論文の概要: AI-based Predictive Analytic Approaches for safeguarding the Future of
Electric/Hybrid Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13841v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 22:02:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 15:02:33.570763
- Title: AI-based Predictive Analytic Approaches for safeguarding the Future of
Electric/Hybrid Vehicles
- Title（参考訳）: 電気自動車の未来を守るAIによる予測分析手法
- Authors: Ishan Shivansh Bangroo
- Abstract要約: 電気・ハイブリッド車(EHV)は、環境に優しい交通機関の必要性を満たすのに役立つかもしれない。
AIは、EHVエネルギー効率、排出削減、持続可能性を改善することができる。
リモートハイジャック、セキュリティ侵害、不正アクセスはサイバーセキュリティの脆弱性に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In response to the global need for sustainable energy, green technology may
help fight climate change. Before green infrastructure to be easily integrated
into the world's energy system, it needs upgrading. By improving energy
infrastructure and decision-making, artificial intelligence (AI) may help solve
this challenge. EHVs have grown in popularity because to concerns about global
warming and the need for more ecologically friendly transportation. EHVs may
work better with cutting-edge technologies like AI. Electric vehicles (EVs)
reduce greenhouse gas emissions and promote sustainable mobility. Electric
automobiles (EVs) are growing in popularity due to their benefits for climate
change mitigation and sustainable mobility. Unfortunately, EV production
consumes a lot of energy and materials, which may harm nature. EV production is
being improved using green technologies like artificial intelligence and
predictive analysis. Electric and hybrid vehicles (EHVs) may help meet the need
for ecologically friendly transportation. However, the Battery Management
System (BMS) controls EHV performance and longevity. AI may improve EHV energy
efficiency, emissions reduction, and sustainability. Remote hijacking, security
breaches, and unauthorized access are EHV cybersecurity vulnerabilities
addressed in the article. AI research and development may help make
transportation more sustainable, as may optimizing EHVs and charging
infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギーの需要に応えて、グリーンテクノロジーは気候変動と戦うのに役立つかもしれない。
グリーンインフラストラクチャが世界のエネルギーシステムに容易に統合される前には、アップグレードが必要です。
エネルギーインフラと意思決定を改善することで、人工知能(AI)はこの課題を解決するのに役立つかもしれない。
ehvの人気は地球温暖化とより環境に優しい輸送の必要性の懸念から高まっている。
EHVはAIのような最先端技術でうまく機能する。
電気自動車(ev)は温室効果ガス排出量を減らし、持続可能な移動を促進する。
電気自動車(EV)は気候変動の緩和と持続可能な移動性のために人気が高まっている。
残念なことに、EVの生産は大量のエネルギーと材料を消費し、自然に害を与える可能性がある。
EVの生産は、人工知能や予測分析といったグリーン技術を使って改善されている。
電気とハイブリッド車(EHV)は、環境に優しい輸送の必要性を満たすのに役立つかもしれない。
しかし、バッテリ管理システム(BMS)はEHVの性能と寿命を制御する。
AIは、EHVエネルギー効率、排出削減、持続可能性を改善することができる。
リモートハイジャック、セキュリティ侵害、不正アクセスは、記事で対処されたehvサイバーセキュリティの脆弱性である。
AIの研究と開発は、輸送をより持続可能なものにし、EHVや充電インフラを最適化するのに役立つかもしれない。
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