Artificial intelligence technologies for electric vehicle charging and hydrogen refueling systems: A transition of sustainable energy transportation
電気自動車充電および水素充填システムのための人工知能技術：持続可能なエネルギー輸送への移行 (AI 翻訳)
Arash Kavousighahfarokhi, M.A. Hannan, Pin Jern Ker, M.F. Roslan, M.J. Hossain, Gilsoo Jang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、電気自動車（EV）充電と水素充填システムにおける人工知能（AI）技術の応用を包括的に調査し、持続可能なエネルギー輸送への移行を促進する可能性を探る。AIによる需要予測や最適制御がインフラ効率を向上させることを示唆する。
English
This paper surveys artificial intelligence technologies applied to electric vehicle charging and hydrogen refueling systems, exploring how AI can optimize demand forecasting and control to enhance infrastructure efficiency and support the transition to sustainable energy transportation.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本はEVと水素ステーションの普及を推進しており、本論文のAI最適化手法は、充填インフラの運用効率向上やコスト削減に貢献する可能性がある。
In the global GX context
Globally, the integration of AI in EV charging and hydrogen refueling is critical for grid stability and infrastructure scalability, aligning with the broader energy transition goals under frameworks like the Paris Agreement.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper provides a structured overview of AI techniques for EV and hydrogen infrastructure, useful for identifying research gaps in optimization and integration.
🏢実務担当者:Companies in charging or refueling infrastructure can leverage AI insights to improve operational efficiency and reduce costs.
🏛政策担当者:Policymakers can use this review to understand how AI supports infrastructure planning and investment decisions for sustainable transport.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2026.155754first seen 2026-06-17 04:44:41 · last seen 2026-06-17 07:07:10
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。