IA formée pour lire les critiques des bornes de recharge pour véhicules électriques afin de trouver les lacunes de l’infrastructure


IA formée pour lire les critiques des bornes de recharge pour véhicules électriques afin de trouver les lacunes de l'infrastructure

Ce résumé graphique montre comment l’IA peut être utilisée pour améliorer l’infrastructure des bornes de recharge pour véhicules électriques. Crédit photo: Ha et al./Patterns

Bien que les véhicules électriques, qui réduisent les émissions de gaz à effet de serre, attirent de nombreux conducteurs, le manque de confiance dans les services de recharge en décourage les autres. L’établissement d’un réseau fiable de bornes de recharge est parfois difficile car il est difficile d’agréger les des opérateurs de bornes indépendants. Mais maintenant, les chercheurs rapportent le 22 janvier dans la revue modèle a développé une IA qui peut analyser les évaluations des utilisateurs de ces stations pour identifier les endroits où il n’y a pas assez de stations ou de stations en panne.

«Nous dépensons des milliards de dollars publics et privés pour l’infrastructure des véhicules électriques», a déclaré Omar Asensio, chercheur principal et professeur adjoint à la Georgia Institute of Technology School of Public Policy. « Mais nous ne comprenons vraiment pas bien dans quelle mesure ces investissements servent le public et l’intérêt public. »

Les conducteurs de véhicules électriques ont commencé à résoudre le problème des infrastructures de recharge dangereuses en créant des communautés et en attribuant des évaluations aux applications de localisation des bornes de recharge. Les chercheurs ont tenté d’analyser ces évaluations pour mieux comprendre les problèmes des utilisateurs.

Avec l’aide de leur IA, Asensio et ses collègues ont pu prédire si une station particulière était fonctionnelle un jour donné. Ils ont également constaté que les zones micropolitiques comptant entre 10 000 et 50 000 habitants peuvent être mal desservies, les problèmes de disponibilité des stations étant signalés plus fréquemment. Ces communautés sont principalement situées dans les États de l’ouest et du Midwest tels que l’Oregon, l’Utah, le Dakota du Sud, le Nebraska et Hawaï.

«Lorsque les utilisateurs intègrent et partagent des informations sur les expériences de charge, ils adoptent souvent un comportement prosocial ou respectueux de l’environnement, ce qui nous donne des informations comportementales riches pour l’apprentissage automatique», déclare Asensio. Cependant, comparé à l’analyse de tableaux de données, le traitement de texte peut être difficile pour les ordinateurs. «Une critique ne peut comporter que trois mots. Elle peut également contenir 25 ou 30 mots mal orthographiés et plusieurs sujets», déclare le co-auteur Sameer Dharur du Georgia Institute of Technology. Les utilisateurs jettent parfois même des smileys ou des emojis dans les textes.

Pour résoudre le problème, Asensio et son équipe ont adapté leur algorithme au langage de transport des véhicules électriques. Ils l’ont formé avec des cotes de 12720 bornes de recharge américaines pour diviser les cotes en huit catégories différentes: fonctionnalité, disponibilité, coût, emplacement, concessionnaire, interaction de l’utilisateur, temps de service et anxiété de portée. L’IA a atteint une précision de 91% et une efficacité d’apprentissage élevée lors de l’analyse des notes en quelques minutes. « Il s’agit d’une étape importante dans la transition vers le déploiement de ces outils d’IA car ce n’est plus que l’IA est aussi bonne que les humains? », Déclare Asensio. « Dans certains cas, l’IA a surpassé les experts humains. »

Contrairement aux études précédentes sur l’évaluation de la performance des infrastructures de recharge, qui étaient basées sur des enquêtes autodéclarées coûteuses et peu fréquentes, l’IA peut réduire les coûts de recherche tout en fournissant des données normalisées en temps réel. Le marché de la recharge des véhicules électriques devrait atteindre 27,6 milliards de dollars d’ici 2027. La nouvelle méthode peut fournir des informations sur le comportement des consommateurs, permettre une analyse rapide des politiques et faciliter la gestion de l’infrastructure pour le gouvernement et les entreprises. Par exemple, les résultats de l’équipe suggèrent que subventionner le développement des infrastructures peut être plus efficace que la vente d’une voiture électrique.

Bien que la technologie soit encore confrontée à certaines contraintes – telles que la nécessité de réduire les besoins en puissance de traitement de l’ordinateur – avant de lancer une mise en œuvre à grande échelle sur le marché de la recharge de VE, Asensio et son équipe espèrent que leurs recherches s’amélioreront dans le Le cours de science peut ouvrir la porte à des études plus approfondies de la justice sociale en plus de répondre aux besoins des consommateurs.

« C’est un signal d’alarme pour nous car, étant donné l’investissement massif dans l’infrastructure des VE, nous le faisons d’une manière qui ne prend pas nécessairement en compte les problèmes d’équité sociale et de distribution d’accès à cette infrastructure », dit-il à Asensio. « C’est un sujet de discussion qui ne disparaît pas et nous commençons tout juste à comprendre. »


Que pensent les conducteurs de véhicules électriques du système de recharge qu’ils utilisent?


Plus d’information:
modèle, Ha et al.: « Classification thématique des expériences de consommation des véhicules électriques avec apprentissage profond basé sur les transformateurs »

www.cell.com/patterns/fulltext … 2666-3899 (20) 30265-8, DOI: 10.1016 / j.patter.2020.100195

Citation: IA pour les des bornes de recharge pour véhicules électriques afin de les lacunes de l’infrastructure (22 janvier 2021) publié le 22 janvier 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-01-ai-electric -véhicule-station-infrastructure.html

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