A mesterséges intelligencia által vezérelt állomások személyi áron tölthetik az elektromos autókat
Mivel egyre többen vezetnek elektromos autót, torlódások és sorok alakulhatnak ki, amikor egyszerre több embernek kell töltenie. A svéd Chalmers Műszaki Egyetem új tanulmánya bemutatja, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt töltőállomások intelligens algoritmusokon keresztül személyre szabott árakat kínálhatnak az elektromos járművek felhasználóinak, és így minimalizálhatják az árakat és a várakozási időt az ügyfelek számára. A kutatók azonban rámutatnak az etikai kérdések komolyan vételének fontosságára, mivel fennáll annak a veszélye, hogy a mesterséges intelligencia kihasználja az autósoktól származó információkat.
A mai kereskedelmi töltési infrastruktúra dzsungel lehet. A piac dinamikus és összetett, számos előfizetéssel és a szolgáltatók közötti szabad versennyel. Egyes gyorstöltő állomásokon torlódások és hosszú sorok is előfordulhatnak. Egy új tanulmányban a Chalmers kutatói matematikai modellt hoztak létre annak kiderítésére, hogy a mesterséges intelligencia (AI) által vezérelt gyorstöltő állomások miben segíthetnek az elektromos autók vezetőinek személyre szabott árakon, amelyeket a sofőrök eldönthetnek, elfogadnak vagy elutasítanak. Az AI olyan algoritmusokat használ, amelyek egyéni tényezők, például az akkumulátor töltöttségi szintje és az autó földrajzi elhelyezkedése alapján módosíthatják az árakat.
„Az elektromos autók vezetői dönthetnek úgy, hogy információt osztanak meg a töltőállomás-szolgáltatókkal, és személyes árajánlatot kapnak egy intelligens töltőállomástól. Tanulmányunkban megmutathattuk, hogyan reagálnak a racionális és öncélú járművezetők úgy, hogy csak a maguk számára előnyös ajánlatokat fogadják el. Ez az árak és a várakozási idők minimalizálásához vezet” – mondja Kulcsár Balázs, a Chalmers Villamosmérnöki Tanszékének professzora.
A vizsgálat során a sofőröknek mindig lehetőségük volt visszautasítani a személyes árat, és helyette egy hagyományos, fix árú töltőállomást választottak. A sofőrök által kapott személyi árak jelentősen eltérhettek egymástól, de szinte mindig alacsonyabbak voltak a piaci áraknál. A töltőállomások szolgáltatói számára az iteratív mesterséges intelligencia algoritmus megtudhatja, hogy a vevő milyen egyedi árakat és milyen feltételekkel fogad el. A vizsgálat során azonban a kutatók megjegyezték, hogy az algoritmus bizonyos esetekben jelentősen megemelte az árat, amikor az elektromos autó akkumulátorai már majdnem teljesen lemerültek, így a sofőrnek nem volt más választása, mint elfogadni az ajánlatot.
„Az intelligens töltőállomások komplex árazást tudnak megoldani egy versenypiacon, de tanulmányunk azt mutatja, hogy a felelősségteljes-etikai mesterséges intelligencia paradigmáinak megfelelően fejleszteni és bevezetni kell őket a fogyasztók adatvédelmével” – mondja Kulcsár Balázs.
Bővebben a tanulmányról
A kutatók matematikai modellt készítettek a profitmaximalizáló gyorstöltő állomások és az elektromos autókat használók közötti kölcsönhatásról. A „töltőállomások” nyilvános piaci árakat, vagy mesterséges intelligencia által vezérelt profitmaximalizáló személyi árakat kínálhatnának, amelyeket aztán az „elektromos autóhasználók” saját feltételeik és igényeik alapján elfogadhatnak vagy elutasíthatnak. A legtöbb esetben az eredmények ígéretesek voltak, mivel az AI által generált árak alacsonyabbak voltak a piaci áraknál.
A kutatást a Transportation Research folyóiratban megjelent cikkben mutatják be: Személyre szabott dinamikus árképzési politika elektromos járművekre: Megerősítő tanulási megközelítés , amely a Transportation Research folyóiratban, C rész: Emerging Technologies.
A kutatásban részt vevő kutatók Kulcsár Balázs, Sangjun Bae és Sebastian Gros, a svédországi Chalmers University of Technology munkatársai; Seyong Cyber Egyetem, Kína és Norvég Tudományos és Technológiai Egyetem.
A kutatást a Svéd Elektromobilitási Központ és részben az EU E-Laas projekt finanszírozta.
