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複雑なシステムの予測モデリング
これは、プロジェクトであるハイテクコンピュータ技術研究所の 、大学ITMOの（NII NCB）異なる環境で人々の大集会の行動をモデル化し、細部することができます。 NKTの科学研究所で解決されている問題の1つは、複雑なシステムの予測モデリングです。 この場合、複雑とは、多数の要素（「それぞれとそれぞれ」の原則に従って接続された）が事前臨界状態にあるシステムとして理解されます-プロパティの小さな変化がシステム全体の変化につながる場合
NKTの科学研究所の群衆の行動をシミュレートするプロジェクトにより、混雑した場所での出来事の発生を予測することができます-そして、突然の土砂降りからお気に入りのチームの敗北や爆発の叫びまで、その場所の特性、交通交流、気象条件、さまざまなシナリオを「失う」ことを考慮することができます。
これらのシナリオはすべて、とりわけ人々の生命と健康を脅かす状況を含め、現実のものとなります。 最近の例の1つは、今年6月3日にサンカルロ広場でトリノで開催されるチャンピオンズリーグの決勝戦を観戦しているときです。 予測モデリングは、そのような瞬間を回避する方法、イベントオーガナイザーに適切に対応する方法、大勢の群衆や周辺のインフラストラクチャを正しく設計する方法を理解するのに役立ちます。
プロジェクトの著者の一人、高い技術ウラジスラフKarbovskii研究所ので、プロジェクトのジャーナリストのタスクや機能について説明しイズベスチヤを ：
このプログラムの主な目的は、グローバルな公開イベント中のセキュリティを強化することです。 たとえば、パニックが発生した場合、クラッシュが発生した場合に潜在的に危険なエリアがある場合、多くの訪問者が入り口の1つに入った場合に何が起こるかを予測できます。 [...]
このプログラムは、シミュレートされた建物またはインフラストラクチャオブジェクトに関するデータ、つまり人を移動させるためのルールを入力します。 出口-歩行者の流れのダイナミクスの予測。 シナリオを予測できます：「...の場合に何が起こるか」
-ヴラディスラフ・カルボフスキー
作業では、科学者はマルチエージェントモデリング手法を使用します。 人工知能は、モデルの各「参加者」の行動に責任があり、人々の流れ全体の行動は、個々のオブジェクトの移動の軌跡と速度を考慮して決定されます。 これは、研究所の創設者兼ディレクターだった、教授アレクサンダーBoukhanovskyは語ったRossiyskayaガゼタを ：
コンピューターのファンの動作モデルを構築するには、まず個人の動作を記述する方程式を作成する必要があります。 [...]極端な状況での行動。 雨の間、人々は互いに離れようとするので、周りのスペースが増えます。
-アレクサンダー・ブハノフスキー
コンピューターシミュレーションの一環として、科学者は複数のモデルを一度に組み合わせることができます（マルチエージェントモデルを組み合わせる環境は、ITMO大学の従業員とメキシコ、オランダ、アメリカの大学の同僚によって作成されました）。
たとえば、特定のオブジェクトでの緊急時の人々の行動を記述するモデルと、このオブジェクト内のトラフィックのモデルを組み合わせることができます。 彼らは「一緒に接着」するために特別なソフトウェアを作成しなければなりませんでした-科学者の既存の類似物は満足しませんでした。 その結果、変化するコンテキストと研究タスクに応じて、群衆の行動のさまざまなシナリオをシミュレートすることが可能になりました。
計算は群衆のランダム性によって複雑になります。モデルは、オブジェクトの関心のあるポイントの変更、希望する速度の選択、予期しない停止などの要因も考慮します。 信頼できる結果を得るには、異なる入力データを使用して仮想実験を何度も繰り返す必要があります。
ITMO大学の科学者は、特にサンクトペテルブルクゼニットアリーナスタジアムに関してこのような分析を実施しました-彼らは試合後のサッカーファンの動きのシナリオを研究しました：
プロジェクトチームは、ロジスティクスの問題に特に注意を払いました。コンフェデレーションズカップの開始前に、サンクトペテルブルク内および全国のファンの移動ルートの調査が行われました。 同時に、さまざまなシナリオが計算されました。幸運なことに、回避された「輸送崩壊」のシナリオが含まれます。
分析のために情報を収集する方法
モデルを構築する前に、科学者は人々の行動や動きに関する実際の情報を使用します。 監視カメラの記録、ターンスタイルシステムからの情報、モバイル加入者の分布密度に関する情報がソースデータになりつつあります。
「パニックのモデリングで最も難しいのは、行動のパターンとエスケープルートを選択する可能性に関する専門家のデータを取得することです」
-チューブエンジニア研究所ダニエルVoloshinを
科学者は、人の動きに関する実験データに加えて、ソーシャルネットワークからの情報も使用します。 これにより、観客の気分を評価し、戦いを起こす可能性と積極的なファンの出現を予測できます。
試合前、試合中、試合後に情報を収集します。 ほとんどのデータは、試合前および試合中に収集されます。 地理参照を使用します。 人々がVkontakteとInstagramで公開するデータを収集し、この情報に基づいて、試合中にスタンドで火が灯されるかどうか、戦いがあるかどうかが予測されます。 これらの極端な状況に迅速に介入して防止するため
-チューブエンジニア研究所ワシーリーBoychukを
/ Vasily Boychukがテレビ番組「Project 2015」のためのITMO大学の発展について語る
なぜこれが重要なのか
このようなモデリングは、長期的および短期的両方の意思決定にとって重要です。 大規模なイベントの詳細を事前に計画するのに役立ちます（たとえば、サッカーの試合の主催者は、バリアの最適な構成を形成する方法を知ることが重要です）。 また、突然の変化や突然のシャワーや温度の急上昇などの「失われた」状況に備えて、適切な判断を下すことができます。
さらに、シミュレーションにより、緊急時（大規模なパニックを含む）の対策を実行し、事前にシステムの「ボトルネック」を特定することができます。 科学者たちは強調する正確な予測に基づいて意思決定を行い、複雑なシステムの動作のパターンを識別するための提言を行うために-彼らのタスクがあること。 また、（可能な場合）「バタフライ効果」をシミュレートすること-重要でない要因の1つが変更されると、システムの動作が根本的に変更される状況。
この作業は、イベントの計画に役立つだけでなく、都市空間の効果的な開発にも貢献します。 ITMO大学の開発は、2018ワールドカップでのセキュリティ確保のプロセスでも使用されます。