Jak GM wykorzystuje AI do rozwoju sieci ładowania EV w USA

Dowiedz się, jak GM wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji lokalizacji stacji ładowania EV, co zwiększa dostępność infrastruktury i wspiera rozwój pojazdów elektrycznych w USA.

General Motors (GM) wprowadza sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe w celu optymalizacji lokalizacji stacji ładowania pojazdów elektrycznych (EV) w Stanach Zjednoczonych. Te innowacyjne działania to część zobowiązania GM do stworzenia przyszłości z zerowymi wypadkami, zerowymi emisjami i zerowym zatorami drogowymi, co ma ułatwić kierowcom przejście na pojazdy elektryczne.

Rozwój adopcji EV dzięki dostępowi do ładowania

Sprzedaż elektrycznych pojazdów GM osiągnęła rekordowy poziom w 2024 roku, jednak wciąż istnieją obawy dotyczące dostępności stacji ładowania. Aby rozwiązać ten problem, GM aktywnie inwestuje w partnerstwa z innymi liderami branży, aby zwiększyć liczbę publicznych punktów ładowania i poprawić ogólne doświadczenia klientów.

  • Współpraca z EVgo: GM planuje zbudować 2,850 stacji ładowania prądem stałym (DC), w tym 400 szybkich stacji w kluczowych lokalizacjach w dużych miastach USA. Te stacje będą wyposażone w szybkie ładowarki o mocy 350 kW, co ułatwi manewrowanie i zapewni komfort dzięki zadaszeniom i oświetleniu.
  • Partnerstwo z Pilot Travel Centers: GM oraz EVgo planują dodanie do 2,000 szybkich stacji ładowania w 500 centrach podróżnych Pilot i Flying J na terenie USA. Dzięki temu, rodziny będą mogły łatwiej podróżować na długich trasach. Już ponad 130 z tych lokalizacji jest dostępnych dla kierowców.

Wykorzystanie AI do wyboru lokalizacji stacji ładowania

Naukowcy danych z GM stosują narzędzia AI do identyfikacji strategicznych lokalizacji nowych stacji ładowania EV w całym kraju. Analiza predykcyjna oraz algorytmy geospatialne pozwalają na ocenę wzorców ruchu EV, co ułatwia wybór najlepszych miejsc do instalacji ładowarek.

  • Optymalizacja lokalizacji: Proces wyboru lokalizacji stacji ładowania traktowany jest jako problem optymalizacji matematycznej. Algorytmy oceniają kluczowe kryteria, takie jak przepływ ruchu oraz bliskość do innych stacji ładowania.
  • Mapy decyzyjne: GM dostarcza szczegółowe mapy, które ilustrują proces podejmowania decyzji modelu. Rekomendacje modelu są następnie łączone z wiedzą ekspertów, co pozwala na ostateczne określenie najlepszych miejsc na stacje ładowania.

Dzięki AI i uczeniu maszynowemu, GM odpowiada na rosnące zapotrzebowanie na stacje ładowania w strategicznych lokalizacjach w USA, co przyczynia się do zwiększenia dostępności pojazdów elektrycznych dla szerszej grupy kierowców.

Podsumowanie i przyszłość ładowania EV

GM nieustannie poszukuje innowacyjnych rozwiązań, aby przyspieszyć rozwój sieci ładowania EV w Stanach Zjednoczonych. W miarę jak coraz więcej osób przesiada się na pojazdy elektryczne, dostępność stacji ładowania stanie się kluczowym czynnikiem w kształtowaniu przyszłości transportu. Jakie są Twoje myśli na temat roli AI w rozwoju infrastruktury ładowania EV? Podziel się swoją opinią!

Source

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *