Simulación probabilística basada en una distribución normal N(9, 0.5) para proyectar el flujo de entrada a planta de reciclaje de las baterías de los vehículos vendidos durante el año 2026 en España. Permite planificar los picos de capacidad operativa e industrial entre los años 2034 y 2036.

Approximately nine in ten organisations report using AI after the emergence of Generative AI but training, policy and public confidence are moving very slowly in comparison. The increasing gap is raising public concerns. Gaps exists in multiple fronts and we cannot afford to leave those gaps open as AI is not just a technology in today's world, it is becoming a political lever. Understanding these multi-frontal gaps is essential in overcoming the fear of AI and to effectively leverage its advances.

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Gráfico interactivo descriptivo de carácter predictivo para el Trabajo de Fin de Grado (TFG) sobre electromovilidad y transición energética. El modelo visualiza la simulación y las estimaciones de ventas de vehículos eléctricos puros (BEV) e híbridos enchufables (PHEV) para España y el conjunto de la Unión Europea dentro del horizonte temporal 2026-2035. Las trayectorias reflejan los escenarios oficiales de cumplimiento político e industrial regulados por: 1. El Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC 2023-2030) del Gobierno de España. 2. El Plan "España Auto 2030-2035" de la Asociación Española de Fabricantes de Automóviles y Camiones (ANFAC). 3. El Reglamento (UE) 2023/851 del Parlamento Europeo (paquete regulatorio "Fit for 55") que impone la descarbonización total del mercado automovilístico para el año 2035. 4. Los informes de penetración tecnológica de la European Automobile Manufacturers' Association (ACEA). Desarrollado mediante el lenguaje de programación R (v4.3) y la librería interactiva Plotly.

Gráfico interactivo descriptivo para el Trabajo de Fin de Grado (TFG) sobre electromovilidad. Muestra el histórico de matriculaciones de vehículos BEV y PHEV en España y la Unión Europea entre los años 2018 y 2025. Fuentes de datos: ANFAC y ACEA.

Errores e inconsistencias.