Tesla entrena un nuevo modelo para predecir las colas de los Supercargadores antes de que lleguen los conductores
En un post publicado en la plataforma X, la división de infraestructuras de recarga de Tesla, ‘Tesla Charging’, esbozó sus estrategias clave para gestionar los flujos de tráfico. El objetivo es guiar a los conductores que utilicen el planificador de rutas de forma tan inteligente que el tiempo total del trayecto -incluidas las paradas para cargar- se mantenga lo más corto posible. Esto incluye evitar los tiempos de espera en ubicaciones de Supercargadores abarrotadas. El post añade: “Para las raras ocasiones en las que se produce una espera, tenemos que proporcionar las estimaciones más precisas para que pueda planificar con confianza”.”
El planificador de rutas de Tesla está a punto de recibir aún más datos para permitir una selección más inteligente de los Supercargadores en el futuro. Su modelo de aprendizaje automático se basa en un enfoque que supervisa el tráfico en tiempo real dentro de un área geocercada alrededor de los Supercargadores y predice cuántos vehículos -incluidos los de marcas de terceros, que ahora también pueden utilizar los Supercargadores- tienen intención de cargar allí. Se espera que esto mejore las predicciones sobre la utilización de los Supercargadores y la longitud de las colas.
Tesla Charging también destaca los retos: “Los emplazamientos de los supercargadores suelen estar situados junto a servicios, lo que ofrece cómodas paradas mientras se carga. El tráfico de uso mixto en estos sitios hace que las predicciones de colas sean un reto, pero hemos encontrado una solución”. La clave, al parecer, está en identificar mejor los vehículos que pretenden cargar. El modelo actualizado de aprendizaje automático está diseñado para hacer exactamente eso. Se ha entrenado utilizando 9 millones de millas de datos agregados y anónimos de movimiento de vehículos dentro de las geofences de los Supercargadores en todo el mundo y reduce la tasa de error en la estimación de la longitud de las colas al 20%. ¿El resultado? “Eso significa que en el rarísimo caso de que haya más de 10 vehículos esperando, ahora podemos predecir la cola prevista con un error de sólo 1-2 vehículos”.”
Según Tesla, este alto nivel de precisión predictiva es posible gracias a su integración vertical, que la sitúa ‘en una posición única para ofrecer este nivel de inteligencia de carga’. Como el portal Heise Cabe señalar que Tesla es simultáneamente operador de redes de recarga, proveedor de planificadores de rutas y fabricante de automóviles, lo que subraya este alto grado de integración. No obstante, la empresa reconoce que es necesario seguir trabajando para afinar estas previsiones: “Ya estamos trabajando en la próxima versión”, concluye el comunicado.
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