Automated Crowd Simulation with Artificial Intelligence

Descrizione del progetto

Un software di simulazione della folla per i trasporti pubblici

I trasporti pubblici sono alle prese con alcune sfide: la necessità di ridurre gli spostamenti privati a vantaggio della modalità pubblica e il raggiungimento degli obiettivi climatici. L’espansione delle stazioni è fondamentale in tal senso, ma la ristrutturazione di quelle esistenti è un compito complesso, soggetto a errori. Se da un lato la combinazione della simulazione della folla con la modellizzazione delle informazioni di costruzione evita errori costosi, dall’altro richiede una maggiore potenza di calcolo, limitando le opzioni di progettazione a disposizione. Il progetto ACSAI, finanziato dall’UE, utilizza modelli di simulazione e apprendimento automatico al fine di creare un nuovo modello. L’intelligenza artificiale valuta rapidamente la fattibilità del progetto, consentendo di risparmiare tempo grazie alla rimozione precoce dei processi non fattibili. ACSAI si prefigge di integrare perfettamente questa soluzione nel software di simulazione della folla, ottenendo in tal modo un prodotto pronto per il mercato. L’azienda alle spalle del progetto, a fondazione femminile, punta a ergersi come punto di riferimento in un settore dominato dagli uomini.

Obiettivo

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.