Description du projet
Un logiciel de simulation de la foule pour les transports publics
Les transports en commun sont confrontés aux défis de la transition du transport individuel au transport public et de la réalisation des objectifs climatiques. L‘agrandissement des gares est vital, mais la rénovation des gares existantes s‘avère complexe et est sujette à des erreurs. Si la combinaison de la simulation de la foule et de la modélisation des données du bâtiment (BIM) permet d‘éviter des erreurs coûteuses, elle exige une plus grande puissance de calcul, ce qui limite les options de conception. Le projet ACSAI, financé par l‘UE, fait appel à des modèles de simulation et à l‘apprentissage automatique pour concevoir un nouveau modèle. L‘IA évalue promptement la faisabilité de la conception, ce qui permet de gagner du temps en éliminant rapidement les processus non viables. Le projet entend intégrer de manière homogène cette solution dans un logiciel de simulation de la foule afin de finaliser un produit prêt à être commercialisé. Cette société, fondée par des femmes, s‘efforce d‘être un modèle dans un secteur dominé par les hommes.
Objectif
With the transformation of transportation from individual to public transport and the new climate goals of the European Green Deal, public transportation faces major challenges in the coming years. The number of passengers is expected to more than double. Stations must be quickly expanded to accommodate the increasing number of passengers. Remodeling existing stations is more complex than building new ones, is error prone and quickly lead to costs and time explosions.
New methods, technologies, and processes are needed to solve this. Our project Automated Crowd Simulation with Artificial Intelligence (ACSAI) focuses on exploring and combining existing deep tech solutions into a new one.
BIM in combination with crowd simulation enables planners to digitally prototype buildings at early planning stages to prevent costly mistakes. Although BIM speeds the process of data preparation, a high computational effort is needed for the execution. As a result, only a few design variants or scenarios can be analysed as of today.
To overcome this issue, we combine simulation models with machine learning methods: AI Models shall be developed and trained with the help of precalculated simulation data. The trained NN can give answers at the push of a button, whether a design is compliant or not. This accelerates the process enormously since it quickly sorts out designs that are not feasible. Thus, only pre-checked design variants will be simulated for final confirmation and optimisation. The whole approach is a quantum leap in the planning process since it speeds it up and reduces the risk of planning mistakes enormously.
We have tested the approach for railway stations in a PoC environment in the research project BEYOND. The next step is to implement it in our crowd simulation software into a ready-to-market product. As a small company, we cannot afford such big R&D projects on our own. And as a female-founded company we hope to be a role model in a male-dominated sector.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
- HORIZON.3.2 - European innovation ecosystems Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIE-2022-SCALEUP-02
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HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsCoordinateur
80336 MUNCHEN
Allemagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.