منجانب: انکور گپتا اور سوگتا اشونی
تصویر بذریعہ ایڈیٹر
مصنوعی ذہانت الیکٹرک گاڑیوں کی چارجنگ کی رسائی اور دستیابی میں انقلاب لانے کا بہت بڑا وعدہ رکھتی ہے۔ EV چارجنگ کی مانگ میں اضافہ ہو رہا ہے کیونکہ ٹرانسپورٹیشن انڈسٹری الیکٹرک گاڑیوں کی طرف بڑے پیمانے پر تبدیلی سے گزر رہی ہے۔ 6.5 میں دنیا بھر میں 2021 ملین سے زیادہ EVs فروخت ہوئیں، جو کہ مسافر کاروں کی فروخت کا 9% ہے۔ یہ تعداد 25 تک 2030% سے تجاوز کر جائے گی۔ ایک حالیہ تجزیے سے اندازہ لگایا گیا ہے کہ چارجنگ کی طلب کو پورا کرنے کے لیے درکار چارجنگ اسٹیشنوں کی تعداد 10 تک 2040 گنا بڑھنے کی ضرورت ہوگی [1].
شکل 1: قسم کے لحاظ سے EV چارجنگ اسٹیشنوں کی متوقع مانگ
AI الگورتھم ایک بہتر، زیادہ ذمہ دار چارجنگ انفراسٹرکچر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ تاہم، جیسا کہ ہم فوائد کا خیرمقدم کرتے ہیں، ہمیں تیز رفتار تعیناتی پر بھی جانا چاہیے، ہمیں یہ بھی یقینی بنانا ہوگا کہ یہ منصفانہ، شفافیت، اور جوابدہی جیسی اقدار کے ساتھ ہم آہنگ ہو۔
AI ماڈلز میں فیڈ کرنے والے ڈیٹا سیٹس ان علاقوں میں موجودہ EV کو اپنانے، EV کی طلب اور متوقع چارجر کے استعمال پر اپنی سفارشات کی بنیاد رکھیں گے۔ تاہم، ہمیں سماجی و اقتصادی عوامل کی بنیاد پر تعصب پر قابو پانے کی ضرورت ہے تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ گرڈ پر رکھے گئے نئے سٹیشن منصفانہ اور مساوی رسائی کو ممکن بنائیں۔
بے شمار سائنسی علوم بھی ہیں2,3] جو اس بات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ کس طرح AI اور مشین لرننگ کا استعمال منصوبہ سازوں کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ EV چارجرز کو کہاں تلاش کرنا ہے اور کس قسم کے چارجرز کو انسٹال کرنا ہے۔ ای وی چارجنگ گرڈ کو ڈیزائن کرنا ایک پیچیدہ مسئلہ ہے اور اس میں مختلف عوامل شامل ہیں۔
چارجر کا مقام، قیمت، چارجنگ کے معیار کی قسم، چارجنگ کی رفتار، انرجی گرڈ بیلنسنگ کے ساتھ ساتھ طلب کی پیش گوئی۔ آئیے ان اہم پہلوؤں کی گہرائی میں جائیں جہاں AI بہتر فیصلہ کرنے میں ہماری رہنمائی میں مدد کر سکتا ہے۔
1. بہترین چارجنگ اسٹیشن کی جگہ کا تعین
AI وسیع ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرنے اور بامعنی بصیرت نکالنے میں بہترین ہے۔ چارجنگ اسٹیشنوں کے لیے بہترین مقامات کا تعین کرتے وقت یہ صلاحیت خاص طور پر قابل قدر بن جاتی ہے۔ ٹریفک پیٹرن، آبادی کی کثافت، اور جغرافیائی ڈیٹا جیسے عوامل کا تجزیہ کرکے، AI الگورتھم حکمت عملی کے ساتھ چارجنگ اسٹیشنوں کو زیادہ سے زیادہ رسائی اور صارف کی سہولت کے لیے رکھ سکتے ہیں۔
مثال کے طور پر، EV چارجنگ اسٹیشنوں کی ضرورت ہو سکتی ہے مصروف سفری راستوں کے ساتھ، بڑی شاہراہوں کے قریب، یا EVs کی زیادہ تعداد والے علاقوں میں۔ زیادہ کثافت والے رہائشی اور تجارتی علاقوں میں ای وی چارجنگ اسٹیشنوں کی زیادہ مانگ ہونے کا امکان ہے۔ AI ان علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے آبادیاتی ڈیٹا اور آبادی کی کثافت کے نقشوں کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ تجزیہ کے لیے، ڈیٹا سیٹس کو ای وی کی فروخت، آبادی میں اضافے اور شہری ترقی میں مستقبل کے رجحانات کو شامل کرنے کی ضرورت ہے۔
چارجنگ اسٹیشنز کے لیے بہترین سائٹ:
AI الگورتھم بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں شاندار ہیں۔ وہ ای وی چارجنگ اسٹیشنوں کے لیے بہترین علاقوں کا تعین کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ اس تشخیص میں مختلف پہلوؤں پر غور کیا گیا ہے بشمول:
- ٹریفک کے نمونے: AI ٹریفک کے بہاؤ اور بھیڑ کی سطح کو دیکھتا ہے تاکہ زیادہ استعمال والے علاقوں کی نشاندہی کی جا سکے۔
- آبادی کی کثافت: زیادہ آبادی کی کثافت والے مقامات کو ترجیح دی جاتی ہے اس طرح اس بات کو یقینی بنایا جاتا ہے کہ وہاں زیادہ سے زیادہ رسائی ہو۔
- جغرافیائی ڈیٹا: اس میں فزیکل ٹیرینز اور شہری منصوبہ بندی کی رکاوٹوں کا جائزہ لینا شامل ہے تاکہ ان کی مناسبیت کا فیصلہ کیا جا سکے۔
- موجودہ چارجنگ اسٹیشن کے مقامات: کسی بھی علاقے کو سیر نہ کرنے اور یکساں پھیلاؤ کو برقرار رکھنے کے لیے۔
- مستقبل کی توسیع کے لیے پیشن گوئی کا تجزیہ: AI مستقبل کی ضروریات کو پیش کرنے کے لیے الیکٹرک گاڑیوں کی فروخت، آبادیاتی تبدیلیوں اور شہری ترقی کے رجحانات کا استعمال کرتا ہے جو طویل مدتی منصوبہ بندی کی رہنمائی کرتے ہیں۔
چترا 2: ہیٹ میپ امریکہ میں ای وی چارجنگ اسٹیشن کی تقسیم کو ظاہر کرتا ہے۔
2. مطالبہ کی پیشن گوئی
چارجنگ اسٹیشنوں کی جگہ کا تعین اور آپریشن کو بہتر بنانے کے لیے ایک موثر مطالبہ کی پیشین گوئی کی حکمت عملی بہت اہم ہے اور کئی اہم وجوہات کی بنا پر ضروری ہے۔ سب سے پہلے، مانگ کی درست پیشین گوئی چارجنگ اسٹیشنوں کی اسٹریٹجک جگہ کا تعین کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ پیش گوئی کرتے ہوئے کہ کب اور کہاں چارجنگ کی ضروریات سب سے زیادہ ہوں گی، AI سے چلنے والے نظام چارجنگ انفراسٹرکچر کی جغرافیائی تقسیم کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ چارجنگ اسٹیشن آسانی سے ان علاقوں میں واقع ہیں جہاں متوقع زیادہ مانگ ہے، جس سے شہری اور دیہی مناظر کے متنوع رینج کے صارفین کے لیے رسائی کو فروغ ملتا ہے۔
دوم، مطالبہ کی پیشن گوئی مؤثر صلاحیت کی منصوبہ بندی میں معاون ہے۔ تاریخی اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے اور موسمی تغیرات، وقت کے دن کے پیٹرن اور صارف کے رویے جیسے عوامل کو شامل کرکے، AI ہر چارجنگ اسٹیشن کے لیے بہترین صلاحیت کا تعین کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ بنیادی ڈھانچہ پاور گرڈ میں اوورلوڈز یا ناکارہیاں پیدا کیے بغیر مانگ کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ نیچے دیے گئے عوامل ہیں جو مانگ کی پیشن گوئی میں اضافہ کرتے ہیں۔
- ای وی چارجنگ ٹرانزیکشن ڈیٹا:
- ہر چارجنگ سیشن کے بارے میں تفصیلات (وقت، دورانیہ، مقام)
- فی چارجنگ سیشن میں استعمال ہونے والی توانائی
- چارجنگ کی قسم (تیز چارجنگ، سست چارجنگ)
- ٹریفک اور نقل و حرکت کا ڈیٹا:
- سفری نمونوں کو سمجھنے کے لیے گاڑیوں سے GPS ڈیٹا
- مختلف علاقوں میں اور دن کے مختلف اوقات میں ٹریفک کے بہاؤ کا ڈیٹا
- یوزر ڈیموگرافکس:
- EV صارفین کی عمر، جنس، اور رہائشی مقام
- موسم:
- موسمی حالات ڈرائیونگ پیٹرن کو متاثر کر سکتے ہیں۔
- سماجی اقتصادی ڈیٹا:
- آمدنی کی سطح
- شہری بمقابلہ دیہی علاقوں
صارف کی اطمینان کے لیے طلب کی پیشن گوئی بہت ضروری ہے۔ صارفین چارجنگ انفراسٹرکچر سے فائدہ اٹھاتے ہیں جو ان کی ضروریات کے مطابق ہوتا ہے، انتظار کے اوقات کو کم کرتا ہے اور بغیر کسی رکاوٹ کے تجربہ فراہم کرتا ہے۔ متنوع ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے کی AI کی صلاحیت، بشمول صارف کے رویے اور ترجیحات، ذاتی نوعیت کی اور صارف پر مرکوز مانگ کی پیشین گوئی کی اجازت دیتی ہے، جس سے EV مالکان کے مجموعی اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔
3. ڈائنامک چارجنگ پرائسنگ ماڈلز
روایتی فکسڈ پرائسنگ ماڈلز متحرک اور ریسپانسیو چارجنگ گرڈ کی پوری صلاحیت کو بروئے کار نہیں لا سکتے۔ AI متحرک قیمتوں کے ماڈل کو نافذ کرنے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، بشمول توانائی کی طلب، گرڈ لوڈ، اور صارف کے رویے کا۔ یہ نہ صرف چارجنگ انفراسٹرکچر کے استعمال کو بہتر بناتا ہے بلکہ صارفین کو زیادہ متوازن اور پائیدار توانائی کی تقسیم کو فروغ دیتے ہوئے آف پیک اوقات کے دوران چارج کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔ ایک تحقیقی مطالعہ [4] EV چارجنگ اسٹیشنوں کے لیے Stackelberg گیم پر مبنی ڈائنامک پرائسنگ اسکیم اس نتیجے پر پہنچی کہ قیمتوں کا ایک اچھی طرح سے تیار کردہ اسکیم اسٹیشن کے منافع میں اضافہ کرتے ہوئے چارجنگ اسٹیشن کی فروخت کی قیمت میں کمی کا باعث بن سکتی ہے۔ صارف اور فراہم کنندہ دونوں کے لیے ایک جیت۔
اجزاء جو قیمتوں کے ماڈل میں شامل ہوتے ہیں:
- توانائی کی طلب اور گرڈ لوڈ: AI الگورتھم ریئل ٹائم بجلی کی طلب اور گرڈ لوڈ ڈیٹا کو استعمال کر سکتے ہیں۔ زیادہ مانگ کے دوران، قیمتوں میں اضافہ کیا جا سکتا ہے، اور اس کے برعکس.
- صارف کا رویہ اور نمونے: تاریخی چارجنگ ڈیٹا کا تجزیہ، بشمول فریکوئنسی، دورانیہ، اور چارج کرنے کے لیے ترجیحی اوقات، مستقبل کے رویے کی پیش گوئی کرنے اور اس کے مطابق قیمتوں کو ایڈجسٹ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- دن/ہفتے کا وقت اور موسم: قیمتیں دن کے وقت، ہفتے کے دن، یا موسم کی بنیاد پر مختلف ہو سکتی ہیں، ان ادوار کے دوران استعمال کے عام نمونوں کو مدنظر رکھتے ہوئے۔
- چارجنگ کی قسم (تیز بمقابلہ سست چارجنگ): مختلف قسم کی چارجنگ کے لیے مختلف شرحیں مقرر کی جا سکتی ہیں۔
شکل 4: امریکہ میں EV چارجنگ اسٹیشنوں کی قیمتوں کا تعین
متحرک قیمتوں کے ماڈل سستی اور رسائی میں ایک کردار ادا کرتے ہیں۔ آف پیک اوقات کے دوران یا جب قابل تجدید توانائی کے ذرائع وافر ہوتے ہیں تو کم قیمتوں کی پیشکش کر کے، AI سے چلنے والے نظام صارفین کی متنوع رینج کے لیے الیکٹرک چارجنگ کو اقتصادی طور پر زیادہ قابل عمل بناتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر انصاف کے اصولوں کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ برقی نقل و حرکت کے فوائد مختلف آمدنی والے خطوط کے افراد کے لیے قابل رسائی ہیں۔
الیکٹرک وہیکل (EV) چارجنگ میں AI سے چلنے والے حل کو اپنانا تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے، جو کارکردگی، صارف کے تجربے اور گرڈ مینجمنٹ میں ممکنہ فوائد پیش کر رہا ہے۔
تاہم، یہ تکنیکی ترقی الگورتھمک انصاف کے ارد گرد اہم تحفظات بھی اٹھاتی ہے۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ EV چارجنگ میں AI سسٹمز منصفانہ اور غیر جانبدارانہ ہیں چارجنگ انفراسٹرکچر تک مساوی رسائی کو فروغ دینے کے لیے اہم ہے۔
متنوع اور نمائندہ ڈیٹا
تعصبات کو کم کرنے کے لیے، یہ یقینی بنانا بہت ضروری ہے کہ تربیتی ڈیٹا متنوع اور پورے صارف کی بنیاد کا نمائندہ ہو۔ اس میں جغرافیائی مقامات، آبادیاتی گروپس، اور چارجنگ منظرناموں کی ایک وسیع رینج سے ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے۔ ہر ڈیٹاسیٹ کے اندر تربیتی ڈیٹا میں موجود تعصبات کی نشاندہی اور اصلاح کی ضرورت ہے۔ ذیل میں مختلف پہلو ہیں جن پر ڈیٹا سیٹس کو چنتے وقت غور کرنے کی ضرورت ہے۔
- جغرافیائی تنوع:
- شہری اور دیہی علاقے: شہری اور دیہی دونوں ماحول سے ڈیٹا کو شامل کرنا اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ چارجنگ گرڈ ڈیزائن جامع ہیں اور متنوع کمیونٹیز کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔
- مختلف آب و ہوا: موسمیاتی تغیرات چارج کرنے کے رویے اور توانائی کی کھپت کو متاثر کرتے ہیں۔ متنوع آب و ہوا کے حالات کی عکاسی کرنے والے ڈیٹاسیٹس مضبوط AI ماڈلز میں حصہ ڈالتے ہیں۔
- آبادیاتی تنوع:
- سماجی اقتصادی عوامل: مختلف سماجی اقتصادی پس منظر کے ڈیٹا کو شامل کرنا تعصبات سے بچنے میں مدد کرتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ چارجنگ انفراسٹرکچر مختلف آمدنی کی سطحوں کے صارفین کے لیے قابل رسائی ہے۔
- ثقافتی تحفظات: ثقافتی ترجیحات اور طرز زندگی کے فرق چارجنگ کی عادات کو متاثر کرتے ہیں۔ ثقافتی باریکیوں پر مشتمل متنوع ڈیٹاسیٹس زیادہ جامع چارجنگ گرڈ ڈیزائن میں حصہ ڈالتے ہیں۔
- گاڑیوں کا تنوع:
- مختلف EV ماڈلز: مختلف الیکٹرک گاڑیوں کے ماڈلز میں چارجنگ کے الگ الگ تقاضے ہوتے ہیں۔ مختلف قسم کے EVs سے ڈیٹا شامل کرنا اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ چارجنگ انفراسٹرکچر مختلف گاڑیوں کی خصوصیات کو پورا کرتا ہے۔
- چارجنگ ٹیکنالوجیز: ڈیٹاسیٹس کو مختلف چارجنگ ٹیکنالوجیز کا حساب دینا چاہیے، بشمول تیز چارجنگ، معیاری چارجنگ، اور ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز، اس کے مطابق گرڈ ڈیزائن کو بہتر بنانے کے لیے۔
- دنیاوی تنوع:
- موسمی تغیرات: چارج کرنے کے رویے موسمی طور پر مختلف ہو سکتے ہیں۔ مختلف موسموں کا احاطہ کرنے والے ڈیٹا سیٹس AI سسٹمز کو چارجنگ گرڈ ڈیزائن کو بدلتے ہوئے موسمی حالات کے مطابق ڈھالنے کے قابل بناتے ہیں۔
- دن کے وقت کے پیٹرن: دن بھر چارج کرنے کی مانگ میں تغیرات کو سمجھنا مختلف ٹائم فریموں کے لیے چارجنگ انفراسٹرکچر کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔
ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کے لیے ایک AI ماڈل بناتے ہوئے- آئیے یہ بتاتے ہوئے کہ اگلا EV چارجنگ اسٹیشن کہاں رکھنا ہے، یہ یقینی بنانا بہت ضروری ہے کہ ایک متنوع ڈیٹاسیٹ بشمول مندرجہ بالا تمام خصوصیات کو تیار کیا جائے۔
ایک بار جب فیچرز تیار ہو جائیں، کیا ڈیٹاسیٹ کے بیلنس تک رسائی حاصل کرنا ضروری ہے۔ ایک غیر متوازن ڈیٹا سیٹ ترچھے اور متعصب نتائج کا باعث بن سکتا ہے۔ گراف کچھ محور خصوصیات جیسے عمر اور گاڑی کی قسم کی ترجیحات کے لیے متوازن ڈیٹا دکھاتے ہیں۔
شکل 5: عمر کے لحاظ سے EV چارجنگ اسٹیشن پلیسمنٹ ماڈل کے لیے متوازن خصوصیات
شکل 6: گاڑی کی قسم کے لحاظ سے EV چارجنگ اسٹیشن پلیسمنٹ ماڈل کے لیے متوازن خصوصیات
الگورتھمک شفافیت
شفافیت AI میں تعصب سے نمٹنے کا ایک سنگ بنیاد ہے۔ چارجنگ الگورتھم کو شفاف ہونے کے لیے ڈیزائن کیا جانا چاہیے، صارفین کو یہ بصیرت فراہم کرتے ہیں کہ چارجنگ کی شرح، بہترین اوقات اور دیگر اہم عوامل کے بارے میں فیصلے کیسے کیے جاتے ہیں۔ الگورتھم کے فیصلہ سازی کے عمل کو سمجھنا اعتماد کو فروغ دیتا ہے اور صارفین کو چارجنگ فراہم کرنے والوں کو جوابدہ رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔
LIME (لوکل انٹرپریٹیبل ماڈل-ایگنوسٹک وضاحتیں) AI پیشین گوئیوں کی وضاحت کی اہلیت کو بڑھانے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ قابل تشریح ماڈلز بنا کر جو پیچیدہ مشین لرننگ ماڈلز کی پیشین گوئیوں کا تخمینہ لگاتے ہیں، LIME اس بات کی بصیرت فراہم کرتا ہے کہ مختلف خصوصیات ان پیشین گوئیوں کو کس طرح متاثر کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، EV چارجنگ اسٹیشن کی جگہ کے تناظر میں، LIME ماڈل کی طرف سے چارجنگ اسٹیشن لگانے کی تجویز کے پیچھے وجوہات کو ظاہر کرنے میں مدد کر سکتا ہے- نیچے دیے گئے وضاحتی پلاٹ میں- وہ خصوصیات جو پیشین گوئی میں مثبت کردار ادا کرتی ہیں (مقام پر ای وی چارجنگ اسٹیشن رکھنا x) سماجی و اقتصادی حیثیت سے بہت زیادہ متاثر ہوتا ہے۔ ٹریفک اور آبادی کی کثافت پیشین گوئی پر منفی اثر ڈالتی ہے۔ یہ صرف ایک فرضی ڈیٹاسیٹ اور تجزیہ ہے، اور حقیقی زندگی کی پیشین گوئیاں بہت مختلف ہو سکتی ہیں۔ اس پلاٹ کا مقصد یہ بتانا ہے کہ LIME یہ بتانے کے لیے کتنا طاقتور ہو سکتا ہے کہ کوئی خاص پیشن گوئی کیسے کی جاتی ہے- کون سی خصوصیات دوسروں کے مقابلے میں زیادہ اہمیت رکھتی ہیں۔
شکل 7: LIME کا استعمال کرتے ہوئے EV چارجنگ اسٹیشن کی پیشین گوئی کے لیے قابل وضاحت AI
EVI-Equity: ایکویٹی ماڈل کے لیے الیکٹرک وہیکل انفراسٹرکچر NREL نے تیار کیا ہے۔5] جامع، اعلی ریزولوشن تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے ملک گیر الیکٹرک وہیکل (EV) چارجنگ انفراسٹرکچر کی ایکویٹی کی پیمائش کرنے کا ایک لاجواب ٹول ہے۔ یہ اسٹیک ہولڈرز کو ای وی چارجنگ انفراسٹرکچر کی ایکویٹی خصوصیات کی جانچ کرنے کی اجازت دینے کے لیے ایک تصوراتی نقشہ فراہم کرتا ہے جس سے نتائج کا معائنہ اور سمجھنا آسان ہو جاتا ہے۔ مثال کے طور پر شکاگو کے بڑے علاقے پر لاگو ہونے پر، نیچے کا گراف آمدنی اور نسل کی بنیاد پر مختلف چارجنگ تک رسائی اور متعلقہ EV کو اپنانے کی عکاسی کرتا ہے۔
شکل 8: شکاگو کے بڑے علاقے کے لیے EVI-Equity ماڈل کے نتائج
صارف کی رازداری کا تحفظ
کنیکٹڈ گاڑیوں کے تیزی سے اضافے کے ساتھ، گاڑیوں سے کلاؤڈ تک ڈیٹا کی بڑھتی ہوئی تعداد میں اضافہ ہو رہا ہے۔ اس میں نہ صرف گاڑی کے میٹرکس جیسے بیٹری کی گنجائش، باقی رینج، صارف کی ترتیبات جیسے کہ موسمیاتی کنٹرول، بلکہ ڈرائیور کے رویے کے میٹرکس جیسے ایکسلریشن/بریک لگانے کی شرح، ویڈیو اور آڈیو فیڈز، اینٹی بریکنگ/لین ڈیپارچر سینسر ایکٹیویشن شامل ہیں۔ یہ میٹرکس، اگر غیر منصفانہ طور پر استعمال کیے جاتے ہیں، تو ڈرائیور کے لیے رویے کی پروفائل بنانے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں اور باری باری فیصلہ سازی میں تعصب شامل کر سکتے ہیں۔
چونکہ AI چارجنگ گرڈ پلیسمنٹ کو بہتر بنانے کے لیے صارف کے ڈیٹا کی اس وسیع مقدار پر کارروائی کرتا ہے، رازداری ایک اہم تشویش بن جاتی ہے۔ رازداری کے لحاظ سے ڈیزائن کے اصولوں پر عمل درآمد یقینی بناتا ہے کہ AI سے چلنے والا چارجنگ انفراسٹرکچر صارف کی رازداری کا احترام کرتا ہے اور ڈیٹا کے تحفظ کے ضوابط کی تعمیل کرتا ہے۔
ذمہ دار ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے رازداری کی تکنیک:
- گمنامی: گمنامی میں ڈیٹا اسٹریم سے ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات کو ہٹانا یا انکرپشن شامل ہے۔ مخصوص افراد سے ڈیٹا کو الگ کرنے سے، کسی خاص ڈرائیور کو میٹرکس کا پتہ لگانا کافی مشکل ہو جاتا ہے۔
- جمع: جمع کرنے میں عام خلاصہ بنانے کے لیے متعدد ڈیٹا پوائنٹس کو ملانا شامل ہے۔ انفرادی ڈرائیور کے رویے کے میٹرکس پر کارروائی کرنے کے بجائے، AI ایک بڑے ڈیٹاسیٹ میں مجموعی نمونوں کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ یہ نہ صرف انفرادی ڈرائیوروں کی رازداری کی حفاظت کرتا ہے بلکہ یہ بھی یقینی بناتا ہے کہ چارجنگ گرڈ کے فیصلے مخصوص صارف پروفائلز کے بجائے اجتماعی رجحانات پر مبنی ہوں۔
- تفریق رازداری: تفریق رازداری انفرادی ڈیٹا پوائنٹس میں شور یا بے ترتیب پن کا اضافہ کرتی ہے، جس سے ڈیٹاسیٹ میں کسی ایک صارف کی شراکت کا تعین کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ یہ تکنیک ڈیٹا کی افادیت اور رازداری کے تحفظ کے درمیان توازن قائم کرتی ہے، جس سے AI ڈرائیوروں کی انفرادی رازداری پر سمجھوتہ کیے بغیر درست چارجنگ گرڈ آپٹیمائزیشن پیدا کر سکتا ہے۔
- ہومومورفک انکرپشن: ہومومورفک انکرپشن انکرپٹڈ ڈیٹا کو ڈکرپٹ کیے بغیر اس پر کمپیوٹیشن کو قابل بناتا ہے۔ یہ تکنیک AI کو انکرپٹڈ ڈرائیور کے رویے کے میٹرکس کا تجزیہ کرنے کی اجازت دیتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ انفرادی صارفین کی رازداری کو اصلاح کے پورے عمل میں برقرار رکھا جائے۔ ڈیٹا پر مبنی بصیرت اور رازداری کے تحفظ کے درمیان توازن قائم کرنے کے لیے یہ ایک طاقتور ٹول ہے۔
جیسا کہ عالمی سطح پر الیکٹرک گاڑیوں (EVs) کو اپنانے کی رفتار بڑھ رہی ہے، AI سے منسلک چارجنگ نیٹ ورکس کو امید افزا مواقع اور اہم ذمہ داریوں کا سامنا ہے۔ ان کے مشن میں ڈرائیوروں کو سہولت اور بھروسہ فراہم کرنا شامل ہے جبکہ مقامی گرڈ کی لچک کو یقینی بنانا، یہ سب کچھ ایکویٹی اور جوابدہی کو ترجیح دیتے ہوئے ہے۔ اگرچہ چیلنجز پیچیدہ ہیں، لیکن مستقبل کے ممکنہ فوائد بہت زیادہ ہیں، جن میں صاف ہوا اور موسمیاتی تبدیلیوں میں تخفیف سے لے کر توانائی کی آزادی کے حصول اور اگلی نسل کی مہارتوں کی نشوونما تک شامل ہیں۔
اس وژن کو عملی جامہ پہنانے میں AI اور مشین لرننگ کے اہم کردار کو زیادہ نہیں سمجھا جا سکتا۔ یہ ٹیکنالوجیز سیریلائزڈ، پرسنلائزڈ چارجنگ کو بڑے پیمانے پر ترتیب دینے کا وعدہ رکھتی ہیں، جو لاکھوں صارفین کو پورا کرتی ہیں۔ تاہم، عوامی اعتماد کو محفوظ بنانے کے لیے، ان نظاموں کو چلانے والے الگورتھم کو انصاف اور شفافیت کے اصولوں پر مرکوز ہونا چاہیے، یہ سب کچھ رسائی اور قابل اعتمادی کو بڑھاتے ہوئے ہے۔
ہے [1] یو ایس الیکٹرک وہیکل چارجنگ مارکیٹ کی نمو: پی ڈبلیو سی
ہے [2] برقی گاڑیوں کو بڑے پیمانے پر اپنانے میں مصنوعی ذہانت کا کردار
ہے [3] مختلف الیکٹرک گاڑیوں کے بیڑے کے لیے ڈیٹا سے چلنے والی اسمارٹ چارجنگ - ScienceDirect
ہے [5] EVI-Equity: ایکویٹی ماڈل کے لیے الیکٹرک وہیکل انفراسٹرکچر | نقل و حمل اور نقل و حرکت کی تحقیق | NREL
سواگتا اشونی تجزیات اور بڑے ڈیٹا میں بھرپور پس منظر کے ساتھ ایک تجربہ کار ڈیٹا سائنسدان ہے۔ فی الحال بومی میں پرنسپل ڈیٹا سائنٹسٹ کے طور پر خدمات انجام دے رہے ہیں، سواگتا جدت اور کارکردگی کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیٹا کی طاقت کو بروئے کار لانے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ اپنے کردار میں، وہ کمپنی کے لیے AI اقدامات کی قیادت کرنے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ وہ SF Women in Data میں چیپٹر لیڈ بھی ہیں، جہاں وہ خواتین کے لیے ایک امیر کمیونٹی کی تعمیر کو فروغ دیتی ہیں تاکہ مختلف ڈیٹا کرداروں میں خواتین کو منایا جا سکے۔
انکور گپتا پائیداری، نقل و حمل، ٹیلی کمیونیکیشن اور انفراسٹرکچر ڈومینز پر محیط ایک دہائی کا تجربہ رکھنے والا ایک انجینئرنگ لیڈر ہے۔ فی الحال Uber میں انجینئرنگ مینیجر کے عہدے پر فائز ہیں۔ اس کردار میں، وہ Uber کے گاڑیوں کے پلیٹ فارم کی ترقی کو آگے بڑھانے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، جو جدید ترین الیکٹرک اور منسلک گاڑیوں کے انضمام کے ذریعے چارج کو صفر کے اخراج کے مستقبل کی طرف لے جاتا ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: 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
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- اوپر
- بہت زیادہ
- تک رسائی حاصل
- رسائی پذیری
- قابل رسائی
- اس کے مطابق
- اکاؤنٹ
- احتساب
- جوابدہ
- اکاؤنٹنگ
- درست
- حصول
- کے پار
- چالو کرنے کی
- اپنانے
- شامل کریں
- خطاب کرتے ہوئے
- جوڑتا ہے
- ایڈجسٹ
- منہ بولابیٹا بنانے
- ترقی
- پیش قدمی کرنا
- پر اثر انداز
- عمر
- مجموعی
- AI
- اے آئی ماڈلز
- اے آئی سسٹمز
- ایڈز
- AIR
- یلگورتم
- الگورتھم
- یلگوردمز
- سیدھ میں لائیں
- تمام
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- ساتھ
- بھی
- اگرچہ
- رقم
- an
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیے
- تجزیہ
- اور
- اور بنیادی ڈھانچہ
- متوقع
- کوئی بھی
- اطلاقی
- نقطہ نظر
- تخمینہ
- کیا
- رقبہ
- علاقوں
- ارد گرد
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- AS
- پہلوؤں
- تشخیص
- منسلک
- At
- آڈیو
- دستیابی
- سے اجتناب
- واپس
- پس منظر
- پس منظر
- متوازن
- متوازن
- توازن
- بیس
- کی بنیاد پر
- بیٹری
- BE
- ہو جاتا ہے
- رویے
- پیچھے
- کیا جا رہا ہے
- نیچے
- فائدہ
- فوائد
- BEST
- بہتر
- کے درمیان
- تعصب
- باصلاحیت
- باضابطہ
- بگ
- بگ ڈیٹا
- دونوں
- آ رہا ہے
- وسیع
- عمارت
- مصروف
- لیکن
- by
- کر سکتے ہیں
- نہیں کر سکتے ہیں
- صلاحیت
- اہلیت
- کار کے
- لے جانے کے
- کھانا کھلانا
- کیٹرنگ
- کیٹر
- باعث
- جشن منانے
- سیل
- سینٹر
- چیلنجوں
- چیلنج
- تبدیل
- تبدیل کرنے
- باب
- خصوصیات
- چارج
- چارج کرنا
- چارجنگ اسٹیشن
- شکاگو
- کلینر
- آب و ہوا
- موسمیاتی تبدیلی
- بادل
- جمع
- اجتماعی
- امتزاج
- تجارتی
- کمیونٹی
- کمیونٹی
- سفر
- کمپنی کے
- پیچیدہ
- وسیع
- سمجھوتہ
- گنتی
- اندیشہ
- اختتام
- حالات
- بھیڑ
- منسلک
- خیالات
- سمجھا
- پر غور
- رکاوٹوں
- بسم
- صارفین
- کھپت
- سیاق و سباق
- شراکت
- معاون
- شراکت
- کنٹرول
- سہولت
- آسانی سے
- سنگ بنیاد
- سکتا ہے
- ڈھکنے
- تیار کیا
- تخلیق
- تخلیق
- اہم
- اہم
- ثقافتی
- cured
- موجودہ
- اس وقت
- جدید
- اعداد و شمار
- ڈیٹا پوائنٹس
- ڈیٹا کے تحفظ
- ڈیٹا سائنسدان
- اعداد و شمار پر مبنی ہے
- ڈیٹاسیٹس
- دن
- دہائی
- فیصلہ کرنا
- فیصلہ
- فیصلہ کرنا
- فیصلے
- گہرے
- گہری
- ڈیمانڈ
- آبادیاتی
- آبادی
- کثافت
- روانگی
- تعیناتی
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- ڈیزائننگ
- ڈیزائن
- اس بات کا تعین
- کا تعین کرنے
- ترقی یافتہ
- ترقی
- اختلافات
- مختلف
- بات چیت
- متفق
- مختلف
- تقسیم
- ڈوبکی
- متنوع
- تنوع
- ڈومینز
- ڈرائیو
- ڈرائیور
- ڈرائیور
- ڈرائیونگ
- مدت
- کے دوران
- متحرک
- ہر ایک
- آسان
- موثر
- کارکردگی
- الیکٹرک
- برقی گاڑی
- الیکٹرک گاڑیاں
- بجلی
- کرنڈ
- ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- احاطہ کرتا ہے
- حوصلہ افزائی
- خفیہ کردہ
- خفیہ کاری
- توانائی
- توانائی کی کھپت
- انجنیئرنگ
- بڑھانے
- کو یقینی بنانے کے
- یقینی بناتا ہے
- کو یقینی بنانے ہے
- پوری
- ماحول
- مساوات
- ایکوئٹی
- ضروری
- اندازے کے مطابق
- Ether (ETH)
- EV
- بھی
- ایسوسی ایشن
- جانچ پڑتال
- جانچ کر رہا ہے
- مثال کے طور پر
- حد سے تجاوز
- توسیع
- توقع
- تجربہ
- وضاحت
- وضاحت کی صلاحیت
- قابل وضاحت AI۔
- چہرہ
- عوامل
- منصفانہ
- انصاف
- بہت اچھا
- فاسٹ
- خصوصیات
- مقرر
- بہاؤ
- بہنا
- کے لئے
- فارم
- فروغ
- پرجوش
- فرکوےنسی
- سے
- نتیجہ
- مکمل
- مستقبل
- فوائد
- کھیل ہی کھیل میں
- جنس
- عمومی
- پیدا
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- جغرافیائی
- دی
- گلوبل
- گوگل
- گراف
- گرافکس
- زیادہ سے زیادہ
- گرڈ
- گروپ کا
- بڑھائیں
- ترقی
- رہنمائی
- گپتا
- ہینڈلنگ
- مشکل
- کنٹرول
- استعمال کرنا
- ہے
- he
- مدد
- مدد کرتا ہے
- اس کی
- ہائی
- بهترین ریزولوشن
- اعلی
- سب سے زیادہ
- انتہائی
- شاہراہیں
- تاریخی
- پکڑو
- کی ڈگری حاصل کی
- HOURS
- کس طرح
- تاہم
- HTTPS
- کی نشاندہی
- شناخت
- if
- وضاحت کرتا ہے
- عدم توازن
- بہت زیادہ
- اثر
- متاثر
- پر عملدرآمد
- پر عمل درآمد
- اہمیت
- اہم
- in
- شامل ہیں
- سمیت
- شامل
- انکم
- شامل
- شامل کرنا
- اضافہ
- اضافہ
- آزادی
- انفرادی
- افراد
- صنعت
- ناکارہیاں
- اثر و رسوخ
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- انفیوژن
- اقدامات
- جدت طرازی
- بصیرت
- انسٹال
- مثال کے طور پر
- کے بجائے
- انضمام
- انٹیلی جنس
- میں
- پیچیدہ
- شامل ہے
- IT
- جج
- صرف
- KDnuggets
- کلیدی
- بڑے
- قیادت
- رہنما
- معروف
- سیکھنے
- قیادت
- سطح
- لیورنگنگ
- زندگی
- طرز زندگی
- امکان
- لیموں
- لنکڈ
- فہرست
- لوڈ
- مقامی
- واقع ہے
- محل وقوع
- مقامات
- طویل مدتی
- دیکھنا
- کم
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- برقرار رکھنے کے
- اہم
- بنا
- بنانا
- انتظام
- مینیجر
- نقشہ
- نقشہ جات
- مارکیٹ
- ماس
- بڑے پیمانے پر اپنانے
- بڑے پیمانے پر
- زیادہ سے زیادہ
- زیادہ سے زیادہ
- مئی..
- بامعنی
- پیمائش
- سے ملو
- پیمائش کا معیار
- شاید
- دس لاکھ
- لاکھوں
- کم سے کم
- مشن
- تخفیف کریں
- تخفیف
- موبلٹی
- ماڈل
- ماڈل
- رفتار
- زیادہ
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- ہزارہا
- ملک بھر میں
- تشریف لے جائیں
- قریب
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضروریات
- منفی طور پر
- نیٹ ورک
- نئی
- اگلے
- اگلی نسل
- شور
- شیڈنگ
- تعداد
- of
- کی پیشکش
- on
- صرف
- آپریشن
- مواقع
- زیادہ سے زیادہ
- اصلاح کے
- کی اصلاح کریں
- اصلاح کرتا ہے
- اصلاح
- or
- آرکیسٹریٹنگ
- حکم
- دیگر
- دیگر
- پر
- مجموعی طور پر
- بڑھا چڑھا
- پیراماؤنٹ
- خاص طور پر
- خاص طور پر
- پیٹرن
- فی
- ادوار
- نجیکرت
- ذاتی طور پر
- جسمانی
- اٹھا
- اہم
- مقام
- رکھ دیا
- پلیسمیںٹ
- مقامات
- رکھ
- منصوبہ بندی
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیلیں
- ادا کرتا ہے
- پلاٹ
- پوائنٹس
- آبادی
- پوزیشن
- مثبت
- ممکنہ
- طاقت
- پاور گرڈ
- طاقتور
- پیشن گوئی
- پیش گوئی
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- ترجیحات
- کو ترجیح دی
- حال (-)
- قیمت
- قیمتیں
- قیمتوں کا تعین
- قیمتوں کا تعین کرنے والا ماڈل
- پرنسپل
- اصولوں پر
- ترجیح
- ترجیح
- کی رازداری
- مسئلہ
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- پروفائل
- پروفائلز
- منافع
- منصوبے
- متوقع
- وعدہ
- وعدہ
- کو فروغ دینے
- تحفظ
- فراہم کنندہ
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- عوامی
- عوامی اعتماد
- مقصد
- PWC
- ریس
- اٹھاتا ہے
- بے ترتیب پن
- رینج
- لے کر
- تیزی سے
- میں تیزی سے
- شرح
- قیمتیں
- بلکہ
- اصلی
- حقیقی زندگی
- اصل وقت
- اصل وقت کا ڈیٹا
- وجوہات
- سفارش
- سفارشات
- بہتر
- کمی
- عکاسی کرنا۔
- کے بارے میں
- خطے
- ضابطے
- وشوسنییتا
- باقی
- ہٹانے
- قابل تجدید
- قابل تجدید توانائی
- نمائندے
- ضرورت
- ضروریات
- تحقیق
- رہائشی
- لچک
- احترام
- ذمہ داریاں
- ذمہ دار
- قبول
- نتائج کی نمائش
- ظاہر
- انقلاب ساز
- امیر
- اضافہ
- مضبوط
- کردار
- کردار
- راستے
- دیہی
- دیہی علاقے
- s
- تحفظات
- فروخت
- کی اطمینان
- کا کہنا ہے کہ
- پیمانے
- منظرنامے
- سکیم
- سائنسی
- سائنسدان
- ہموار
- موسم
- موسمیاتی
- تجربہ کار
- موسم
- محفوظ بنانے
- فروخت
- سینسر
- خدمت
- اجلاس
- مقرر
- ترتیبات
- کئی
- وہ
- منتقل
- شفٹوں
- ہونا چاہئے
- دکھائیں
- نمائش
- اہم
- نمایاں طور پر
- ایک
- سائٹ
- مہارت
- سست
- ہوشیار
- ہوشیار
- So
- سماجی معاشی
- فروخت
- حل
- کچھ
- ذرائع
- تناؤ
- مخصوص
- وضاحتیں
- تیزی
- پھیلانے
- اسٹیک ہولڈرز
- معیار
- سٹیشن
- سٹیشنوں
- درجہ
- حکمت عملی
- حکمت عملی سے
- حکمت عملی
- سٹریم
- سلسلہ
- ہڑتالیں
- مطالعہ
- مطالعہ
- اس طرح
- پائیداری
- پائیدار
- پائیدار توانائی
- سسٹمز
- تکنیک
- تکنیک
- تکنیکی
- ٹیکنالوجی
- ٹیلی مواصلات
- سے
- کہ
- ۔
- گراف
- ان
- وہاں.
- یہ
- وہ
- اس
- ان
- کے ذریعے
- بھر میں
- اس طرح
- وقت
- اوقات
- کرنے کے لئے
- کے آلے
- کی طرف
- ٹریس
- ٹریفک
- ٹریننگ
- ٹرانزیکشن
- شفافیت
- شفاف
- نقل و حمل
- سفر
- رجحانات
- بھروسہ رکھو
- قسم
- اقسام
- ٹھیٹھ
- Uber
- غیر جانبدار
- گزرتا ہے
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- شہری
- us
- استعمال
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارف کی پرائیویسی
- صارف پر مرکوز
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- کی افادیت
- استعمال
- قیمتی
- اقدار
- مختلف حالتوں
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- مختلف
- وسیع
- گاڑی
- گاڑیاں
- بنام
- قابل عمل
- وائس
- ویڈیو
- نقطہ نظر
- تصور
- vs
- انتظار
- we
- موسم
- ہفتے
- آپ کا استقبال ہے
- اچھا ہے
- تھے
- کیا
- جب
- جبکہ
- گے
- جیت
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- خواتین
- دنیا بھر
- گا
- X
- زیفیرنیٹ