如今電動車日益普及。美國研究人員設計了一個與著名的“阿爾法圍棋”相同類別的人工智能系統(tǒng)，用于幫助電動車更好地管理能源和動力分配，從而實現(xiàn)節(jié)能減排的目的。

“機器學習中有一個類別叫增強學習，也是‘阿爾法圍棋’使用的類別。‘阿爾法圍棋’將增強學習應用在下圍棋上，我們則將其應用在提高能效這個方面，”美國加利福尼亞大學河濱分校華裔科研人員祁學偉11日接受新華社記者采訪時說。

祁學偉等人近日在美國《電氣與電子工程師學會智能交通系統(tǒng)匯刊》等刊物上報告說，這套基于增強學習和演化算法研發(fā)的“能源管理系統(tǒng)”，目前主要應用于插電式混合動力電動汽車。

插電式混合動力電動汽車可加油也可用外接電源充電，其動力有油和電兩個來源。但許多此類汽車轉換兩種模式的方法只是簡單切換，比如在電池電量耗盡后，就將動力來源切換到燃油發(fā)動機。而運用新開發(fā)的這套系統(tǒng)，可根據(jù)實時交通狀況、預計行駛路線等情況，智能化地控制油電輸出比例，這比簡單切換的效率更高，據(jù)測算可讓能源使用效率提高三分之一。

研究人員說，隨著電動車的普及，充電時間、路徑和地點的選擇將成為車主生活中的重要問題。這套新研制的智能系統(tǒng)未來還可為此提供更有效、優(yōu)化的汽車能源管理方案。隨著電動車數(shù)量和用戶使用數(shù)據(jù)的增加，這套具有自我學習能力的系統(tǒng)還可以不斷提升能源管理水平。