Wenn Massachusetts überhaupt eine Chance haben will, die CO2-Emissionen zu reduzieren und seine Klimaziele zu erreichen, müssen Hunderttausende Autofahrer auf Elektrofahrzeuge umsteigen. Aber das Wachstum der Verkäufe von Elektrofahrzeugen verlangsamte sich dieses Jahrinsbesondere für den Marktführer Tesla.
In einem Staat, in dem der Verkehr für 39 Prozent aller Emissionen verantwortlich ist, also mehr als jeder andere Wirtschaftssektor, ist es von entscheidender Bedeutung, den Übergang zu Elektrofahrzeugen wieder in Gang zu bringen. Ist das Problem hochpreisige FahrzeugeBefürchtungen über eine begrenzte Reichweite oder einen Mangel an Ladestationen? Oder sind Verbraucher, die sich für Elektrofahrzeuge interessieren, misstrauisch geworden gegenüber dem Tesla-Chef Elon Musk?
Omar Asensio, Direktor des Data Science and Policy Lab am Georgia Institute of Technology, verbringt einige Zeit in Harvard und befasst sich mit diesem Thema mithilfe eines neuen Werkzeugs: künstlicher Intelligenz. Als Klima-Fellow am Harvard Institute for Business in Global Society nutzten Asensio und ein Forscherteam ein Programm mit derselben generativen KI-Technologie, die chatgpt zugrunde liegt, um herauszufinden, was Verbraucher wirklich über Elektrofahrzeuge denken – und was sie möglicherweise davon abhält.
Das Programm sammelte über eine Million Bewertungen von Verbrauchern zum Fahren von Elektrofahrzeugenund Ladeerfahrungen auf Websites wie Plugshare.comeine spezielle Website für Besitzer von Elektrofahrzeugen auf der Suche nach Trends.
„Wir haben festgestellt, dass es in den USA keine große Sorge wegen der Reichweitenangst gibt“, sagte Asensio. „Das Hauptproblem ist die Zuverlässigkeit der Ladegeräte“, einschließlich des zuverlässigen Zugangs.
In den Daten aus den Bewertungenmehr als jeder fünfte Ladeversuch schlug fehl. Mal war ein Ladegerät defekt, mal konnte die Zahlung eines Fahrers nicht verarbeitet werden, malDie Wartezeit auf eine freie Ladestation war zu lang. Und manchmal parkte ein Benzinauto vor der Ladestation und blockierte den Platz.
„Die KI begann, diesen interessanten Jargon der Leute aufzugreifen, nämlich ‚Ich werde in den Eisschrank gesteckt‘“, sagte Asensio. „Wir dachten, was zum Teufel ist das? Wir mussten sicherstellen, dass unsere Algorithmen für maschinelles Lernen funktionierten.“
„ICED“ ist ein umgangssprachlicher Begriff, den Fahrer von Elektrofahrzeugen verwenden, wenn sie durch ein auf dem Parkplatz geparktes benzinbetriebenes Auto am Aufladen gehindert werden. Der Begriff leitet sich von der Abkürzung für „internal combustion engine“ (Verbrennungsmotor) ab.
Die KI erkannte die negativen Konnotationen aus den Erwähnungen von Fahrern mit Eis am Steuer fast immer (in mehr als 90 Prozent der Fälle) richtig. Die Forscher verglichen dies mit Menschen, die dieselben Bewertungen durchlasen. Menschen erkannten den Ärgerfaktor nur in der Hälfte der Fälle richtig.
Nun überlegt Asensio, wo er KI-Analysetools noch einsetzen kann, um Klimaforschungsprojekte zu verbessern. Das Team hat auch Nachhaltigkeitsberichte von Unternehmen untersucht und das Umweltschutz- und Recyclingverhalten der Verbraucher untersucht.
„Sehr schnell entwickelt sich eine neue Gemeinschaft von Wissenschaftlern und Unternehmensnetzwerken rund um den Einsatz von KI-gestützten Tools zur Lösung weiterer Klimathemen“, sagte er. „Es ist eine sehr spannende Zeit, diese Art von Arbeit zu machen.“
Aaron Pressman ist erreichbar unter [email protected]. Folgen Sie ihm @ampressman.
