Membro - RWI Synthetics

Dal 2014, RUNWITHIT è pioniere del Single Synthetic Environment (SSE), o Synthetic Twins - modelli digitali di città o regioni in tempo reale, geospazialmente accurati, completi di infrastrutture sottostanti (utenze, trasporti, servizi pubblici), nonché di fattori dinamici come il tempo atmosferico, le catastrofi naturali e quelle provocate dall'uomo, e poi, soprattutto, le persone, le loro attività iper-localizzate, i dati demografici e psicografici. Gli elementi centrali della proposta di valore includono la capacità di accelerare l'intuizione e l'innovazione, di aumentare il coinvolgimento e il supporto alle decisioni e di ridurre il rischio di politiche, progetti pilota e pianificazione. Tutti gli aspetti della città sono interconnessi e gli effetti a catena e gli impatti emergenti sono fondamentali da comprendere. La piattaforma di intelligenza sintetica di RUNWITHIT costruisce queste SSE per la decarbonizzazione, la pianificazione e il de-risking dell'elettrificazione, l'esplorazione/ottimizzazione dei disastri e della resilienza, il rischio/impatto/transizione della mobilità. Continuiamo ad ampliare i tipi di modelli in questi ambienti per convalidare nuove tecnologie, incorporare nuovi scenari (come COVID-19) e includere sistemi più interconnessi (come energia e acqua). Il nostro lavoro recente ha incluso un progetto con l'EPRI attraverso gli Incubatenergy Labs, in un progetto dimostrativo per fornire una visione di COVID-19 e delle interruzioni con SRP, siamo stati in grado non solo di fornire un SSE con infrastrutture di rete, aziende e residenti accurati, ma anche di iper-localizzare una varietà di dati di ricerca e di indagine e di sintetizzare una popolazione de-identificata ma accurata per quantificare gli impatti e i risultati. Siamo stati in grado di misurare gli effetti sulla popolazione durante l'interruzione di diverse strategie di comunicazione, di informare sulla resilienza della comunità, di scoprire le popolazioni vulnerabili e l'intersezionalità, di localizzare la generazione di riserva, di calcolare le emissioni di gas serra derivanti dall'energia ausiliaria ora e in futuro, di caratterizzare l'amplificazione dello stress dovuto al COVID-19 e il cambiamento del rapporto di fiducia con l'azienda elettrica attraverso la fiducia e il coinvolgimento. Facciamo anche parte della City Architecture of Tomorrow Challenge con la Toyota Mobility Foundation e Deloitte Futures, creando un SSE di Kuala Lumpur per calcolare l'impatto delle politiche, delle infrastrutture, dell'inclusività e dell'accessibilità del trasporto pubblico per ridurre le emissioni di gas serra e le sostanze contaminanti della congestione dei veicoli ICE e costruire una città più verde, più sana e più economicamente mobile, che colleghi l'attività umana e le dinamiche psicosociali a risultati intelligenti, interconnessi e quantificati per i responsabili delle decisioni. Ad esempio, RWI ha modellato il miglioramento della sicurezza e dell'accessibilità delle infrastrutture ferroviarie pubbliche. I modelli di RWI calcolano i cambiamenti nella congestione e nel numero di passeggeri e le relative emissioni di gas serra e di sostanze inquinanti, nonché l'impatto sul PIL per gli spostamenti giornalieri di ciascun individuo in città, tenendo conto delle condizioni meteorologiche, delle modalità di trasporto (compresa la micromobilità) e anche di nuove considerazioni come le scelte di rischio personale intorno a COVID-19.