23.12.2022

Intelligenter Schutz von Menschenmengen

Innovative Modelle mit künstlicher Intelligenz erkennt gefährliche Situationen bei großen Festivitäten.

Wissenschaftler des Forschungs­zentrums Jülich und der Universität Wuppertal sind unter anderem auf dem Lichterfest in Lyon aktiv, um neue Daten für die Fußgängerforschung zu sammeln. Die Fête des Lumières zieht jedes Jahr rund zwei Millionen Menschen in die französische Großstadt. Die Forscher zeichnen dort auf, wie sich Besucherströme durch die überfüllten Gassen drängen. Die Auswertung soll dazu beitragen, die Dynamik von dichten Menschen­mengen mithilfe von innovativen Modellen mit künstlicher Intelligenz (KI) besser vorhersagen und verstehen zu können.

 

Abb.: Eindrücke von der Fête des Lumières im Jahr 2021 (Bild: Madras-Projekt)
Abb.: Eindrücke von der Fête des Lumières im Jahr 2021 (Bild: Madras-Projekt)

„Die allergrößte Herausforderung bei dieser Fallstudie sind die Lichtverhältnisse“, erklärt Mohcine Chraibi vom Forschungs­zentrum Jülich. „Es ist Nacht und überall laufen Lichtinstallationen“, so Chraibi. An verschiedenen Orten will er gemeinsam mit Projektpartnern der französischen Universitäten in Lyon und Toulouse filmen, wie sich die Besucherströme in komplexen kollektiven Bewegungen durch die überfüllten Straßen zwängen. Dabei kommt es beispielsweise zu Stop-and-Go-Wellen, so erwarten die Forscher, ähnlich wie man sie auch von Fahrzeugstaus her kennt.

„Das Hauptgeschehen findet auf dem Place de Terreaux statt, wo Menschen im 15-Minuten-Takt reingelassen werden. Nach der Show werden sie wieder rausgelassen und der Platz erneut mit Menschen befüllt“, berichtet der Physiker des Forschungs­zentrums Jülich. „Diese Taktung ist aus unserer Sicht sehr interessant. Denn so können wir beobachten, was passiert, wenn große Menschenmengen kontrolliert bewegt werden.“

Für die Aufzeichnung nutzen die Forscher die Überwachungs­kameras der Stadt. Zusätzliche Geräte haben sie auf den Balkonen zuvor festgelegter Wohnungen installiert, die einen optimalen Blick auf das Geschehen bieten. Die Arbeiten sind Teil des Madras-Projekts, Mohcine Chraibi ist einer der beiden Koordinatoren des Projekts.

Das Vorhaben zielt darauf ab, die Bewegungen von dichten Menschen­mengen mithilfe von innovativen Modellen besser vorhersagen und verstehen zu können. Die Modelle werden dann angewendet, um die Besucher­ströme bei einer Massen­veranstaltung, wie der Fête des Lumières, zu simulieren und mit den empirisch gesammelten Daten abgleichen zu können.

Mehrere Unglücke haben in den letzten Jahren gezeigt, welches Risiko­potenzial besteht, wenn viele Menschen dicht gedrängt auf engem Raum zusammen­kommen; zuletzt bei Halloween-Feiern in einem Ausgehviertel der südkoreanischen Hauptstadt Seoul, bei denen mindestens 149 Menschen starben.

Für eine vorausschauende Planung von Großveranstaltungen und Versammlungs­orten sind verlässliche Modelle erforderlich, um die Bewegungen von Fußgängern und Besuchern wirklichkeits­getreu zu berechnen. Doch die aktuellen Modelle weisen noch einige gravierende Mängel auf, insbesondere dann, wenn sich viele Personen auf engem Raum bewegen. Das Projekt Madras zielt in diesem Zusammenhang darauf ab, innovative agenten­basierte Modelle mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln.

Derartige Modelle sehen viele kleine Einheiten, genannt Agenten, vor, die verschiedene Entscheidungs- und Handlungsmöglichkeiten besitzen und deren Verhalten durch neuronale Netze gesteuert wird. Der Ansatz wurde jüngst bereits erfolgreich bei geringen und mittleren Personen­dichten eingesetzt. Die Forscher hoffen nun, mit den Aufnahmen von der Fête des Lumières genug Material zu erhalten, um die zu neuronalen Netze für enge Drängel-Situationen bei hohen Personen­dichten trainieren zu können.

Die Aufzeichnung der Videos erfolgt unter strikter Wahrung der Privatsphäre und des Schutzes persönlicher Daten der gefilmten Besucher. Die Videos werden anonymisiert verarbeitet, ohne dass die gefilmten Personen nach irgendwelchen Kriterien unterschieden werden. Alle Daten zur Fußgänger­dynamik wie auch die eingesetzten Modelle und Simulations­software werden nach Abschluss des Projekts öffentlich zugänglich sein.

FZJ / DE

 

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