Модель основана на адаптированной версии Cell Transmission Model, используемой для анализа транспортных потоков. В ней помещения представляются в виде сети комнат, связанных переходами. При этом учитывается множество факторов: ограничения пропускной способности переходов; взаимодействие разных потоков людей, скорость их движения и перераспределение между комнатами. Главная задача модели - предсказать, когда количество людей в какой-то из комнат может превысить критический порог, и заблаговременно принять меры.
Для управления потоками используется искусственный интеллект, который "обучается" принимать оптимальные решения в условиях ограниченного пространства. Он моделирует взаимодействие управляющей системы и помещений, определяя, какие переходы следует закрыть или открыть. Система награждает "управленца" за предотвращение скоплений и штрафует за допущение ситуаций, близких к давке.
В тестах созданный учеными ИИ показал высокую эффективность управления потоками людей. Его применение позволяет избежать их концентрации в отдельных комнатах и обеспечивает их равномерное распределение. Это особенно важно для предотвращения ситуаций, связанных с давкой, и упрощения эвакуации.
Разработанная математиками модель может быть использована в системах планирования и управления массовыми мероприятиями, а также при проектировании транспортных узлов, крупных общественных зданий и торговых центров.
Интеграция модели с реальными системами управления безопасностью позволит адаптировать действия в зависимости от текущей ситуации, обеспечивая как комфорт, так и безопасность.