Jak efektivněji nabíjet samořiditelné elektrovozy? Řešením může být hluboké učení

Výzkum a věda | |

Jak efektivněji nabíjet samořiditelné elektrovozy? Řešením může být hluboké učení

Budoucnost přepravy spočívá v autonomních vozidel poháněných bateriemi, přinejmenším to tak zatím vypadá.


Pořád je ale velký problém s tím, jak prakticky, efektivně a úsporně automobily nabíjet a jak zajistit jejich provoz třeba na méně kvalitních silnicích, případně jak zajistit kompletní bezpečnost.

Přinejmenším na prvně zmíněném problému pracují odborníci dnes a denně, nicméně jednoduché to není a vyžaduje značné investice do infrastruktury.

Budoucnost mobility

Počítačoví vědci v Národní laboratoři Lawrence Livermora nyní pracují na praktické aplikaci zpětnovazebního hlubokého učení. To je technologie známá hlavně z esportů a deskových her typu šachů nebo Go, kde algoritmy vytvořené podobným principem poráží i ty nejlepší mistry her.

Algoritmus zpětnovazebního hlubokého učení by v tomto případě měl odhalit co nejefektivnější strategii pro rozmísťování nabíjecích stanic pro elektrovozidla. Cílem je co nejvíce omezit emise CO2 a dopad na už tak přetížené elektrické rozvodné sítě. Zároveň je ovšem kladen důraz na 24hodinovou dostupnost služeb, a to kdekoliv.

Ač je studie zaměřená na služby pro sdílení jízd (takže honosně nazvané taxislužby typu Uber nebo Bolt), aplikovat by šla celkově na trh se samořiditelnými a elektrickými vozidly.

Součástí projektů je také trénink autonomních agentů, kteří by se měli díky algoritmu naučit lépe (čti: úsporněji) automobily řídit. Simulace vědců zatím vykazují slibné výsledky.

Trénink algoritmu hlubokého zpětnovazebního učení byl poměrně jednoduchý: Pokaždé, kdy agent v simulaci úspěšně odvezl zákazníka, byl odměněn; po každé jízdě byl postaven před otázku, zda nabít vozidlo nebo svést dalšího zákazníka. Za produkci emisí vlivem nabíjení nebo pokus o svezení zákazníka i přes nedostatečnou míru nabití baterie byl naopak penalizován.

Systém se díky tomu naučil účinnou strategii, kdy vozit zákazníky a kdy se primárně nabíjet, založený hlavně na nabídce a poptávce – a cenách elektřiny. Po čase algoritmus minimalizoval čas a cenu nabíjení a maximalizoval počet převezených zákazníků.

Nyní chtějí vědci v praxi vyzvat ke spolupráci průmysl a zajistit, že infrastruktura bude schopná stabilně zajišťovat služby elektrická vozidla.


Úvodní foto: © metamorworks - Adobe Stock


Články z rubriky

Jak efektivněji nabíjet samořiditelné elektrovozy? Řešením může být hluboké učení"

Budoucnost přepravy spočívá v autonomních vozidel poháněných bateriemi, přinejmenším to tak zatím vypadá.
více »


Software na rozpoznávání emocí je na vzestupu. Jeho využití je však diskutabilní"

Technologie na detekci emocí by měla být regulována, tvrdí nová studie.
více »


Do světa kvantových počítačů už se pouští i Amazon"

Nejnovější součást obřího ekosystému veřejného cloudu AWS je experimentování s kvantovými počítači – samozřejmě bez toho, že by je uživatelé museli vlastnit.
více »


Vložka do bot připojená k internetu pomáhá pacientům s roztroušenou sklerózou"

Nejenom cloudem živ jest člověk. Medicínské aplikace internetu věcí a dalších technologií jsou velmi perspektivní oblasti, a k novým pokrokům v oblasti dochází prakticky denně.
více »


Machine Learning Prague: Největší evropská konference o strojovém učení se opět blíží"

Strojové učení stojí v popředí výzkumu a vývoje, algoritmy, kterým dává vzniknout, najdou využití v průmyslu, medicíně, vědě a dalších oborech. Machine Learning Prague neboli MLP, největší konference...
více »


Související články


Tagy

strategie umělá inteligence hluboké učení zpětnovazební učení strojové učení AI CO2 elektřina cena náklady emise elek

Komentáře