Avtor: Ankur Gupta & Swagata Ashwani
Slika urednika
Umetna inteligenca veliko obeta za revolucijo dostopnosti in razpoložljivosti polnjenja električnih vozil. Povpraševanje po polnjenju električnih vozil eksplodira, saj se prometna industrija močno preusmerja k električnim vozilom. Leta 6.5 je bilo po vsem svetu prodanih več kot 2021 milijona električnih vozil, kar je predstavljalo 9 % prodaje osebnih avtomobilov. To število naj bi do leta 25 preseglo 2030 %. Nedavna analiza je ocenila, da bi moralo število polnilnih postaj, potrebnih za zadovoljitev povpraševanja po polnjenju, do leta 10 narasti 2040-krat [1].
Slika 1: Predvideno povpraševanje po polnilnih postajah za električna vozila glede na vrsto
Algoritmi umetne inteligence lahko pomagajo ustvariti pametnejšo in bolj odzivno infrastrukturo za polnjenje. Ker pa pozdravljamo prednosti, moramo tudi krmariti po hitrem uvajanju, prav tako moramo zagotoviti, da je usklajen z vrednotami, kot so pravičnost, preglednost in odgovornost.
Nabori podatkov, ki se vnašajo v modele umetne inteligence, bi svoja priporočila utemeljili na trenutni uporabi električnih vozil na teh območjih, povpraševanju po električnih vozilih in pričakovani uporabi polnilnikov. Vendar pa moramo nadzorovati pristranskost na podlagi socialno-ekonomskih dejavnikov, da zagotovimo, da nove postaje, ki so postavljene v omrežje, omogočajo pravičen in pravičen dostop.
Obstaja tudi nešteto znanstvenih študij [2,3], ki razpravljajo o tem, kako lahko umetno inteligenco in strojno učenje uporabimo za pomoč načrtovalcem pri odločitvi, kje naj postavijo polnilnike za električna vozila in katere vrste polnilnikov namestiti. Načrtovanje omrežja za polnjenje električnih vozil je zapleten problem, pri katerem so pomembni različni dejavniki
lokacijo polnilnika, ceno, vrsto standarda polnjenja, hitrost polnjenja, uravnoteženje energetskega omrežja ter predvidevanje povpraševanja. Poglobimo se v ključne vidike, pri katerih nam lahko AI pomaga pri sprejemanju boljše odločitve.
1. Optimalna postavitev polnilne postaje
AI je odličen pri obdelavi obsežnih naborov podatkov in pridobivanju pomembnih vpogledov. Ta zmožnost postane še posebej dragocena pri določanju optimalnih lokacij za polnilne postaje. Z analizo dejavnikov, kot so prometni vzorci, gostota prebivalstva in geografski podatki, lahko algoritmi umetne inteligence strateško postavijo polnilne postaje, da povečajo dostopnost in udobje za uporabnike.
Na primer, polnilne postaje za električna vozila bodo morda potrebne ob prometnih poteh za prevoz v službo, v bližini glavnih avtocest ali na območjih z visoko koncentracijo električnih vozil. Stanovanjska in komercialna območja z veliko gostoto bodo verjetno imela večje povpraševanje po polnilnih postajah za električna vozila. AI lahko analizira demografske podatke in zemljevide gostote prebivalstva, da natančno določi ta območja. Za analizo morajo nabori podatkov vključevati prihodnje trende v prodaji električnih vozil, rasti prebivalstva in razvoju mest.
Najboljše spletno mesto za polnilne postaje:
Algoritmi AI so odlični pri analizi velikih podatkov. Lahko pomagajo določiti najboljša območja za polnilne postaje za električna vozila. Pri tej oceni so upoštevani različni vidiki, vključno z:
- Prometni vzorci: umetna inteligenca opazuje prometne tokove in stopnje zastojev, da prepozna območja z visoko obremenitvijo.
- Gostota prebivalstva: Prednost imajo kraji z visoko gostoto prebivalstva, kar zagotavlja največjo možno dostopnost.
- Geografski podatki: To vključuje preučevanje fizičnega terena in omejitev urbanističnega načrtovanja, da se oceni njihova primernost.
- Obstoječe lokacije polnilnih postaj: Da ne bi prišlo do zasičenja katerega koli območja in da bi ohranili enakomerno porazdelitev.
- Prediktivna analiza za prihodnjo širitev: umetna inteligenca uporablja trende v prodaji električnih vozil, demografske premike in razvoj mest za načrtovanje prihodnjih zahtev, ki usmerjajo dolgoročno načrtovanje.
Slika 2: Toplotni zemljevid, ki prikazuje porazdelitev polnilnih postaj za električna vozila v ZDA
2. Napovedovanje povpraševanja
Učinkovita strategija napovedovanja povpraševanja je ključnega pomena za optimizacijo postavitve in delovanja polnilnih postaj in je bistvenega pomena iz več kritičnih razlogov. Prvič, natančno predvidevanje povpraševanja omogoča strateško postavitev polnilnih postaj. Z napovedjo, kdaj in kje bodo potrebe po polnjenju največje, lahko sistemi, ki jih poganja AI, optimizirajo geografsko porazdelitev polnilne infrastrukture. To zagotavlja, da so polnilne postaje na priročnem mestu na območjih s pričakovanim velikim povpraševanjem, kar spodbuja dostopnost za različne uporabnike v mestnih in podeželskih krajinah.
Drugič, napovedovanje povpraševanja prispeva k učinkovitemu načrtovanju zmogljivosti. Z analizo preteklih podatkov in vključitvijo dejavnikov, kot so sezonske razlike, vzorci časa in vedenja uporabnikov, lahko AI pomaga določiti optimalno zmogljivost za vsako polnilno postajo. To zagotavlja, da je infrastruktura zasnovana tako, da zadovoljuje povpraševanje brez povzročanja preobremenitev ali neučinkovitosti v električnem omrežju. Spodaj so navedeni dejavniki, ki prispevajo k napovedovanju povpraševanja.
- Podatki o transakciji polnjenja EV:
- Podrobnosti o vsaki seji polnjenja (čas, trajanje, lokacija)
- Poraba energije na sejo polnjenja
- Vrsta polnjenja (hitro polnjenje, počasno polnjenje)
- Podatki o prometu in mobilnosti:
- Podatki GPS iz vozil za razumevanje potovalnih vzorcev
- Podatki o prometnem toku na različnih območjih in ob različnih urah dneva
- Demografija uporabnikov:
- Starost, spol in kraj bivanja uporabnikov električnih vozil
- Vreme:
- Vremenske razmere lahko vplivajo na vzorce vožnje
- Socialnoekonomski podatki:
- Raven dohodka
- Urbana proti podeželju
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. Modeli dinamičnega zaračunavanja cen
Tradicionalni modeli s fiksnimi cenami morda ne bodo izkoristili celotnega potenciala dinamičnega in odzivnega polnilnega omrežja. Umetna inteligenca lahko analizira podatke v realnem času, vključno s povpraševanjem po energiji, obremenitvijo omrežja in vedenjem uporabnikov, za izvajanje dinamičnih cenovnih modelov. To ne samo optimizira uporabo polnilne infrastrukture, ampak tudi spodbuja uporabnike k polnjenju v času izven prometnih konic, kar spodbuja bolj uravnoteženo in trajnostno distribucijo energije. Raziskovalna študija [4] o dinamični shemi oblikovanja cen, ki temelji na igri Stackelberg za polnilne postaje za električna vozila, je privedlo do zaključka, da lahko dobro oblikovana shema oblikovanja cen privede do znižanja prodajne cene polnilne postaje in hkrati poveča dobiček postaje; win-win tako za potrošnika kot za ponudnika.
Komponente, ki so vključene v cenovni model:
- Povpraševanje po energiji in obremenitev omrežja: Algoritmi umetne inteligence lahko uporabljajo podatke o povpraševanju po električni energiji in obremenitvi omrežja v realnem času. V času velikega povpraševanja se lahko cene zvišajo in obratno.
- Uporabniško vedenje in vzorci: Analiza preteklih podatkov o zaračunavanju, vključno s pogostostjo, trajanjem in želenimi časi zaračunavanja, pomaga predvideti prihodnje vedenje in ustrezno prilagoditi cene.
- Čas dneva/tedna in sezonskost: Cene se lahko razlikujejo glede na čas dneva, dan v tednu ali sezono, ob upoštevanju običajnih vzorcev uporabe v teh obdobjih.
- Vrsta polnjenja (hitro proti počasnemu polnjenju): Za različne vrste polnjenja je mogoče nastaviti različne stopnje.
Slika 4: Cene za polnilne postaje za električna vozila v ZDA
Dinamični cenovni modeli igrajo pomembno vlogo pri cenovni dostopnosti in dostopnosti. Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, ponujajo nižje cene ob urah izven prometne obremenitve ali ko je obnovljivih virov energije v izobilju, zaradi česar je električno polnjenje bolj ekonomsko izvedljivo za različne uporabnike. Ta pristop je usklajen z načeli poštenosti in zagotavlja, da so prednosti električne mobilnosti dostopne posameznikom v različnih dohodkovnih razredih.
Sprejetje rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci, pri polnjenju električnih vozil (EV) hitro napreduje in ponuja potencialne prednosti pri učinkovitosti, uporabniški izkušnji in upravljanju omrežja.
Vendar pa ta tehnološki napredek sproža tudi pomembne pomisleke glede pravičnosti algoritmov. Zagotavljanje, da so sistemi umetne inteligence pri polnjenju električnih vozil pravični in nepristranski, je ključnega pomena za spodbujanje pravičnega dostopa do infrastrukture za polnjenje.
Različni in reprezentativni podatki
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:
- Geografska raznolikost:
- Mestna in podeželska območja: vključevanje podatkov iz mestnega in podeželskega okolja zagotavlja, da so načrti omrežij za polnjenje vključujoči in zadovoljujejo potrebe različnih skupnosti.
- Različna podnebja: podnebne razlike vplivajo na vedenje pri polnjenju in porabo energije. Nabori podatkov, ki odražajo različne podnebne razmere, prispevajo k robustnim modelom umetne inteligence.
- Demografska raznolikost:
- Družbenoekonomski dejavniki: Vključitev podatkov iz različnih družbenoekonomskih okolij pomaga preprečiti pristranskosti in zagotavlja, da je polnilna infrastruktura dostopna uporabnikom z različnimi dohodkovnimi ravnmi.
- Kulturni vidiki: Kulturne preference in razlike v življenjskem slogu vplivajo na navade polnjenja. Različni nabori podatkov, ki vključujejo kulturne nianse, prispevajo k bolj vključujočim zasnovam omrežij za polnjenje.
- Raznolikost vozil:
- Različni modeli električnih vozil: različni modeli električnih vozil imajo različne zahteve glede polnjenja. Vključitev podatkov iz različnih električnih vozil zagotavlja, da polnilna infrastruktura ustreza specifikacijam različnih vozil.
- Tehnologije polnjenja: Nabori podatkov morajo upoštevati različne tehnologije polnjenja, vključno s hitrim polnjenjem, standardnim polnjenjem in nastajajočimi tehnologijami, da se ustrezno optimizirajo zasnove omrežij.
- Časovna raznolikost:
- Sezonske razlike: Obnašanje polnjenja se lahko spreminja glede na letni čas. Nabori podatkov, ki pokrivajo različne letne čase, omogočajo sistemom AI, da prilagodijo zasnove omrežij za polnjenje spreminjajočim se vremenskim razmeram.
- Časovni vzorci dneva: Razumevanje razlik v povpraševanju po polnjenju čez dan pomaga pri optimizaciji polnilne infrastrukture za različne časovne okvire.
Pri izdelavi modela umetne inteligence za napovedovanje povpraševanja – recimo predvidevanje, kje postaviti naslednjo polnilno postajo za električna vozila, je ključnega pomena, da se zagotovi raznolik nabor podatkov, ki vključuje vse zgoraj navedene funkcije.
Ko so funkcije kurirane, ali je pomembno dostopati do ravnovesja nabora podatkov. Neuravnotežen nabor podatkov lahko vodi do izkrivljenih in pristranskih rezultatov. Grafi prikazujejo uravnotežene podatke za nekatere zasukane funkcije, kot sta prednostna starost in vrsta vozila.
Slika 5: Uravnotežene funkcije za model postavitve polnilne postaje za električna vozila glede na starost
Slika 6: Uravnotežene funkcije za model postavitve polnilne postaje za električna vozila glede na vrsto vozila
Algoritmična preglednost
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.
Slika 7: Razložljiva umetna inteligenca za predvidevanje polnilne postaje za električna vozila z uporabo LIME
EVI-Equity: Infrastruktura električnih vozil za lastniški model, ki ga je razvil NREL [5] je fantastično orodje za merjenje lastniškega kapitala nacionalne infrastrukture za polnjenje električnih vozil (EV) z uporabo celovite analize visoke ločljivosti. Zagotavlja vizualizacijski zemljevid, ki zainteresiranim stranem omogoča, da preučijo lastnostne značilnosti infrastrukture za polnjenje električnih vozil, kar olajša pregledovanje in razumevanje rezultatov. Za npr. pri uporabi za širšo regijo Chicaga spodnji graf prikazuje različen dostop do polnjenja in s tem povezano uporabo električnih vozil glede na dohodek in raso.
Slika 8: Rezultati modela EVI-Equity za širšo regijo Chicaga
Varovanje zasebnosti uporabnikov
S hitrim porastom povezanih vozil se vse več podatkov pretaka iz vozil v oblak. To ne vključuje samo meritev vozila, kot so zmogljivost akumulatorja, preostali doseg, uporabniške nastavitve, kot je klimatska naprava, ampak tudi meritve vedenja voznika, kot so stopnja pospeševanja/zaviranja, video in avdio viri, protizavorni sistem/aktivacija senzorja za menjavo voznega pasu. Če se te meritve uporabljajo nepošteno, se lahko uporabijo za ustvarjanje vedenjskega profila za voznika in posledično prispevajo k pristranskosti pri odločanju.
Ker umetna inteligenca obdeluje to ogromno količino uporabniških podatkov za optimizacijo postavitve polnilne mreže, postane zasebnost najpomembnejša skrb. Izvajanje načel zasebnosti pri načrtovanju zagotavlja, da polnilna infrastruktura, ki jo poganja umetna inteligenca, spoštuje zasebnost uporabnikov in je skladna s predpisi o varstvu podatkov.
Tehnike zasebnosti za odgovorno ravnanje s podatki:
- Anonimizacija: Anonimizacija vključuje odstranitev ali šifriranje podatkov, ki omogočajo osebno identifikacijo, iz toka podatkov. Z ločitvijo podatkov od določenih posameznikov postane bistveno težje izslediti meritve nazaj do določenega gonilnika.
- Združevanje: Združevanje vključuje združevanje več podatkovnih točk za oblikovanje splošnih povzetkov. Namesto obdelave posameznih meritev vedenja voznika lahko AI analizira združene vzorce v večjem naboru podatkov. To ne ščiti samo zasebnosti posameznih voznikov, ampak tudi zagotavlja, da odločitve o omrežju polnjenja temeljijo na skupnih trendih in ne na posebnih uporabniških profilih.
- Diferencialna zasebnost: Diferencialna zasebnost dodaja šum ali naključnost posameznim podatkovnim točkam, zaradi česar je težko določiti prispevek posameznega uporabnika k naboru podatkov. Ta tehnika vzpostavlja ravnovesje med uporabnostjo podatkov in zaščito zasebnosti, kar omogoča AI, da ustvari natančne optimizacije polnilnega omrežja, ne da bi pri tem ogrozil zasebnost voznikov.
- Homomorfno šifriranje: 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.
Ko globalno sprejemanje električnih vozil (EV) pridobiva zagon, se polnilna omrežja, prepojena z umetno inteligenco, soočajo z obetajočimi priložnostmi in velikimi odgovornostmi. Njihovo poslanstvo vključuje zagotavljanje voznikom udobja in zanesljivosti ob zagotavljanju odpornosti lokalnih omrežij, pri čemer daje prednost pravičnosti in odgovornosti. Čeprav so izzivi zapleteni, so potencialne prihodnje koristi ogromne, od čistejšega zraka in ublažitve podnebnih sprememb do doseganja energetske neodvisnosti in spodbujanja razvoja veščin naslednje generacije.
Ključne vloge umetne inteligence in strojnega učenja pri uresničevanju te vizije ni mogoče preceniti. Te tehnologije obljubljajo orkestriranje serializiranega, personaliziranega polnjenja v velikem obsegu, ki bo poskrbelo za milijone uporabnikov. Da pa bi zagotovili zaupanje javnosti, se morajo algoritmi, ki poganjajo te sisteme, osredotočiti na načela pravičnosti in preglednosti, hkrati pa izboljšati dostopnost in zanesljivost.
[1] Rast trga polnjenja električnih vozil v ZDA: PwC
[2] Vloga umetne inteligence pri množičnem uvajanju električnih vozil
[3] Data-driven smart charging for heterogeneous electric vehicle fleets – ScienceDirect
Swagata Ashwani je izkušen podatkovni znanstvenik z bogatim znanjem o analitiki in velikih podatkih. Swagata, ki trenutno deluje kot glavni podatkovni znanstvenik pri Boomi, igra ključno vlogo pri izkoriščanju moči podatkov za spodbujanje inovacij in učinkovitosti. V svoji vlogi igra ključno vlogo pri vodenju generativnih pobud AI za podjetje. Je tudi vodja poglavja pri SF Women in Data, kjer spodbuja gradnjo bogate skupnosti za ženske, ki slavi ženske v različnih vlogah v zvezi s podatki.
Ankur Gupta je vodja inženiringa z desetletnimi izkušnjami na področjih trajnosti, transporta, telekomunikacij in infrastrukture; trenutno zaseda položaj vodje inženiringa pri Uberju. V tej vlogi ima ključno vlogo pri spodbujanju napredka Uberjeve platforme za vozila, ki vodi polnjenje v prihodnost brez emisij z integracijo najsodobnejših električnih in povezanih vozil.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: 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
- : je
- :ne
- :kje
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- sposobnost
- O meni
- nad
- bogat
- dostop
- dostopnost
- dostopen
- ustrezno
- Račun
- odgovornost
- odgovorna
- računovodstvo
- natančna
- doseganju
- čez
- Aktiviranje
- prilagodijo
- dodajte
- naslavljanje
- Dodaja
- prilagodite
- Sprejetje
- napredovanje
- napredovanje
- vplivajo
- starost
- združevanje
- AI
- AI modeli
- AI sistemi
- pomoč
- AIR
- algoritem
- algoritmični
- algoritmi
- Poravnava
- vsi
- omogočajo
- omogoča
- skupaj
- Prav tako
- Čeprav
- znesek
- an
- Analiza
- analitika
- analizirati
- analiziranje
- in
- in infrastrukturo
- Predvideno
- kaj
- uporabna
- pristop
- približno
- SE
- OBMOČJE
- območja
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- AS
- vidiki
- ocenjevanje
- povezan
- At
- audio
- razpoložljivost
- izogniti
- nazaj
- ozadje
- ozadja
- Ravnovesje
- Uravnotežen
- uravnoteženje
- baza
- temeljijo
- baterija
- BE
- postane
- vedenje
- zadaj
- počutje
- spodaj
- koristi
- Prednosti
- BEST
- Boljše
- med
- pristranskosti
- pristranski
- pristranskosti
- Big
- Big Podatki
- tako
- Predložitev
- široka
- Building
- zaseden
- vendar
- by
- CAN
- ne more
- zmožnost
- kapaciteta
- voziček
- opravlja
- poskrbi
- gostinstvo
- poskrbi
- povzroča
- praznujejo
- celica
- center
- izzivi
- izziv
- spremenite
- spreminjanje
- Poglavje
- lastnosti
- naboj
- polnjenje
- polnilne postaje
- Chicago
- čistilec
- Podnebne
- Sprememba podnebja
- Cloud
- Zbiranje
- Kolektivna
- združevanje
- komercialna
- skupnosti
- skupnost
- prevozi na delo
- podjetje
- kompleksna
- celovito
- ogrozili
- izračuni
- Skrb
- Sklenitev
- Pogoji
- zastoji
- povezane
- premislekov
- šteje
- upoštevamo
- omejitve
- porabi
- Potrošnik
- poraba
- ozadje
- prispevajo
- prispeva
- Prispevek
- nadzor
- udobje
- priročno
- kamen
- bi
- kritje
- izdelana
- ustvarjajo
- Ustvarjanje
- kritično
- ključnega pomena
- kulturne
- kurirano
- Trenutna
- Trenutno
- vrhunsko
- datum
- podatkovne točke
- Varstvo podatkov
- podatkovni znanstvenik
- Podatkov usmerjenih
- nabor podatkov
- dan
- desetletje
- odloča
- Odločitev
- Odločanje
- odločitve
- globlje
- globoko
- Povpraševanje
- demografske
- Demografski podatki
- Gostota
- odhod
- uvajanje
- Oblikovanje
- zasnovan
- oblikovanje
- modeli
- Ugotovite,
- določanje
- razvili
- Razvoj
- razlike
- drugačen
- razpravlja
- različno
- izrazit
- distribucija
- potop
- razne
- raznolikost
- domen
- pogon
- voznik
- vozniki
- vožnjo
- trajanje
- med
- dinamično
- vsak
- lahka
- Učinkovito
- učinkovitosti
- električni
- Električno vozilo
- električna vozila
- elektrika
- smirkovim
- nastajajoče tehnologije
- omogočajo
- omogoča
- omogočanje
- obsežno
- spodbuja
- šifriran
- šifriranje
- energija
- Poraba energije
- Inženiring
- izboljšanje
- zagotovitev
- zagotavlja
- zagotoviti
- Celotna
- okolja
- pravični
- pravičnost
- bistvena
- ocenjeni
- Eter (ETH)
- EV
- Tudi
- EVS
- preučiti
- Preučevanje
- Primer
- presega
- Širitev
- Pričakuje
- izkušnje
- Pojasnite
- Pojasnjevanje
- Razložljiv AI
- Obraz
- dejavniki
- sejem
- pravičnost
- fantastičen
- FAST
- Lastnosti
- Všita
- Pretok
- Tokovi
- za
- obrazec
- gojenje
- pospešuje
- frekvenca
- iz
- plodnost
- polno
- Prihodnost
- zaslužek
- igra
- Spol
- splošno
- ustvarjajo
- generativno
- Generativna AI
- geografsko
- dana
- Globalno
- graf
- grafi
- več
- Mreža
- Skupine
- Grow
- Rast
- vodi
- Gupta
- Ravnanje
- težje
- plezalni pas
- Dovoljenje
- Imajo
- he
- pomoč
- Pomaga
- jo
- visoka
- visoka ločljivost
- več
- najvišja
- zelo
- avtoceste
- zgodovinski
- držite
- drži
- URE
- Kako
- Vendar
- HTTPS
- identificirati
- identificirati
- if
- ponazarja
- neuravnotežen
- neizmerno
- vpliv
- prizadeti
- izvajati
- izvajanja
- Pomembnost
- Pomembno
- in
- vključuje
- Vključno
- Vključno
- prihodki
- vključi
- vključujoč
- povečal
- narašča
- neodvisnost
- individualna
- posamezniki
- Industrija
- neučinkovitost
- vplivajo
- Podatki
- Infrastruktura
- infused
- pobud
- Inovacije
- vpogledi
- namestitev
- primer
- Namesto
- integracija
- Intelligence
- v
- zapleten
- vključuje
- IT
- Sodnik
- samo
- KDnuggets
- Ključne
- večja
- vodi
- Vodja
- vodi
- učenje
- Led
- ravni
- vzvod
- življenje
- način življenja
- Verjeten
- Lime
- Navedeno
- obremenitev
- lokalna
- nahaja
- kraj aktivnosti
- Lokacije
- dolgoročna
- POGLEDI
- nižje
- stroj
- strojno učenje
- je
- vzdrževati
- velika
- Znamka
- Izdelava
- upravljanje
- upravitelj
- map
- Zemljevidi
- Tržna
- Masa
- Množična posvojitev
- ogromen
- Povečajte
- največja
- Maj ..
- smiselna
- merjenje
- Srečati
- Meritve
- morda
- milijonov
- milijoni
- minimiziranje
- Mission
- Omiliti
- ublažitev
- mobilnost
- Model
- modeli
- Momentum
- več
- več
- morajo
- nešteto
- Nationwide
- Krmarjenje
- Blizu
- Nimate
- potrebna
- potrebe
- negativno
- omrežij
- Novo
- Naslednja
- Naslednja generacija
- hrup
- senčenje
- Številka
- of
- ponujanje
- on
- samo
- Delovanje
- Priložnosti
- optimalna
- optimizacija
- Optimizirajte
- Optimizira
- optimizacijo
- or
- orkestriranje
- Da
- Ostalo
- drugi
- več
- Splošni
- pretirano
- Paramount
- zlasti
- zlasti
- vzorci
- za
- obdobja
- Prilagojene
- Osebno
- fizično
- nabiranje
- ključno
- Kraj
- postavi
- umestitve
- Mesta
- dajanje
- načrtovanje
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Predvajaj
- igra
- parcela
- točke
- prebivalstvo
- Stališče
- pozitivno
- potencial
- moč
- Električno omrežje
- močan
- napovedati
- napovedovanje
- napoved
- Napovedi
- nastavitve
- prednostno
- predstaviti
- Cena
- Cene
- cenitev
- model določanja cen
- , ravnateljica
- Načela
- določanje prednosti
- prednostna naloga
- zasebnost
- problem
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- profil
- Profili
- Dobiček
- Projekt
- napovedane
- Obljuba
- obetaven
- Spodbujanje
- zaščita
- Ponudnik
- ponudniki
- zagotavlja
- zagotavljanje
- javnega
- zaupanje javnosti
- Namen
- PWC
- Dirka
- povečuje
- naključnost
- območje
- obsegu
- hitro
- hitro
- Oceniti
- Cene
- precej
- pravo
- resnično življenje
- v realnem času
- podatki v realnem času
- Razlogi
- Priporočilo
- Priporočila
- popravljen
- Zmanjšanje
- razmišljanje
- o
- okolica
- predpisi
- zanesljivost
- Preostalih
- odstranitev
- Obnovljivi viri
- obnovljiva energija
- predstavnik
- obvezna
- Zahteve
- Raziskave
- stanovanjskih
- odpornost
- spoštuje
- odgovornosti
- odgovorna
- odziven
- Rezultati
- razkrivajo
- Revolucioniranje
- Rich
- Rise
- robusten
- vloga
- vloge
- poti
- Podeželja
- Podeželje
- s
- varovala
- prodaja
- Zadovoljstvo
- pravijo,
- Lestvica
- scenariji
- shema
- znanstveno
- Znanstvenik
- brezšivne
- Sezona
- sezonska
- začinjeno
- sezone
- zavarovanje
- Prodaja
- senzor
- služijo
- Zasedanje
- nastavite
- nastavitve
- več
- je
- premik
- Izmene
- shouldnt
- Prikaži
- razstavni
- pomemben
- bistveno
- sam
- spletna stran
- spretnosti
- počasi
- pametna
- pametnejši
- So
- družbenoekonomski
- prodaja
- rešitve
- nekaj
- Viri
- napetost
- specifična
- specifikacije
- hitrost
- namaz
- interesne skupine
- standardna
- postaja
- Postaje
- Status
- Strateško
- Strateško
- Strategija
- tok
- pretočenih
- Stavke
- Študije
- študija
- taka
- Trajnostni razvoj
- trajnostno
- Trajnostna energija
- sistemi
- tehnika
- tehnike
- tehnološki
- Tehnologije
- telekomunikacije
- kot
- da
- O
- Graf
- njihove
- Tukaj.
- te
- jih
- ta
- tisti,
- skozi
- vsej
- Tako
- čas
- krat
- do
- orodje
- proti
- sledenje
- Prometa
- usposabljanje
- transakcija
- Preglednost
- pregleden
- Prevoz
- potovanja
- Trends
- Zaupajte
- tip
- Vrste
- tipičen
- Uber
- nepristransko
- podvrže
- razumeli
- razumevanje
- urbana
- us
- Uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniška izkušnja
- zasebnost uporabnika
- osredotočen na uporabnika
- Uporabniki
- uporablja
- uporabo
- pripomoček
- uporabiti
- dragocene
- Vrednote
- variacije
- raznolikost
- različnih
- razlikujejo
- Popravljeno
- vozilo
- Vozila
- Proti
- preživetja
- vice
- Video
- Vizija
- vizualizacija
- vs
- Počakaj
- we
- Vreme
- teden
- dobrodošli
- Dobro
- so bili
- Kaj
- kdaj
- medtem
- bo
- Win-Win
- z
- v
- brez
- Ženske
- po vsem svetu
- bi
- X
- zefirnet