電動(dòng)汽車(chē)充電站評論發(fā)現基礎設施缺口


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盡管電動(dòng)汽車(chē),減少溫室氣體排放吸引許多司機,收費服務(wù)的缺乏信心,阻止了其他人。 建立一個(gè)可靠的充電站網(wǎng)絡(luò )是困難的,部分是因為它的挑戰性的聚合數據從獨立站運營(yíng)商。 但現在,研究人員報告在《華爾街日報》1月22日模式已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能,可以分析用戶(hù)評論這些站,允許它準確地識別的地方有不足或停用。

“我們花費數十億美元的公共和私人電動(dòng)汽車(chē)基礎設施,”奧馬爾說(shuō)Asensio (@AsensioResearch),主要研究者和公共政策學(xué)院助理教授在喬治亞理工學(xué)院。 “但我們沒(méi)有很好地理解這些投資是如何服務(wù)于公眾和公共利益?!?/span>

電動(dòng)車(chē)司機已經(jīng)開(kāi)始解決不確定問(wèn)題的充電設施,形成社區負責站定位器應用程序,留下評論。 研究者試圖分析這些評論來(lái)更好地理解用戶(hù)所面臨的問(wèn)題。

借助人工智能,Asensio和他的同事們能夠預測一個(gè)特定的站是否功能在某一天。 他們還發(fā)現,居住區的地區,人口在10000至50000人,可能缺醫少藥,更頻繁的站可用性問(wèn)題的報告。 這些社區大多位于西部和中西部州,比如俄勒岡州,猶他州,南達科塔州和內布拉斯加州和夏威夷。

“當用戶(hù)參與和分享信息收費經(jīng)驗,他們經(jīng)常從事親社會(huì )、支持環(huán)保行為,這對機器學(xué)習為我們提供了豐富的行為信息,“Asensio說(shuō)。 但分析數據表相比,短信可以挑戰電腦處理。 “一個(gè)評審可以是簡(jiǎn)短的三個(gè)字。 它也可以只要25或30個(gè)詞拼寫(xiě)錯誤和多個(gè)主題,”合著(zhù)者說(shuō)Sameer Dharur喬治亞理工學(xué)院。 用戶(hù)有時(shí)甚至把笑臉或emojis扔到文本。

為了解決這一問(wèn)題,Asensio和他的團隊會(huì )根據算法電動(dòng)車(chē)交通術(shù)語(yǔ)。 他們訓練有素的評論從12720年美國充電站分類(lèi)評審分為八個(gè)不同的類(lèi):功能、可用性、成本、位置、經(jīng)銷(xiāo)商、用戶(hù)交互、服務(wù)時(shí)間和里程焦慮。 人工智能實(shí)現91%的準確性和學(xué)習效率高解析評論在幾分鐘內。 “這是一個(gè)里程碑過(guò)渡為我們部署這些人工智能工具,因為它不再是“人工智能與人類(lèi)一樣好能做什么? “Asensio說(shuō)。 “在某些情況下,人工智能超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家的表現?!?/span>

相對于以前的充電基礎設施績(jì)效評估研究依賴(lài)于昂貴的和罕見(jiàn)的自我報告的調查,AI可以降低研究成本,同時(shí)提供實(shí)時(shí)標準化的數據。 電動(dòng)汽車(chē)充電市場(chǎng)預計將在2027年增長(cháng)到276億美元。 新方法能夠讓你了解消費者的行為,使快速政策分析和簡(jiǎn)化基礎設施管理為政府和企業(yè)。 例如,團隊的研究結果表明,它可能是更有效的資助基礎設施建設與電動(dòng)汽車(chē)的銷(xiāo)售。

雖然技術(shù)仍面臨一些限制——比如計算機處理能力的需要減少要求之前,推出大規模實(shí)現電動(dòng)汽車(chē)充電市場(chǎng),Asensio和他的團隊希望,隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展,他們的研究可以打開(kāi)大門(mén)更深入研究社會(huì )公平的滿(mǎn)足消費者的需求。

“這給我們敲響了警鐘,因為考慮到電動(dòng)汽車(chē)基礎設施的大規模投資,我們這樣做的方式不一定是關(guān)注社會(huì )公平分配問(wèn)題的訪(fǎng)問(wèn)使基礎設施,“Asensio說(shuō)。 “這是一個(gè)主題的討論不會(huì )消失,我們才剛剛開(kāi)始理解?!?/span>


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