En un post publicado en la plataforma X, la divisi\u00f3n de infraestructuras de recarga de Tesla, \u2018Tesla Charging\u2019, esboz\u00f3 sus estrategias clave para gestionar los flujos de tr\u00e1fico. 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 m\u00e1s corto posible. Esto incluye evitar los tiempos de espera en ubicaciones de Supercargadores abarrotadas. El post a\u00f1ade: \u201cPara las raras ocasiones en las que se produce una espera, tenemos que proporcionar las estimaciones m\u00e1s precisas para que pueda planificar con confianza\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n
El planificador de rutas de Tesla est\u00e1 a punto de recibir a\u00fan m\u00e1s datos para permitir una selecci\u00f3n m\u00e1s inteligente de los Supercargadores en el futuro. Su modelo de aprendizaje autom\u00e1tico se basa en un enfoque que supervisa el tr\u00e1fico en tiempo real dentro de un \u00e1rea geocercada alrededor de los Supercargadores y predice cu\u00e1ntos veh\u00edculos -incluidos los de marcas de terceros, que ahora tambi\u00e9n pueden utilizar los Supercargadores- tienen intenci\u00f3n de cargar all\u00ed. Se espera que esto mejore las predicciones sobre la utilizaci\u00f3n de los Supercargadores y la longitud de las colas.<\/p>\n\n\n\n
Tesla Charging tambi\u00e9n destaca los retos: \u201cLos emplazamientos de los supercargadores suelen estar situados junto a servicios, lo que ofrece c\u00f3modas paradas mientras se carga. El tr\u00e1fico de uso mixto en estos sitios hace que las predicciones de colas sean un reto, pero hemos encontrado una soluci\u00f3n\u201d. La clave, al parecer, est\u00e1 en identificar mejor los veh\u00edculos que pretenden cargar. El modelo actualizado de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 dise\u00f1ado para hacer exactamente eso. Se ha entrenado utilizando 9 millones de millas de datos agregados y an\u00f3nimos de movimiento de veh\u00edculos dentro de las geofences de los Supercargadores en todo el mundo y reduce la tasa de error en la estimaci\u00f3n de la longitud de las colas al 20%. \u00bfEl resultado? \u201cEso significa que en el rar\u00edsimo caso de que haya m\u00e1s de 10 veh\u00edculos esperando, ahora podemos predecir la cola prevista con un error de s\u00f3lo 1-2 veh\u00edculos\u201d.\u201d x.com<\/a> v\u00eda heise.de<\/a> (enlace en alem\u00e1n)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En un post publicado en la plataforma X, la divisi\u00f3n de infraestructuras de recarga de Tesla, \u2018Tesla Charging\u2019, esboz\u00f3 sus estrategias clave para gestionar los flujos de tr\u00e1fico. El objetivo es guiar a los conductores<\/p>","protected":false},"author":15,"featured_media":299548,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9933],"tags":[3701,10174,1733,509],"class_list":["post-305753","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-energy-infrastructure","tag-bev","tag-charging-stations","tag-supercharger","tag-tesla"],"acf":{"post_article-format":{"value":"standard","label":"Standard"},"post_categories":[9933],"post_tags":[509,1733,10174,3701],"post_thumbnail":299548,"post_thumbnail_listing":false,"post_teaser-text":"Tesla is deploying an updated machine learning model to better predict utilisation at Superchargers. The system aims to detect charging intentions before drivers arrive at the charging station. The goal is to create a network 'where you almost never have to wait to charge'.","post_advert":false,"post_legacy":false,"post_original_image":false,"to_translate":true,"is_translated":true,"date_translation":"2026-04-27 09:38:10","post_id_net":"470202","slug_net":"warteschlagen-minimieren-tesla-will-supercharger-belegung-genauer-vorhersagen","post_id_com":"305753","slug_com":"minimising-queuing-tesla-aims-to-predict-supercharger-occupancy-more-accurately","post_thumbnail-caption":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/305753","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=305753"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/305753\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":305798,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/305753\/revisions\/305798"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/299548"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=305753"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=305753"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=305753"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Seg\u00fan Tesla, este alto nivel de precisi\u00f3n predictiva es posible gracias a su integraci\u00f3n vertical, que la sit\u00faa \u2018en una posici\u00f3n \u00fanica para ofrecer este nivel de inteligencia de carga\u2019. Como el portal Heise<\/em> Cabe se\u00f1alar que Tesla es simult\u00e1neamente operador de redes de recarga, proveedor de planificadores de rutas y fabricante de autom\u00f3viles, lo que subraya este alto grado de integraci\u00f3n. No obstante, la empresa reconoce que es necesario seguir trabajando para afinar estas previsiones: \u201cYa estamos trabajando en la pr\u00f3xima versi\u00f3n\u201d, concluye el comunicado.<\/p>\n\n\n\n