Araştırmacılar acil durumlar için adaptif tahliye sistemi GPEvac'ı sundu

Araştırmacı grup, kitle olayları sırasında gerçek zamanlı tahliye rotaları oluşturmak için GNN ve PPO güçlendirilmiş öğrenme algoritmasına dayalı GPEvac adlı bir çerçeve sundu. Sistem, kalabalık dinamiği ve saldırganların davranışındaki belirsizliği dikkate alarak, insanların tehlikeli alanlarda kalma süresini en aza indirir.

Model mimarisi, öğrenilen sanal bir küresel düğümle sıralı iletişimi kullanır, bu da hem yerel hem de uzak bağımlılıkların yapıdaki yapıda dikkate alınmasını sağlar. Değişime karşı değişmez puanlama mekanizması sayesinde, tek bir eğitilmiş politika, farklı topolojilere ve ölçeklere sahip odalarda etkili bir şekilde çalışabilir ve özel bir kat planına yeniden eğitilmesi gerekmez.

Sistemin ana avantajı, yüksek hesaplama hızıdır: küresel tahliye rotalarının oluşturulması, standart bir işlemci üzerinde yalnızca 14.73 ms sürer. Bu, mevcut video gözetim sistemlerine entegrasyonu ve operasyonel tepki verilmesini sağlar. Simülasyonlar sırasında GPEvac, temel navigasyon algoritmalarına kıyasla tahliye edilenler için genel tehdit seviyesinde önemli bir azalma göstermiştir.

Bilimsel çalışmada açıklanan metodoloji, yalnızca acil durumlar için değil, aynı zamanda kritik altyapı yönetimi, akıllı ulaşım sistemleri ve adaptif sensör ağları için de uygulanabilir. Araştırma, CC BY 4.0 lisansı altında yayınlandı, bu da güvenlik sistemlerinin geliştirilmesi için yapılan çalışmaları kullanmayı mümkün kılar.