Тесла (Tesla) въвежда актуализиран модел за машинно обучение, за да предвижда по-точно натовареността на своите Суперзарядни станции (Supercharger). Системата цели да засича намеренията за зареждане още преди шофьорите да пристигнат на станцията. Компанията си поставя за цел да създаде мрежа, при която шофьорите почти никога няма да чакат за зареждане.
В публикация в платформа X (X) подразделението за зарядна инфраструктура на Тесла, „Tesla Charging“, очерта своите основни стратегии за управление на трафика. Целта е водачите да бъдат насочвани чрез пътния планировчик по интелигентен начин, така че общото време за пътуване – включително спиранията за зареждане – да бъде възможно най-кратко. Това включва избягване на чакане на претоварени локации за Суперзарядни станции. В публикацията се допълва, че за редките случаи на чакане е необходимо да се предоставят най-точните прогнози, за да могат клиентите да планират уверено.
Пътният планировчик на Тесла ще получава още повече данни, за да може в бъдеще да избира по-интелигентно Суперзарядните станции. Моделът за машинно обучение се базира на подход, който следи трафика в реално време в географски ограничени зони около Суперзарядните станции и предвижда колко превозни средства – включително тези от други марки, които вече също могат да използват Суперзарядните станции – възнамеряват да зареждат там. Очаква се това да подобри прогнозите за натовареността на Суперзарядните станции и дължината на опашките.
От „Tesla Charging“ също така изтъкват предизвикателствата, обяснявайки, че местата за Суперзарядни станции често са разположени в близост до други удобства, предлагащи комфортни спирки по време на зареждане. Смесеният трафик с различни цели на тези места прави прогнозите за опашките трудни, но компанията е открила решение. Ключът, изглежда, е по-доброто идентифициране на превозните средства, които имат намерение да зареждат. Актуализираният модел за машинно обучение е проектиран именно за това. Той е обучен с данни от 14.48 милиона километра (9 милиона мили) обобщени и анонимизирани движения на превозни средства в географски ограничени зони около Суперзарядните станции по целия свят и намалява процента на грешка при оценка на дължината на опашките до 20 процента. От Тесла съобщават, че това означава, че в много редките случаи на чакащи 10 или повече превозни средства, вече могат да предвидят очакваната опашка с грешка от само 1-2 автомобила.
Последвайте ни в Google News
