AI-based Predictive Analytic Approaches for safeguarding the Future of Electric/Hybrid Vehicles

要約

タイトル：電気/ハイブリッド自動車の未来を守るためのAIに基づく予測的解析アプローチ

要約：

– AIによるエネルギーインフラと意思決定の改善により、持続可能なエネルギーへの需要の対応が可能になる。
– 電気/ハイブリッド自動車は、環境問題への関心から徐々に普及している。
– EV生産には多くのエネルギーと材料が必要であるため、AIや予測解析といったグリーンテクノロジーによって生産プロセスが改善されている。
– 電池管理システム（BMS）はEHVの性能や耐久性に影響を与えるため、AIはEHVのエネルギー効率、排出削減、可持続性を改善するのに役立つ。
– 記事ではEHVのサイバーセキュリティ脆弱性であるリモートハイジャック、セキュリティ侵害、不正アクセスにも言及されており、AIの研究開発によって持続可能な輸送の実現が期待される。

要約(オリジナル)

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.

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