Автор: Анкур Гупта та Свагата Ашвані
Зображення редактора
Штучний інтелект має величезні перспективи для революції в доступності та доступності зарядки електромобілів. Попит на заряджання електромобілів різко зростає, оскільки транспортна галузь переживає масовий перехід до електромобілів. У 6.5 році у світі було продано понад 2021 мільйонів електромобілів, що становить 9% продажів легкових автомобілів. Це число повинно перевищити 25% до 2030 року. Недавній аналіз підрахував, що кількість зарядних станцій, необхідних для задоволення попиту на зарядні пристрої, має зрости в 10 разів до 2040 року [1].
Рисунок 1: Прогнозований попит на зарядні станції для електромобілів за типом
Алгоритми штучного інтелекту можуть допомогти створити розумнішу та чутливішу зарядну інфраструктуру. Однак, оскільки ми вітаємо переваги, ми також повинні орієнтуватися на швидке розгортання, ми також повинні переконатися, що воно узгоджується з такими цінностями, як справедливість, прозорість і підзвітність.
Набори даних, які вводяться в моделі штучного інтелекту, базуватимуть свої рекомендації на поточному застосуванні електромобілів у цих регіонах, попиті на електромобілі та очікуваному використанні зарядних пристроїв. Однак нам потрібно контролювати упередженість на основі соціально-економічних факторів, щоб гарантувати, що нові станції, розміщені в мережі, забезпечать справедливий і справедливий доступ.
Є також безліч наукових досліджень [2,3], де обговорюється, як штучний інтелект і машинне навчання можна використовувати, щоб допомогти планувальникам вирішити, де розмістити зарядні пристрої для електромобілів і який тип зарядних пристроїв встановити. Розробка зарядної мережі для електромобілів є складною проблемою, і тут впливають різні фактори
розташування зарядного пристрою, ціноутворення, тип стандарту заряджання, швидкість заряджання, балансування енергетичної мережі, а також прогнозування попиту. Давайте глибше зануримося в ключові аспекти, за якими штучний інтелект може допомогти нам прийняти краще рішення.
1. Оптимальне розміщення зарядної станції
Штучний інтелект чудово справляється з обробкою величезних наборів даних і отриманням важливої інформації. Ця можливість стає особливо цінною при визначенні оптимального розташування зарядних станцій. Аналізуючи такі фактори, як моделі трафіку, щільність населення та географічні дані, алгоритми штучного інтелекту можуть стратегічно розміщувати зарядні станції, щоб максимізувати доступність і зручність для користувачів.
Наприклад, зарядні станції для електромобілів можуть знадобитися вздовж жвавих маршрутів, поблизу основних автомагістралей або в районах з високою концентрацією електромобілів. Житлові та комерційні райони з високою щільністю, ймовірно, матимуть більший попит на зарядні станції для електромобілів. ШІ може аналізувати демографічні дані та карти щільності населення, щоб точно визначити ці території. Для аналізу набори даних повинні включати майбутні тенденції продажів електромобілів, зростання населення та розвитку міст.
Найкращий сайт для зарядних станцій:
Алгоритми ШІ чудово аналізують великі дані. Вони можуть допомогти визначити найкращі райони для зарядних станцій для електромобілів. У цій оцінці враховуються різні аспекти, зокрема:
- Моделі дорожнього руху: штучний інтелект вивчає транспортні потоки та рівень заторів, щоб визначити зони з високим рівнем використання.
- Щільність населення: пріоритет віддається місцям з високою щільністю населення, що забезпечує максимальну доступність.
- Географічні дані: це включає вивчення фізичного рельєфу та обмежень міського планування, щоб судити про їх доцільність.
- Існуючі місця розташування зарядних станцій: щоб не перенасичувати жодну територію та підтримувати рівномірне поширення.
- Прогнозний аналіз для майбутнього розширення: штучний інтелект використовує тенденції продажів електромобілів, демографічні зміни та розвиток міст для прогнозування майбутніх вимог, які керують довгостроковим плануванням.
малюнок 2: теплова карта, що демонструє розподіл станцій для зарядки електромобілів у США
2. Прогнозування попиту
Ефективна стратегія прогнозування попиту має вирішальне значення для оптимізації розміщення та роботи зарядних станцій і необхідна з кількох важливих причин. По-перше, точне прогнозування попиту дозволяє стратегічно розмістити зарядні станції. Прогнозуючи, коли і де потреба в зарядці буде найвищою, системи на основі штучного інтелекту можуть оптимізувати географічний розподіл інфраструктури зарядки. Це забезпечує зручне розташування зарядних станцій у районах з очікуваним високим попитом, сприяючи доступності для різноманітних користувачів у міських та сільських ландшафтах.
По-друге, прогнозування попиту сприяє ефективному плануванню потужностей. Аналізуючи історичні дані та враховуючи такі чинники, як сезонні коливання, зміни часу доби та поведінку користувачів, ШІ може допомогти визначити оптимальну ємність для кожної зарядної станції. Це гарантує, що інфраструктура розроблена таким чином, щоб задовольняти попит, не викликаючи перевантажень або неефективності в електромережі. Нижче наведено фактори, які впливають на прогноз попиту.
- Дані транзакції зарядки електромобілів:
- Детальна інформація про кожен сеанс зарядки (час, тривалість, місце)
- Енергія, споживана за сеанс зарядки
- Тип зарядки (швидка зарядка, повільна зарядка)
- Дані про трафік і мобільність:
- Дані GPS з транспортних засобів для розуміння моделей подорожей
- Дані про рух транспорту в різних областях і в різний час доби
- Демографічні дані користувачів:
- Вік, стать і місце проживання користувачів електромобілів
- Погода:
- Погодні умови можуть впливати на режим водіння
- Соціально-економічні дані:
- Рівні доходів
- Міські проти сільських районів
Прогнозування попиту має вирішальне значення для задоволення користувачів. Користувачі отримують переваги від зарядної інфраструктури, яка відповідає їхнім потребам, мінімізуючи час очікування та забезпечуючи бездоганний досвід. Здатність штучного інтелекту аналізувати різноманітні набори даних, включаючи поведінку та вподобання користувачів, дозволяє персоналізувати та орієнтуватися на користувача прогнозування попиту, підвищуючи загальну задоволеність власників електромобілів.
3. Динамічні тарифні моделі ціноутворення
Традиційні моделі з фіксованою ціною можуть не використовувати весь потенціал динамічної та чутливої зарядної мережі. Штучний інтелект може аналізувати дані в режимі реального часу, включаючи попит на енергію, навантаження на мережу та поведінку користувачів, для впровадження динамічних моделей ціноутворення. Це не тільки оптимізує використання зарядної інфраструктури, але й заохочує користувачів заряджати в непікові години, сприяючи більш збалансованому та стійкому розподілу енергії. Дослідження [4] щодо динамічної схеми ціноутворення на основі гри Штакельберга для зарядних станцій для електромобілів привели до висновку, що добре продумана схема ціноутворення може призвести до зниження ціни продажу зарядної станції, одночасно збільшуючи прибуток станції; безпрограшний варіант як для споживача, так і для постачальника.
Компоненти, які входять до моделі ціноутворення:
- Попит на енергію та навантаження на мережу: Алгоритми ШІ можуть використовувати дані про попит на електроенергію та навантаження на мережу в реальному часі. Під час високого попиту ціни можуть бути підвищені, і навпаки.
- Поведінка та шаблони користувачів: Аналіз історичних даних про стягнення плати, включаючи частоту, тривалість і бажаний час для стягнення плати, допомагає передбачити майбутню поведінку та відповідно скорегувати ціни.
- Час доби/тижня та сезонність: Ціни можуть змінюватись залежно від часу доби, дня тижня чи сезону, враховуючи типові моделі використання в ці періоди.
- Тип зарядки (швидка або повільна зарядка): Для різних типів зарядки можна встановити різні тарифи.
Рисунок 4. Ціни на зарядні станції для електромобілів у США
Динамічні моделі ціноутворення відіграють важливу роль у прийнятності та доступності. Пропонуючи нижчі ціни в непікові години або коли відновлювані джерела енергії надлишки, системи на основі штучного інтелекту роблять заряджання електроенергії більш економічно вигідним для різноманітного кола користувачів. Цей підхід узгоджується з принципами справедливості, гарантуючи, що переваги електричної мобільності доступні для людей з різними категоріями доходу.
Впровадження рішень на основі штучного інтелекту для заряджання електромобілів (EV) швидко розвивається, пропонуючи потенційні переваги в ефективності, користувацькому досвіді та управлінні мережею.
Однак цей технологічний прогрес також викликає важливі міркування щодо справедливості алгоритмів. Забезпечення справедливості та неупередженості систем штучного інтелекту в зарядці електромобілів має вирішальне значення для сприяння справедливому доступу до зарядної інфраструктури.
Різноманітні та репрезентативні дані
Щоб пом’якшити упередження, дуже важливо переконатися, що навчальні дані є різноманітними та репрезентативними для всієї бази користувачів. Це передбачає збір даних із широкого діапазону географічних місць, демографічних груп і сценаріїв тарифікації. У кожному наборі даних необхідно виявити та виправити зміщення, наявні в навчальних даних. Нижче наведено різні аспекти, які необхідно враховувати під час вибору наборів даних:
- Географічне різноманіття:
- Міські та сільські райони: об’єднання даних як з міського, так і з сільського середовища гарантує, що проекти зарядних мереж є інклюзивними та задовольняють потреби різноманітних спільнот.
- Різні клімати: зміна клімату впливає на поведінку під час зарядки та споживання енергії. Набори даних, що відображають різні кліматичні умови, сприяють створенню надійних моделей ШІ.
- Демографічне різноманіття:
- Соціально-економічні фактори: включення даних про різні соціально-економічні умови допомагає уникнути упереджень і гарантує, що зарядна інфраструктура доступна для користувачів із різним рівнем доходу.
- Культурні особливості: Культурні переваги та відмінності в стилі життя впливають на звички заряджання. Різноманітні набори даних, що охоплюють культурні нюанси, сприяють більш інклюзивному дизайну зарядної мережі.
- Різноманітність транспортних засобів:
- Різні моделі електромобілів. Різні моделі електромобілів мають різні вимоги до зарядки. Об’єднання даних з різних електромобілів гарантує, що зарядна інфраструктура відповідає специфікаціям різних транспортних засобів.
- Технології заряджання: набори даних повинні враховувати різні технології заряджання, включаючи швидку зарядку, стандартну зарядку та нові технології, щоб відповідним чином оптимізувати дизайн мережі.
- Тимчасова різноманітність:
- Сезонні зміни: Поведінка зарядки може змінюватися залежно від сезону. Набори даних, що охоплюють різні сезони, дозволяють системам штучного інтелекту адаптувати конструкції зарядної мережі до мінливих погодних умов.
- Шаблони часу доби: розуміння коливань попиту на заряджання протягом дня допомагає оптимізувати інфраструктуру заряджання для різних часових проміжків.
Під час створення моделі штучного інтелекту для прогнозування попиту, скажімо, прогнозування, де розмістити наступну зарядну станцію для електромобілів, вкрай важливо забезпечити підбір різноманітного набору даних, що включає всі вищезгадані функції.
Після того, як функції підібрані, чи важливо отримати доступ до балансу набору даних. Незбалансований набір даних може призвести до спотворених і упереджених результатів. Графіки показують збалансовані дані для деяких зведених функцій, таких як вік і тип транспортного засобу.
Малюнок 5: Збалансовані функції для моделі розміщення зарядних станцій електромобілів за віком
Малюнок 6: Збалансовані функції для моделі розміщення зарядних станцій електромобілів за типом автомобіля
Алгоритмічна прозорість
Прозорість є наріжним каменем вирішення проблеми упередженості в ШІ. Алгоритми стягнення плати мають бути прозорими, надаючи користувачам уявлення про те, як приймаються рішення щодо ставок стягнення плати, оптимального часу й інших критичних факторів. Розуміння процесу прийняття рішень за допомогою алгоритму зміцнює довіру та дозволяє користувачам притягувати до відповідальності постачальників, які стягують плату.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) відіграє вирішальну роль у покращенні пояснюваності передбачень ШІ. Створюючи інтерпретовані моделі, які наближено прогнозують складні моделі машинного навчання, LIME дає зрозуміти, як різні функції впливають на ці прогнози. Наприклад, у контексті розміщення зарядних станцій для електромобілів LIME може допомогти виявити причини, які лежать в основі рекомендацій моделі щодо розміщення зарядної станції – на наведеному нижче пояснювальному графіку – функції, які позитивно впливають на прогноз (розміщення зарядної станції для електромобілів на місці x) сильно залежить від соціально-економічного статусу. Трафік і щільність населення негативно впливають на прогноз. Це лише гіпотетичний набір даних і аналіз, і реальні прогнози можуть сильно відрізнятися. Мета цього сюжету — показати, наскільки потужним може бути LIME, щоб пояснити, як робиться певний прогноз — які функції є важливішими порівняно з іншими.
Малюнок 7: Штучний інтелект для прогнозування станції зарядки електромобілів з поясненням за допомогою LIME
EVI-Equity: модель інфраструктури електромобіля для акцій, розроблена NREL [5] — це фантастичний інструмент для вимірювання капіталу загальнонаціональної інфраструктури зарядки електромобілів (EV) за допомогою комплексного аналізу з високою роздільною здатністю. Він надає візуалізаційну карту, яка дозволяє зацікавленим сторонам вивчити характеристики справедливості інфраструктури зарядки електромобілів, що полегшує перевірку та розуміння результатів. Наприклад, У прикладі до більшого регіону Чикаго наведений нижче графік ілюструє різний доступ до зарядки та пов’язане з ним використання електромобілів залежно від доходу та раси.
Рисунок 8: Результати моделі EVI-Equity для більшого регіону Чикаго
Захист конфіденційності користувачів
Зі стрімким розвитком підключених транспортних засобів зростає кількість даних, що передаються з транспортних засобів у хмару. Це не тільки показники автомобіля, такі як ємність батареї, запас ходу, налаштування користувача, такі як клімат-контроль, але й показники поведінки водія, такі як швидкість прискорення/гальмування, відео- та аудіо, активація датчика антигальмування/виїзду зі смуги руху. Ці показники, якщо вони використовуються несправедливо, можуть бути використані для створення профілю поведінки водія та, у свою чергу, додають упередженості до прийняття рішень.
Оскільки штучний інтелект обробляє цю величезну кількість даних користувача для оптимізації розміщення зарядної мережі, конфіденційність стає першорядною проблемою. Впровадження принципів конфіденційності за проектом гарантує, що зарядна інфраструктура, керована штучним інтелектом, поважає конфіденційність користувачів і відповідає нормам захисту даних.
Методи конфіденційності для відповідального поводження з даними:
- Анонімізація: Анонімізація передбачає видалення або шифрування особистої інформації з потоку даних. Відокремлюючи дані від конкретних осіб, стає значно важче відстежити показники до певного драйвера.
- Агрегування: Агрегація передбачає об’єднання кількох точок даних для формування узагальнених підсумків. Замість обробки індивідуальних показників поведінки водія штучний інтелект може аналізувати агреговані шаблони в більшому наборі даних. Це не тільки захищає конфіденційність окремих водіїв, але й гарантує, що рішення щодо зарядної мережі базуються на колективних тенденціях, а не на конкретних профілях користувачів.
- Диференціальна конфіденційність: Диференційована конфіденційність додає шум або випадковість до окремих точок даних, що ускладнює визначення внеску одного користувача в набір даних. Ця техніка встановлює баланс між корисністю даних і захистом конфіденційності, дозволяючи штучному інтелекту генерувати точну оптимізацію зарядної мережі без шкоди для індивідуальної конфіденційності водіїв.
- Гомоморфне шифрування: Гомоморфне шифрування дозволяє обчислювати зашифровані дані без їх дешифрування. Ця техніка дозволяє штучному інтелекту аналізувати зашифровані показники поведінки драйверів, забезпечуючи збереження конфіденційності окремих користувачів протягом усього процесу оптимізації. Це потужний інструмент для досягнення балансу між статистикою на основі даних і захистом конфіденційності.
Оскільки глобальне впровадження електромобілів (EV) набирає обертів, зарядні мережі, наповнені штучним інтелектом, стикаються як з багатообіцяючими можливостями, так і зі значною відповідальністю. Їхня місія полягає в тому, щоб забезпечити драйверів зручністю та надійністю, одночасно забезпечуючи стійкість локальних мереж, водночас віддаючи пріоритет справедливості та підзвітності. Хоча виклики є складними, потенційні майбутні переваги величезні, починаючи від чистішого повітря та пом’якшення наслідків зміни клімату до досягнення енергетичної незалежності та сприяння розвитку навичок наступного покоління.
Неможливо переоцінити ключову роль ШІ та машинного навчання в реалізації цього бачення. Ці технології обіцяють організовувати серіалізоване, персоналізоване заряджання у великих масштабах, обслуговуючи мільйони користувачів. Однак, щоб забезпечити довіру громадськості, алгоритми, що керують цими системами, повинні зосереджуватися на принципах справедливості та прозорості, підвищуючи при цьому доступність і надійність.
[1] Зростання ринку зарядки електромобілів у США: PwC
[2] Роль штучного інтелекту в масовому впровадженні електромобілів
[3] Інтелектуальна зарядка на основі даних для гетерогенних парків електромобілів – ScienceDirect
Свагата Ашвані є досвідченим фахівцем із обробки даних із багатим досвідом аналітики та великих даних. На даний момент Swagata є головним спеціалістом з обробки даних Boomi і відіграє вирішальну роль у використанні потужності даних для впровадження інновацій та ефективності. У своїй ролі вона відіграє вирішальну роль у веденні генеративних ініціатив ШІ для компанії. Вона також є керівником відділу SF Women in Data, де вона сприяє створенню багатої спільноти для жінок, щоб відзначати жінок у різноманітних ролях у сфері даних.
Анкур Гупта є інженерним лідером із десятирічним досвідом у сферах сталого розвитку, транспорту, телекомунікацій та інфраструктури; зараз обіймає посаду інженерного менеджера в Uber. На цій посаді він відіграє ключову роль у просуванні платформи транспортних засобів Uber, ведучи заряд до майбутнього з нульовими викидами через інтеграцію передових електричних транспортних засобів і транспортних засобів, що підключаються.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: 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
- :є
- : ні
- :де
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- здатність
- МЕНЮ
- вище
- рясний
- доступ
- доступність
- доступною
- відповідно
- рахунки
- підзвітність
- підзвітний
- бухгалтерський облік
- точний
- досягнення
- через
- Активація
- пристосовувати
- додавати
- адресація
- Додає
- регулювати
- Прийняття
- просування
- просування
- впливати
- вік
- агрегація
- AI
- Моделі AI
- Системи ШІ
- посібник
- AIR
- алгоритм
- алгоритмічний
- алгоритми
- Вирівнює
- ВСІ
- дозволяти
- дозволяє
- по
- Також
- хоча
- кількість
- an
- аналіз
- аналітика
- аналізувати
- Аналізуючи
- та
- та інфраструктури
- Очікуваний
- будь-який
- прикладної
- підхід
- приблизний
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- області
- навколо
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- аспекти
- оцінка
- асоційований
- At
- аудіо
- наявність
- уникнути
- назад
- фон
- фони
- Balance
- Збалансований
- Балансування
- база
- заснований
- акумулятор
- BE
- стає
- поведінка
- за
- буття
- нижче
- користь
- Переваги
- КРАЩЕ
- Краще
- між
- зміщення
- упереджений
- упередження
- Великий
- Великий даних
- обидва
- Приведення
- широкий
- Створюємо
- зайнятий
- але
- by
- CAN
- не може
- можливості
- потужність
- автомобіль
- нести
- догоджати
- громадське харчування
- обслуговує
- викликаючи
- святкувати
- осередок
- Центр
- проблеми
- складні
- зміна
- заміна
- Глава
- характеристика
- заряд
- зарядка
- зарядні станції
- Чикаго
- очищувач
- клімат
- Зміна клімату
- хмара
- Збір
- Collective
- об'єднання
- комерційний
- спільноти
- співтовариство
- комутуватися
- компанія
- комплекс
- всеосяжний
- компрометуючі
- обчислення
- Занепокоєння
- висновок
- Умови
- скупчення
- підключений
- міркування
- вважається
- беручи до уваги
- обмеження
- спожитий
- споживач
- споживання
- контекст
- сприяти
- сприяє
- внесок
- контроль
- зручність
- зручно
- наріжний камінь
- може
- покриття
- створений
- створювати
- створення
- критичний
- вирішальне значення
- культурний
- Куратор
- Поточний
- В даний час
- передовий
- дані
- точки даних
- захист даних
- вчений даних
- керовані даними
- набори даних
- день
- десятиліття
- вирішувати
- рішення
- Прийняття рішень
- рішення
- глибше
- глибоко
- Попит
- демографічний
- Демографічна
- Щільність
- від'їзд
- розгортання
- дизайн
- призначений
- проектування
- конструкцій
- Визначати
- визначення
- розвиненою
- розробка
- Відмінності
- різний
- обговорювати
- розрізнені
- чіткий
- розподіл
- занурення
- Різне
- різноманітність
- домени
- управляти
- водій
- драйвери
- водіння
- тривалість
- під час
- динамічний
- кожен
- легко
- Ефективний
- ефективність
- електричний
- електромобіль
- електричних транспортних засобів
- електрика
- з'являються
- новітні технології
- включіть
- дозволяє
- дозволяє
- охоплюючий
- заохочує
- зашифрованих
- шифрування
- енергія
- Енергоспоживання
- Машинобудування
- підвищення
- забезпечувати
- гарантує
- забезпечення
- Весь
- середовищах
- справедливим
- капітал
- істотний
- оцінка
- Ефір (ETH)
- EV
- Навіть
- evs
- досліджувати
- Вивчення
- приклад
- перевищувати
- розширення
- очікуваний
- досвід
- Пояснювати
- Пояснюваність
- Пояснюваний ШІ
- Face
- фактори
- ярмарок
- справедливість
- фантастичний
- ШВИДКО
- риси
- фіксованою
- потік
- Потоки
- для
- форма
- виховання
- вихователі
- частота
- від
- плодоношення
- Повний
- майбутнє
- прибуток
- гра
- Стать
- узагальнені
- породжувати
- генеративний
- Генеративний ШІ
- географічний
- даний
- Глобальний
- графік
- графіки
- великий
- сітка
- Групи
- Рости
- Зростання
- керівництво
- Гупта
- Обробка
- важче
- збруя
- Запрягання
- Мати
- he
- допомога
- допомагає
- її
- Високий
- висока роздільна здатність
- вище
- найвищий
- дуже
- шосе
- історичний
- тримати
- тримає
- ГОДИННИК
- Як
- Однак
- HTTPS
- ідентифікований
- ідентифікувати
- if
- ілюструє
- незбалансований
- величезний
- Impact
- вплив
- здійснювати
- реалізації
- значення
- важливо
- in
- includes
- У тому числі
- Включно
- Дохід
- включати
- включення
- збільшений
- зростаючий
- незалежність
- індивідуальний
- осіб
- промисловість
- неефективність
- вплив
- інформація
- Інфраструктура
- вливаються
- ініціативи
- інновація
- розуміння
- встановлювати
- екземпляр
- замість
- інтеграція
- Інтелект
- в
- складний
- включає в себе
- IT
- суддя
- просто
- KDnuggets
- ключ
- більше
- вести
- лідер
- провідний
- вивчення
- Led
- рівні
- використання
- життя
- стиль життя
- Ймовірно
- лайм
- Перераховані
- загрузка
- місцевий
- розташований
- розташування
- місць
- довгостроковий
- ВИГЛЯДИ
- знизити
- машина
- навчання за допомогою машини
- made
- підтримувати
- основний
- зробити
- Робить
- управління
- менеджер
- карта
- карти
- ринок
- Маса
- Масове усиновлення
- масивний
- Максимізувати
- максимальний
- Може..
- значущим
- вимір
- Зустрічатися
- Метрика
- може бути
- мільйона
- мільйони
- мінімізація
- Місія
- Пом'якшити
- пом'якшення
- мобільність
- модель
- Моделі
- Імпульс
- більше
- множинний
- повинен
- безліч
- Nationwide
- Переміщення
- Близько
- Необхідність
- необхідний
- потреби
- негативно
- мереж
- Нові
- наступний
- наступне покоління
- шум
- нюанси
- номер
- of
- пропонує
- on
- тільки
- операція
- Можливості
- оптимальний
- оптимізація
- Оптимізувати
- Оптимізує
- оптимізуючий
- or
- оркестровка
- порядок
- Інше
- інші
- над
- загальний
- завищений
- Першорядний
- приватність
- особливо
- моделі
- для
- періодів
- Персоналізовані
- Особисто
- фізичний
- збір
- основний
- місце
- розміщений
- розміщення
- місця
- розміщення
- планування
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Play
- відіграє
- ділянку
- точок
- населення
- положення
- позитивно
- потенціал
- влада
- Енергосистема
- потужний
- передбачати
- прогнозування
- прогноз
- Прогнози
- переваги
- переважним
- представити
- price
- ціни
- ціни без прихованих комісій
- модель ціноутворення
- Головний
- Принципи
- визначення пріоритетів
- пріоритет
- недоторканність приватного життя
- Проблема
- процес
- процеси
- обробка
- профіль
- Профілі
- Прибуток
- проект
- прогнозовані
- обіцянку
- перспективний
- сприяння
- захист
- Постачальник
- провайдери
- забезпечує
- забезпечення
- громадськість
- суспільну довіру
- мета
- PWC
- Гонки
- піднімається
- випадковість
- діапазон
- ранжування
- швидко
- швидко
- ставка
- ставки
- швидше
- реальний
- справжнє життя
- реального часу
- дані в режимі реального часу
- Причини
- Рекомендація
- рекомендації
- випрямлений
- скорочення
- що відображають
- про
- регіон
- правила
- надійність
- решті
- видалення
- Поновлюваний
- відновлювальна енергія
- представник
- вимагається
- Вимога
- дослідження
- житловий
- пружність
- поважає
- обов'язки
- відповідальний
- реагувати
- результати
- показувати
- революційні
- Багаті
- Зростання
- міцний
- Роль
- ролі
- маршрути
- сільській місцевості
- Сільські райони
- s
- гарантії
- продажів
- задоволення
- say
- шкала
- сценарії
- схема
- науковий
- вчений
- безшовні
- Сезон
- сезонний
- витриманий
- сезони
- безпечний
- Продаж
- датчик
- виступаючої
- Сесія
- комплект
- налаштування
- кілька
- вона
- зсув
- Зміни
- Повинен
- Показувати
- демонстрація
- значний
- істотно
- один
- сайт
- навички
- сповільнювати
- розумний
- розумнішими
- So
- соціально-економічні
- проданий
- Рішення
- деякі
- Джерела
- напруга
- конкретний
- специфікації
- швидкість
- поширення
- зацікавлених сторін
- standard
- станція
- Станції
- Статус
- Стратегічний
- Стратегічно
- Стратегія
- потік
- потоковий
- страйки
- Дослідження
- Вивчення
- такі
- Sustainability
- сталого
- Стала енергетика
- Systems
- техніка
- методи
- технологічний
- Технології
- телекомунікації
- ніж
- Що
- Команда
- Графік
- їх
- Там.
- Ці
- вони
- це
- ті
- через
- по всьому
- Таким чином
- час
- times
- до
- інструмент
- до
- простежувати
- трафік
- Навчання
- угода
- прозорість
- прозорий
- транспорт
- подорожувати
- Тенденції
- Довіряйте
- тип
- Типи
- типовий
- Убер
- неупереджений
- зазнає
- розуміти
- розуміння
- міський
- us
- Використання
- використовуваний
- користувач
- User Experience
- конфіденційність користувачів
- орієнтований на користувача
- користувачі
- використовує
- використання
- утиліта
- використовувати
- Цінний
- Цінності
- варіації
- різноманітність
- різний
- змінюватися
- величезний
- автомобіль
- Транспортні засоби
- Проти
- viable
- віце
- Відео
- бачення
- візуалізації
- vs
- чекати
- we
- погода
- week
- ласкаво просимо
- ДОБРЕ
- були
- Що
- коли
- в той час як
- волі
- Win-Win
- з
- в
- без
- жінки
- світовий
- б
- X
- зефірнет