CÍL PROJEKTU

Hlavním cílem projektu je vytvořit softwarový nástroj zefektivňující časoprostorové predikce pohybu osob a tak usnadnit práci subjektů podílejících se na návrhu budov a členění prostor (ve vztahu ke generativnímu designu). Tento nástroj by měl v reálném čase uživatele upozornit, ve kterých místech zadané geometrie by mohlo docházet ke snižování komfortu budoucích uživatelů z důvodu nedostatečné kapacity prostor (například tvoření front, dlouhé čekací časy, atd.). Výsledky budou porovnány s hodnotami získanými z běžných agentních modelů. Dalším cílem je vytvoření podkladů a doporučených postupů pro další výzkumné týmy, které se budou zabývat danou problematikou.

 

VÝSLEDKY PROJEKTU

 

Výsledek

 Popis výsledku

Období dosažení výsledku

 

TJ04000232-V1

Databáze výsledků fyzikálních modelů pro strojové učení

Jedná se o strukturovanou databázi výsledků agentních simulací – konkrétně časoprostorových trajektorií agentů a vypočtených hodnot komfortu integrační metodou, která je založena na jádrových funkcích reprezentujících proxemické zóny jednotlivých agentů. Tato databáze slouží jako vstup pro algoritmy strojového učení.

 

04/2021

TJ04000232-V2

Softwarový nástroj pro efektivní časoprostorové predikce založené na ML

Výsledkem je softwarový nástroj zefektivňující časoprostorové predikce pohybu osob využívající umělou neuronovou síť trénovanou na databázi. Pro tento nástroj a jeho validaci při návrhu byla využita stávající zkušenost s časoprostorovým modelováním, doplněná o nově identifikované aplikační domény a formulace testovacích scénářů, a to na základě volby sady vstupních parametrů (např. tvar základní úlohy, intenzita, gender apod.).

 

12/2021

TJ04000232-V3

Metodika pro testování a validaci klasifikátorů

Výsledkem je metodika, která je koncipovaná, jako komplexní strukturovaný soupis poznatků a zkušeností interpretující jednotlivé fáze přípravy (výběr základních úlohy, tvorba datasetů, databáze), ověřování (modelů, algoritmů, volený přístup), tak i samotného užívání (databáze, software) při tvorbě časoprostorových predikcí komfortu osob.

 

05/2022