Retos de la movilidad eléctrica : ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático a una sociedad más sostenible?

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<dc:creator>Valogianni, Konstantina</dc:creator>
<dc:date>2021-05-01</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: Cuando se trata de reinventar el futuro, incluso el presente, hay dos elementos recurrentes que saltan a escena, por separado o incluso combinados: las herramientas de inteligencia artificial y el cuidado del planeta. En este artículo se analiza cómo el aprendizaje automático puede convertirse en uno de los aliados más importantes de la sostenibilidad cuando se emplea en la gestión de la movilidad eléctrica</dc:description>
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<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Vehículos eléctricos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Sostenibilidad</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Medio ambiente</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Movilidad</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Retos de la movilidad eléctrica : ¿cómo puede contribuir el aprendizaje automático a una sociedad más sostenible?</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Harvard Deusto business review. - Bilbao : Ediciones Deusto, 1990- = ISSN 0210-900X. - 01/05/2021 Número 311 - mayo 2021 , p. 24-32</dc:relation>
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