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Desde 2008, en los Laboratorios de Ciencia de los datos e Inteligencia artificial de THALES se ha estado desarrollando un motor de simulación de multitudes denominado SE-Star. Se trata de un simulador de vidas que permite gestionar variables internas, factores de motivación y emociones, estímulos, personalidades y comportamientos.

SE-Star emplea una arquitectura de control
biomimético que se basa en la navegación (hipocampo), la selección de acciones (ganglios basales) y
la planificación (corteza frontal). Casos de uso: diseño de infraestructuras esenciales y procesos de negocio, de los operadores responsables de la supervisión (vídeo y sistemas colaborativos), generación de datos para el entrenamiento de las redes neuronales profundas (vídeo y generación de conjuntos de datos), apoyo para la toma de decisiones, análisis de escenarios hipotéticos y para los sistemas de colaboración.
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SE-Star puede proporcionar información desde el nivel más elevado (densidad, alarmas e informes de la
situación) hasta el nivel más bajo (información sobre las personas, estado de los dispositivos). Este sistema permite simular entre 5000 y
10 000 personas en un ordenador en tiempo real y permite trabajar en modo distribuido para su uso avanzado
(probado con 80 000 personas en 10 ordenadores IntelTM NUC). SE-Star se ha utilizado en los proyectos
de la UE (Opti-Alert, SECURE-Ed, iCore) y en los proyectos de THALES para aeropuertos (Pisa), estaciones
ferroviarias (la estación del Norte de París) o lugares altamente concurridos (la Meca). SE-Star, que puede ampliarse fácilmente, se ha conectado a
sistemas reales (de control de multitudes y supervisión de aeropuertos) mediante el uso de interfaces y protocolos estándar
(como SOAP, REST y RTSP).

Supported Use Cases

Casos de usos típicos de SE-Star

Casos de uso: diseño de infraestructuras esenciales y procedimientos de gestión, de los operadores responsables de la supervisión (vídeo y sistemas colaborativos), generación de datos para el entrenamiento de redes neuronales profundas (vídeo y generación de conjuntos de datos), apoyo para la toma de decisiones, análisis de escenarios hipotéticos y para los sistemas de colaboración.&&

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Illustrations
Estación del Norte de París: evacuación
Parque de los Príncipes de París: llegada de los aficionados
Nueva York: generación automática de la simulación a partir de OSM
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