El uso de vehículos eléctricos (EV) sigue creciendo aceleradamente, impulsando la necesidad de una infraestructura de carga más amplia y eficiente. Sin embargo, la expansión de estaciones de carga no ha mantenido el ritmo necesario, generando ansiedad en los usuarios y tiempos de espera prolongados. Frente a estos desafíos, surge RecomBot, un innovador sistema de recomendación impulsado por un Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM) diseñado para optimizar la elección de estaciones de carga a través de la integración de datos heterogéneos y razonamiento en lenguaje natural.
El corazón del sistema RecomBot radica en su capacidad para manejar consultas de usuarios en lenguaje natural, normalizando sus preferencias para sugerir estaciones de carga de manera eficiente. La utilización de datos en tiempo real, provenientes de APIs externas como Open Charge Map y Google Cloud, permite al sistema proporcionar recomendaciones actualizadas y personalizadas, alineadas con las preferencias específicas del usuario.
El proceso involucra convertir las solicitudes de los usuarios en problemas de optimización, maximizando la relevancia de estaciones sugeridas basadas en múltiples parámetros como la distancia, el precio, y la velocidad de carga. La arquitectura del sistema es robusta, como lo demuestran sus pruebas en Kamloops, Canadá, donde mostró con eficacia su capacidad para adecuar la respuesta de las estaciones de carga en función de las necesidades del usuario.
Este enfoque no solo realza la personalización y la satisfacción del usuario, sino también propicia una mayor adopción de los EV al facilitar la accesibilidad y confiabilidad del proceso de carga. RecomBot se adapta dinámicamente a las distintas condiciones y preferencias del cliente, utilizando incluso un mecanismo de aprendizaje adaptativo para refinar sus recomendaciones con el tiempo.
Estos avances despliegan el potencial de RecomBot como una herramienta esencial en el impulso de una movilidad sostenible y eficaz, marcando un camino hacia futuras integraciones que podrían incluir estaciones de carga móviles y factores externos como el clima y el tráfico, llevando la experiencia del usuario a otro nivel.