sztuczna inteligencja analizuje przepływ ruchu i poziomy zatorów, aby zidentyfikować obszary o dużym natężeniu ruchu.
- Gęstość zaludnienia: Priorytetowo traktowane są miejsca o dużej gęstości zaludnienia, zapewniając w ten sposób maksymalną dostępność.
- Dane geograficzne: obejmują badanie terenu fizycznego i ograniczeń planowania przestrzennego w celu oceny ich stosowności.
- Istniejące lokalizacje stacji ładujących: Aby nie nasycić żadnego obszaru i zachować równomierne rozłożenie.
- Analiza predykcyjna dotycząca przyszłej ekspansji: sztuczna inteligencja wykorzystuje trendy w sprzedaży pojazdów elektrycznych, zmiany demograficzne i rozwój miast do prognozowania przyszłych wymagań, które stanowią podstawę planowania długoterminowego.
Rysunek 2: Mapa cieplna przedstawiająca rozmieszczenie stacji ładowania pojazdów elektrycznych w USA
2. Przewidywanie popytu
Skuteczna strategia przewidywania popytu ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji rozmieszczenia i działania stacji ładowania i jest niezbędna z kilku kluczowych powodów. Po pierwsze, dokładne przewidywanie zapotrzebowania pozwala na strategiczne rozmieszczenie stacji ładowania. Prognozując, kiedy i gdzie zapotrzebowanie na ładowanie będzie największe, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą zoptymalizować geograficzne rozmieszczenie infrastruktury ładowania. Dzięki temu stacje ładowania będą dogodnie zlokalizowane na obszarach o przewidywanym wysokim popycie, promując dostępność dla zróżnicowanego grona użytkowników na obszarach miejskich i wiejskich.
Po drugie, przewidywanie popytu przyczynia się do efektywnego planowania mocy produkcyjnych. Analizując dane historyczne i uwzględniając takie czynniki, jak wahania sezonowe, wzorce pory dnia i zachowania użytkowników, sztuczna inteligencja może pomóc w określeniu optymalnej wydajności każdej stacji ładowania. Dzięki temu infrastruktura jest zaprojektowana tak, aby zaspokoić popyt, nie powodując przeciążeń ani nieefektywności sieci elektroenergetycznej. Poniżej wymieniono czynniki wpływające na przewidywanie popytu.
- Dane transakcji ładowania pojazdów elektrycznych:
- Szczegóły dotyczące każdej sesji ładowania (czas, czas trwania, lokalizacja)
- Energia zużywana na sesję ładowania
- Rodzaj ładowania (szybkie ładowanie, wolne ładowanie)
- Dane o ruchu i mobilności:
- Dane GPS z pojazdów umożliwiające zrozumienie wzorców podróży
- Dane o przepływie ruchu w różnych obszarach i o różnych porach dnia
- Dane demograficzne użytkowników:
- Wiek, płeć i lokalizacja zamieszkania użytkowników pojazdów elektrycznych
- Pogoda:
- Warunki pogodowe mogą wpływać na styl jazdy
- Dane społeczno-ekonomiczne:
- Poziomy dochodów
- Obszary miejskie i wiejskie
Przewidywanie popytu ma kluczowe znaczenie dla zadowolenia użytkowników. Użytkownicy korzystają z infrastruktury ładowania dostosowanej do ich potrzeb, minimalizującej czas oczekiwania i zapewniającej bezproblemową obsługę. Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania różnorodnych zbiorów danych, w tym zachowań i preferencji użytkowników, pozwala na spersonalizowane i zorientowane na użytkownika przewidywanie popytu, zwiększając ogólne zadowolenie właścicieli pojazdów elektrycznych
3. Modele cenowe dynamicznego ładowania
Tradycyjne modele stałych cen mogą nie wykorzystywać pełnego potencjału dynamicznej i responsywnej sieci ładowania. Sztuczna inteligencja może analizować dane w czasie rzeczywistym, w tym zapotrzebowanie na energię, obciążenie sieci i zachowania użytkowników, w celu wdrożenia dynamicznych modeli cenowych. To nie tylko optymalizuje wykorzystanie infrastruktury ładowania, ale także zachęca użytkowników do ładowania poza godzinami szczytu, promując bardziej zrównoważoną i zrównoważoną dystrybucję energii. Badanie badawcze [4] na temat dynamicznego schematu cenowego opartego na grze Stackelberga dla stacji ładowania pojazdów elektrycznych doprowadziło do wniosku, że dobrze opracowany schemat cenowy może prowadzić do obniżenia ceny sprzedaży stacji ładowania przy jednoczesnym zwiększeniu zysku stacji; korzystne zarówno dla konsumenta, jak i dostawcy.
Komponenty, które wchodzą w skład modelu cenowego:
- Zapotrzebowanie na energię i obciążenie sieci: Algorytmy AI mogą wykorzystywać dane dotyczące zapotrzebowania na energię elektryczną i obciążenia sieci w czasie rzeczywistym. W przypadku dużego popytu ceny mogą wzrosnąć i odwrotnie.
- Zachowania i wzorce użytkowników: Analiza historycznych danych dotyczących ładowania, w tym częstotliwości, czasu trwania i preferowanych godzin ładowania, pomaga przewidzieć przyszłe zachowanie i odpowiednio dostosować ceny.
- Pora dnia/tygodnia i sezonowość: Ceny mogą się różnić w zależności od pory dnia, dnia tygodnia lub pory roku, biorąc pod uwagę typowe wzorce użytkowania w tych okresach.
- Rodzaj ładowania (szybkie lub wolne ładowanie): Dla różnych typów ładowania można ustawić różne stawki.
Rysunek 4: Ceny stacji ładowania pojazdów elektrycznych w USA
Dynamiczne modele cenowe odgrywają rolę w przystępności cenowej i dostępności. Oferując niższe ceny poza godzinami szczytu lub gdy jest dużo odnawialnych źródeł energii, systemy oparte na sztucznej inteligencji sprawiają, że ładowanie elektryczne staje się bardziej opłacalne dla zróżnicowanego grona użytkowników. Podejście to jest zgodne z zasadami sprawiedliwości i gwarantuje, że korzyści płynące z mobilności elektrycznej będą dostępne dla osób o różnych poziomach dochodów.
Stosowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w ładowaniu pojazdów elektrycznych (EV) szybko postępuje, oferując potencjalne korzyści w zakresie wydajności, komfortu użytkownika i zarządzania siecią.
Jednak ten postęp technologiczny rodzi również ważne rozważania dotyczące uczciwości algorytmicznej. Zapewnienie uczciwości i bezstronności systemów sztucznej inteligencji w ładowaniu pojazdów elektrycznych ma kluczowe znaczenie dla promowania równego dostępu do infrastruktury ładowania.
Zróżnicowane i reprezentatywne dane
Aby złagodzić uprzedzenia, ważne jest, aby dane szkoleniowe były zróżnicowane i reprezentatywne dla całej bazy użytkowników. Obejmuje to gromadzenie danych z szerokiego zakresu lokalizacji geograficznych, grup demograficznych i scenariuszy opłat. W każdym zbiorze danych należy zidentyfikować i skorygować błędy systematyczne występujące w danych szkoleniowych. Poniżej znajdują się różne aspekty, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze zbiorów danych:
- Różnorodność geograficzna:
- Obszary miejskie i wiejskie: uwzględnienie danych ze środowisk miejskich i wiejskich gwarantuje, że projekty sieci ładowania będą włączające i zaspokajają potrzeby różnorodnych społeczności.
- Różne klimaty: Różnice klimatyczne wpływają na sposób ładowania i zużycie energii. Zbiory danych odzwierciedlające zróżnicowane warunki klimatyczne przyczyniają się do tworzenia solidnych modeli sztucznej inteligencji.
- Różnorodność demograficzna:
- Czynniki społeczno-ekonomiczne: uwzględnienie danych z różnych środowisk społeczno-ekonomicznych pomaga uniknąć uprzedzeń i gwarantuje, że infrastruktura ładowania będzie dostępna dla użytkowników o różnych poziomach dochodów.
- Względy kulturowe: Preferencje kulturowe i różnice w stylu życia wpływają na zwyczaje dotyczące ładowania. Zróżnicowane zbiory danych obejmujące niuanse kulturowe przyczyniają się do bardziej włączających projektów sieci ładowania.
- Różnorodność pojazdów:
- Różne modele pojazdów elektrycznych: Różne modele pojazdów elektrycznych mają różne wymagania dotyczące ładowania. Uwzględnianie danych z różnych pojazdów elektrycznych gwarantuje, że infrastruktura ładowania będzie odpowiadać specyfikacjom różnych pojazdów.
- Technologie ładowania: zbiory danych powinny uwzględniać różne technologie ładowania, w tym szybkie ładowanie, standardowe ładowanie i nowe technologie, aby odpowiednio zoptymalizować projekty sieci.
- Różnorodność czasowa:
- Zmiany sezonowe: Zachowania związane z ładowaniem mogą zmieniać się sezonowo. Zbiory danych obejmujące różne pory roku umożliwiają systemom AI dostosowywanie projektów sieci ładowania do zmieniających się warunków pogodowych.
- Wzorce pory dnia: zrozumienie zmian w zapotrzebowaniu na ładowanie w ciągu dnia pomaga w optymalizacji infrastruktury ładowania dla różnych przedziałów czasowych.
Budując model sztucznej inteligencji do przewidywania popytu – powiedzmy przewidywania, gdzie umieścić następną stację ładowania pojazdów elektrycznych, kluczowe jest zapewnienie zróżnicowanego zbioru danych obejmującego wszystkie powyższe funkcje.
Czy po wybraniu funkcji ważny jest dostęp do salda zbioru danych? Niezrównoważony zbiór danych może prowadzić do wypaczonych i stronniczych wyników. Wykresy przedstawiają zrównoważone dane dla niektórych kluczowych funkcji, takich jak wiek i preferencje typu pojazdu.
Rysunek 5: Zrównoważone funkcje modelu rozmieszczenia stacji ładowania pojazdów elektrycznych według wieku
Rysunek 6: Zrównoważone funkcje modelu rozmieszczenia stacji ładowania pojazdów elektrycznych według typu pojazdu
Algorytmiczna przejrzystość
Przejrzystość jest podstawą rozwiązania problemu uprzedzeń w sztucznej inteligencji. Algorytmy ładowania powinny być zaprojektowane tak, aby były przejrzyste i zapewniały użytkownikom wgląd w sposób podejmowania decyzji dotyczących stawek ładowania, optymalnych czasów i innych krytycznych czynników. Zrozumienie procesu decyzyjnego algorytmu sprzyja zaufaniu i pozwala użytkownikom pociągnąć do odpowiedzialności dostawców opłat.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu wyjaśnialności przewidywań AI. Tworząc możliwe do interpretacji modele, które przybliżają przewidywania złożonych modeli uczenia maszynowego, LIME zapewnia wgląd w to, jak różne funkcje wpływają na te przewidywania. Na przykład w kontekście rozmieszczenia stacji ładowania pojazdów elektrycznych LIME może pomóc w ujawnieniu powodów, dla których model zalecił umieszczenie stacji ładowania – na poniższym wykresie objaśniającym – cechy, które pozytywnie wpływają na przewidywanie (umieszczenie stacji ładowania pojazdów elektrycznych w lokalizacji x) jest pod dużym wpływem statusu społeczno-ekonomicznego. Ruch drogowy i gęstość zaludnienia negatywnie wpływają na prognozę. To tylko hipotetyczny zbiór danych i analiza, a przewidywania z życia wzięte mogą się znacznie różnić. Celem tego wykresu jest pokazanie, jak potężny może być LIME w wyjaśnieniu, w jaki sposób dokonywana jest konkretna prognoza – które cechy mają większe znaczenie w porównaniu z innymi.
Rysunek 7: Wyjaśniona sztuczna inteligencja do przewidywania stacji ładowania pojazdów elektrycznych przy użyciu LIME
EVI-Equity: Model infrastruktury pojazdów elektrycznych na potrzeby kapitału własnego opracowany przez NREL [5] to fantastyczne narzędzie do pomiaru stanu ogólnokrajowej infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych (EV) za pomocą kompleksowej analizy o wysokiej rozdzielczości. Zawiera mapę wizualizacyjną umożliwiającą zainteresowanym stronom zbadanie charakterystyki infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych, co ułatwia kontrolę i zrozumienie wyników. Dla np. Poniższy wykres w zastosowaniu do większego regionu Chicago ilustruje odmienny dostęp do ładowania i związaną z nim adopcję pojazdów elektrycznych w zależności od dochodów i rasy.
Rysunek 8: Wyniki modelu EVI-Equity dla większego regionu Chicago
Ochrona prywatności użytkownika
Wraz z szybkim rozwojem pojazdów połączonych z siecią rośnie ilość danych przesyłanych strumieniowo z pojazdów do chmury. Obejmuje to nie tylko dane pojazdu, takie jak pojemność akumulatora, pozostały zasięg, ustawienia użytkownika, takie jak klimatyzacja, ale także wskaźniki zachowania kierowcy, takie jak tempo przyspieszania/hamowania, przekazy wideo i audio, działanie układu zapobiegającego hamowaniu/aktywacja czujnika zmiany pasa ruchu. Wskaźniki te, jeśli zostaną wykorzystane w sposób nieuczciwy, można wykorzystać do stworzenia profilu behawioralnego kierowcy, co z kolei wpłynie na proces podejmowania decyzji.
Ponieważ sztuczna inteligencja przetwarza tak ogromną ilość danych użytkownika w celu optymalizacji rozmieszczenia sieci ładowania, prywatność staje się sprawą najwyższej wagi. Wdrożenie zasad uwzględniania prywatności od samego początku gwarantuje, że infrastruktura ładowania oparta na sztucznej inteligencji szanuje prywatność użytkowników i jest zgodna z przepisami o ochronie danych.
Techniki ochrony prywatności umożliwiające odpowiedzialne przetwarzanie danych:
- Anonimizacja: Anonimizacja polega na usunięciu lub zaszyfrowaniu danych osobowych ze strumienia danych. Oddzielając dane od konkretnych osób, znacznie trudniej jest prześledzić metryki do konkretnego kierowcy.
- Zbiór: Agregacja polega na łączeniu wielu punktów danych w celu utworzenia uogólnionych podsumowań. Zamiast przetwarzać wskaźniki zachowań poszczególnych kierowców, sztuczna inteligencja może analizować zagregowane wzorce w większym zbiorze danych. To nie tylko chroni prywatność poszczególnych kierowców, ale także gwarantuje, że decyzje dotyczące sieci ładowania będą opierać się na zbiorowych trendach, a nie na konkretnych profilach użytkowników.
- Prywatność różnicowa: Prywatność różnicowa dodaje szumu lub losowości do poszczególnych punktów danych, co utrudnia określenie wkładu pojedynczego użytkownika w zbiór danych. Technika ta zapewnia równowagę pomiędzy użytecznością danych a ochroną prywatności, umożliwiając AI generowanie dokładnych optymalizacji sieci ładowania bez naruszania prywatności kierowców.
- Szyfrowanie homomorficzne: Szyfrowanie homomorficzne umożliwia obliczenia na zaszyfrowanych danych bez ich deszyfrowania. Technika ta pozwala sztucznej inteligencji analizować wskaźniki zachowań zaszyfrowanych kierowców, zapewniając zachowanie prywatności poszczególnych użytkowników przez cały proces optymalizacji. To potężne narzędzie umożliwiające osiągnięcie równowagi między spostrzeżeniami opartymi na danych a ochroną prywatności.
W miarę jak globalne wdrażanie pojazdów elektrycznych (EV) nabiera tempa, sieci ładowania wyposażone w sztuczną inteligencję stoją przed zarówno obiecującymi możliwościami, jak i poważnymi obowiązkami. Ich misja polega na zapewnianiu kierowcom wygody i niezawodności, przy jednoczesnym zapewnieniu odporności lokalnych sieci, a wszystko to przy jednoczesnym priorytetowym traktowaniu równości i odpowiedzialności. Chociaż wyzwania są złożone, potencjalne przyszłe korzyści są ogromne, począwszy od czystszego powietrza i łagodzenia zmiany klimatu po osiągnięcie niezależności energetycznej i wspieranie rozwoju umiejętności nowej generacji.
Nie da się przecenić kluczowej roli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w urzeczywistnieniu tej wizji. Technologie te obiecują możliwość zorganizowania seryjnego, spersonalizowanego ładowania na masową skalę, z myślą o milionach użytkowników. Aby jednak zapewnić zaufanie publiczne, algorytmy sterujące tymi systemami muszą skupiać się na zasadach uczciwości i przejrzystości, a jednocześnie zwiększać dostępność i niezawodność.
[1] Rozwój rynku ładowania pojazdów elektrycznych w USA: PwC
[2] Rola sztucznej inteligencji w masowej adopcji pojazdów elektrycznych
Swagata Ashwani to doświadczony analityk danych z bogatym doświadczeniem w zakresie analityki i dużych zbiorów danych. Obecnie Swagata, pełniąc funkcję głównego analityka danych w Boomi, odgrywa kluczową rolę w wykorzystywaniu mocy danych do napędzania innowacji i wydajności. Na swoim stanowisku odgrywa kluczową rolę w prowadzeniu inicjatyw generatywnej AI dla firmy. Jest także kierownikiem oddziału w SF Women in Data, gdzie wspiera budowanie bogatej społeczności kobiet, aby celebrować kobiety pełniące różne role w danych.
Ankura Guptę jest liderem inżynierii z dziesięcioletnim doświadczeniem obejmującym dziedziny zrównoważonego rozwoju, transportu, telekomunikacji i infrastruktury; obecnie zajmuje stanowisko Engineering Managera w Uberze. Na tym stanowisku odgrywa kluczową rolę w kierowaniu rozwojem platformy pojazdów Ubera, kierując działaniami w stronę przyszłości o zerowej emisji poprzez integrację najnowocześniejszych pojazdów elektrycznych i pojazdów podłączonych do sieci.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: 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
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- zdolność
- O nas
- powyżej
- obfity
- dostęp
- dostępność
- dostępny
- odpowiednio
- Konto
- odpowiedzialność
- odpowiedzialny
- Księgowość
- dokładny
- osiągnięcia
- w poprzek
- Aktywacja
- przystosować
- Dodaj
- adresowanie
- Dodaje
- dostosować
- Przyjęcie
- postęp
- postęp
- oddziaływać
- wiek
- zbiór
- AI
- Modele AI
- Systemy SI
- AIDS
- AIR
- algorytm
- algorytmiczny
- Algorytmy
- Wyrównuje
- Wszystkie kategorie
- dopuszczać
- pozwala
- wzdłuż
- również
- Chociaż
- ilość
- an
- analiza
- analityka
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- Analizując
- i
- i infrastruktura
- Przewiduje
- każdy
- stosowany
- podejście
- przybliżony
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- obszary
- na około
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- AS
- aspekty
- oszacowanie
- powiązany
- At
- audio
- dostępność
- uniknąć
- z powrotem
- tło
- tła
- Bilans
- zrównoważony
- równoważenie
- baza
- na podstawie
- bateria
- BE
- staje się
- zachowanie
- za
- jest
- poniżej
- korzyści
- Korzyści
- BEST
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- stronniczość
- stronniczy
- uprzedzenia
- Duży
- Big Data
- obie
- Bringing
- szeroki
- Budowanie
- zajęty
- ale
- by
- CAN
- nie może
- zdolność
- Pojemność
- wózek
- nieść
- zaopatrywać
- catering
- caters
- spowodowanie
- świętować
- komórka
- Centrum
- wyzwania
- wyzwanie
- zmiana
- wymiana pieniędzy
- Rozdział
- Charakterystyka
- opłata
- ładowanie
- stacje ładowania
- Chicago
- odkurzacz
- Klimat
- Zmiana klimatu
- Chmura
- Zbieranie
- Collective
- łączenie
- handlowy
- społeczności
- społeczność
- dojazdy
- sukcesy firma
- kompleks
- wszechstronny
- kompromis
- obliczenia
- Troska
- konkluzja
- Warunki
- przekrwienie
- połączony
- Rozważania
- za
- wobec
- Ograniczenia
- spożywane
- konsument
- konsumpcja
- kontekst
- przyczynić się
- przyczynia się
- wkład
- kontrola
- wygoda
- dogodnie
- kamień węgielny
- mógłby
- pokrycie
- wykonane
- Stwórz
- Tworzenie
- krytyczny
- istotny
- kulturalny
- kurator
- Aktualny
- Obecnie
- pionierski nowatorski
- dane
- punkty danych
- Ochrona danych
- naukowiec danych
- sterowane danymi
- zbiory danych
- dzień
- dekada
- zdecydować
- decyzja
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- głębiej
- głęboko
- Kreowanie
- demograficzny
- Demografia
- gęstość
- wyjazd
- Wdrożenie
- Wnętrze
- zaprojektowany
- projektowanie
- projekty
- Ustalać
- określaniu
- rozwinięty
- oprogramowania
- Różnice
- różne
- dyskutować
- różny
- odrębny
- 分配
- nurkować
- inny
- Różnorodność
- domeny
- napęd
- kierowca
- sterowniki
- jazdy
- czas trwania
- podczas
- dynamiczny
- każdy
- łatwo
- Efektywne
- efektywność
- elektryczny
- pojazd elektryczny
- pojazdy elektryczne
- elektryczność
- wschodzących
- nowe technologie
- umożliwiać
- Umożliwia
- umożliwiając
- obejmujący
- zachęca
- szyfrowane
- szyfrowanie
- energia
- Zużycie energii
- Inżynieria
- wzmocnienie
- zapewnić
- zapewnia
- zapewnienie
- Cały
- środowiska
- sprawiedliwy
- sprawiedliwość
- niezbędny
- szacunkowa
- Eter (ETH)
- EV
- Parzyste
- evs
- zbadać
- Badanie
- przykład
- przekraczać
- ekspansja
- spodziewany
- doświadczenie
- Wyjaśniać
- Wyjaśnialność
- Wytłumaczalne AI
- Twarz
- Czynniki
- sprawiedliwy
- uczciwość
- fantastyczny
- FAST
- Korzyści
- ustalony
- pływ
- Przepływy
- W razie zamówieenia projektu
- Nasz formularz
- wychowanie
- opiekunowie
- Częstotliwość
- od
- urzeczywistnienie
- pełny
- przyszłość
- Zyski
- gra
- Płeć
- uogólnione
- Generować
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- geograficzny
- dany
- Globalne
- wykres
- wykresy
- większy
- Krata
- Grupy
- Rosnąć
- Wzrost
- poprowadzi
- Gupta
- Prowadzenie
- trudniej
- uprząż
- Wykorzystywanie
- Have
- he
- pomoc
- pomaga
- jej
- Wysoki
- wysoka rozdzielczość
- wyższy
- Najwyższa
- wysoko
- autostrady
- historyczny
- przytrzymaj
- posiada
- GODZINY
- W jaki sposób
- Jednak
- HTTPS
- zidentyfikowane
- zidentyfikować
- if
- ilustruje
- niezrównoważony
- ogromny
- Rezultat
- wpływ
- wdrożenia
- wykonawczych
- znaczenie
- ważny
- in
- obejmuje
- Włącznie z
- Włącznie
- Dochód
- włączać
- włączenie
- wzrosła
- wzrastający
- niezależność
- indywidualny
- osób
- przemysł
- nieefektywności
- wpływ
- Informacja
- Infrastruktura
- infuzji
- inicjatywy
- Innowacja
- spostrzeżenia
- zainstalować
- przykład
- zamiast
- integracja
- Inteligencja
- najnowszych
- zawiły
- dotyczy
- IT
- sędzia
- właśnie
- Knuggety
- Klawisz
- większe
- prowadzić
- lider
- prowadzący
- nauka
- Doprowadziło
- poziomy
- lewarowanie
- życie
- lifestyle
- Prawdopodobnie
- Wapno
- Katalogowany
- załadować
- miejscowy
- usytuowany
- lokalizacja
- lokalizacji
- długoterminowy
- WYGLĄD
- niższy
- maszyna
- uczenie maszynowe
- zrobiony
- utrzymać
- poważny
- robić
- Dokonywanie
- i konserwacjami
- kierownik
- mapa
- Mapy
- rynek
- Masa
- Masowa adopcja
- masywny
- Maksymalizuj
- maksymalny
- Może..
- wymowny
- zmierzenie
- Poznaj nasz
- Metryka
- może
- milion
- miliony
- minimalizowanie
- Misja
- Złagodzić
- łagodzenie
- mobilność
- model
- modele
- pęd
- jeszcze
- wielokrotność
- musi
- miriada
- Nationwide
- Nawigacja
- Blisko
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- ujemnie
- sieci
- Nowości
- Następny
- następna generacja
- Hałas
- zacienienie
- numer
- of
- oferuje
- on
- tylko
- działanie
- Szanse
- Optymalny
- optymalizacja
- Optymalizacja
- Optymalizuje
- optymalizacji
- or
- orkiestracja
- zamówienie
- Inne
- Pozostałe
- koniec
- ogólny
- zawyżone
- najważniejszy
- szczególny
- szczególnie
- wzory
- dla
- okresy
- Personalizowany
- Osobiście
- fizyczny
- zbierając
- kluczowy
- Miejsce
- umieszczony
- umieszczenie
- Miejsca
- wprowadzanie
- planowanie
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Grać
- odgrywa
- działka
- zwrotnica
- populacja
- position
- pozytywnie
- potencjał
- power
- Sieć energetyczna
- mocny
- przewidzieć
- przewidywanie
- przepowiednia
- Przewidywania
- preferencje
- Korzystny
- teraźniejszość
- Cena
- Cennik
- wycena
- Model wyceny
- Główny
- Zasady
- ustalanie priorytetów
- priorytet
- prywatność
- Problem
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- Profil
- profile
- Zysk
- projekt
- Przewiduje
- obietnica
- obiecujący
- promowanie
- ochrona
- dostawca
- dostawców
- zapewnia
- że
- publiczny
- zaufania publicznego
- cel
- PWC
- Wyścig
- podnosi
- przypadkowość
- zasięg
- nośny
- szybki
- szybko
- Kurs
- ceny
- raczej
- real
- prawdziwe życie
- w czasie rzeczywistym
- dane w czasie rzeczywistym
- Przyczyny
- Rekomendacja
- zalecenia
- sprostowany
- redukcja
- odzwierciedlając
- w sprawie
- region
- regulamin
- niezawodność
- pozostały
- usuwanie
- Odnawialne
- odnawialne źródła energii
- przedstawiciel
- wymagany
- wymagania
- Badania naukowe
- mieszkaniowy
- sprężystość
- wyrazy szacunku
- obowiązki
- odpowiedzialny
- czuły
- Efekt
- ujawniać
- Rewolucjonizujący
- Bogaty
- Rosnąć
- krzepki
- Rola
- role
- trasy
- Wiejski
- Obszary wiejskie
- s
- zabezpieczenia
- sole
- klientów
- powiedzieć
- Skala
- scenariusze
- schemat
- naukowy
- Naukowiec
- bezszwowy
- Pora roku
- sezonowy
- zaprawiony
- pory roku
- bezpieczne
- Sprzedawanie
- czujnik
- służąc
- Sesja
- zestaw
- w panelu ustawień
- kilka
- ona
- przesunięcie
- Przesunięcia
- powinien
- pokazać
- ściąganie
- znaczący
- znacznie
- pojedynczy
- witryna internetowa
- umiejętności
- powolny
- mądry
- mądrzejszy
- So
- społeczno-ekonomiczne
- sprzedany
- Rozwiązania
- kilka
- Źródła
- napięcie
- specyficzny
- Specyfikacje
- prędkość
- rozpiętość
- interesariusze
- standard
- stacja
- Stacje
- Rynek
- Strategiczny
- Strategicznie
- Strategia
- strumień
- strumieniowo
- Strajki
- badania naukowe
- Badanie
- taki
- Zrównoważony rozwój
- zrównoważone
- Energia odnawialna
- systemy
- technika
- Techniki
- techniczny
- Technologies
- telekomunikacja
- niż
- że
- Połączenia
- Wykres
- ich
- Tam.
- Te
- one
- to
- tych
- Przez
- poprzez
- A zatem
- czas
- czasy
- do
- narzędzie
- w kierunku
- wyśledzić
- ruch drogowy
- Trening
- transakcja
- Przezroczystość
- przezroczysty
- transport
- podróżować
- Trendy
- Zaufaj
- rodzaj
- typy
- typowy
- Uber
- bezinteresowny
- przechodzi
- zrozumieć
- zrozumienie
- miejski
- us
- Stosowanie
- używany
- Użytkownik
- Doświadczenie użytkownika
- prywatność użytkownika
- zorientowany na użytkownika
- Użytkownicy
- zastosowania
- za pomocą
- użyteczność
- wykorzystać
- Cenny
- Wartości
- wariacje
- różnorodność
- różnorodny
- różnią się
- Naprawiono
- pojazd
- Pojazdy
- Przeciw
- wykonalne
- wice
- Wideo
- wizja
- wyobrażanie sobie
- vs
- czekać
- we
- Pogoda
- tydzień
- powitanie
- DOBRZE
- były
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- Podczas
- będzie
- Win-Win
- w
- w ciągu
- bez
- Kobieta
- na calym swiecie
- by
- X
- zefirnet