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Tesla verbessert Warteschlangenprognosen für Supercharger durch Machine Learning
Technik
Heise Online24.04.2026Technik1 dk okumaGermany

Tesla verbessert Warteschlangenprognosen für Supercharger durch Machine Learning

Durch die Analyse von 14,4 Millionen Kilometern an Bewegungsdaten will der Hersteller die Ladeplanung optimieren und Wartezeiten präziser vorhersagen.

Auf einen Blick

Tesla nutzt ein neues Machine-Learning-Modell, das auf Millionen Kilometern an Bewegungsdaten basiert, um die Auslastung von Superchargern präziser vorherzusagen und die Routenplanung für E-Auto-Fahrer zu optimieren.

KI-generierte Zusammenfassung

Warum es wichtig ist

Tesla betreibt ein globales Netz von Schnellladestationen (Supercharger), das zunehmend auch für Fahrzeuge anderer Hersteller geöffnet wird.

Schriftgröße

Tesla will mithilfe eines neuen Machine-Learning-Modells bessere Warteschlangenprognosen für sein Supercharger-Ladenetzwerk ausgeben. Wie der Fahrzeughersteller mitteilte, wurde das Modell mit 14,4 Millionen Kilometern anonymisierter Fahrzeugbewegungsdaten im Umkreis der Supercharger weltweit trainiert. Dadurch, dass Tesla zugleich Ladenetzbetreiber, Anbieter der Routenplanung als auch Autohersteller ist, hat Tesla hierbei einen Vorteil gegenüber anderen Anbietern von Ladesäulen. Die Bundesregierung plant mit dem Masterplan Ladeinfrastruktur 2030, das Laden für alle E-Auto-Fahrer einfacher und transparenter zu gestalten.

Das neue Modell erkennt laut Tesla gezielt die Ladeabsicht eines Fahrzeugs anhand seines Fahrtverlaufs, noch bevor es am Supercharger ankommt. Das Modell speist den Trip Planner im Fahrzeug, der Routen so berechnen soll, dass die Gesamtreisezeit inklusive Ladepausen minimiert wird. Laut Tesla konnte die Fehlerrate bei der Warteschlangeneinschätzung auf diese Weise auf 20 Prozent gesenkt werden. Bei seltenen Extre Extremsituationen über 10 wartenden Fahrzeugen bedeute das eine Prognoseabweichung von nur ein bis zwei Fahrzeugen.

Eine Herausforderung war dabei, dass viele Supercharger-Standorte in der Nähe von Einkaufszentren, Restaurants und anderen Aufenthaltsmöglichkeiten liegen. Dadurch dauern Ladepausen in vielen Fällen länger, als dies für die weitere Fahrt erforderlich ist. Auch dies sei in dem Modell berücksichtigt worden. Die Fahrzeugbewegungsdaten wurden per Geofencing im Umkreis der Supercharger ermittelt. Tesla kündigte außerdem weitere Verbesserungen an, die bereits in der Entwicklung seien. Teslas aktuelles Frühlings-Update 2026 bringt ebenfalls zahlreiche Neuerungen für Fahrzeuge und Software.

In den Kommentaren zum X-Post gab es gemischte Reaktionen: Einige wünschen sich eine Warteschlangen-Reihenfolge für Tesla-Fahrzeuge, sodass sich bei Wartezeiten nicht einzelne Autofahrer vordrängeln, wenn eine Ladestation frei wird. Eine solche wird offenbar auch bereits erprobt. Gerade bei Einkaufszentren kommt es laut Fahrzeugbesitzern mitunter zu kleinen Staus, die andere Parkplätze versperren. Dem steht allerdings entgegen, dass Tesla sein Supercharger-Netzwerk inzwischen vielerorts auch für andere Fahrzeuge geöffnet hat, wo eine solche Wartenummer nicht über das Navigationssystem verteilt werden könnte. Andere Kommentatoren regten an, dass Tesla sein Ladenetzwerk weiter ausbauen und künftig bei Fahrzeugen die Ladegeschwindigkeit erhöhen sollte, um Wartezeiten zu reduzieren.

Worauf zu achten ist

KI-Ausblick — Möglichkeiten, keine Fakten

  • Einführung einer digitalen Warteschlangen-Funktion für Tesla-Fahrzeuge.

    Wahrscheinlich · Innerhalb von Monaten

Offene Fragen

  • Wann wird die Warteschlangen-Reihenfolge flächendeckend eingeführt?
  • Wie genau funktioniert die Integration für Fremdfahrzeuge?

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This article was originally published by Heise Online.

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