Membre - RWI Synthetics

Depuis 2014, RUNWITHIT a été le pionnier de l'environnement synthétique unique (SSE), ou des jumeaux synthétiques - des modèles numériques vivants et géospatialement précis de villes ou de régions, avec l'infrastructure sous-jacente (services publics, transports, services publics), ainsi que des facteurs dynamiques tels que la météo, les catastrophes naturelles et d'origine humaine, et puis, le plus important, les gens, leurs activités hyper-localisées, leurs données démographiques et psychographiques. Les éléments centraux de la proposition de valeur comprennent la capacité d'accélérer la compréhension et l'innovation, d'augmenter l'engagement et l'aide à la décision, et de réduire les risques liés à la politique, aux pilotes et à la planification. Tous les aspects de la ville sont interconnectés et il est essentiel de comprendre les effets d'entraînement et les impacts émergents. La plateforme d'intelligence synthétique de RUNWITHIT construit ces SSE pour la décarbonisation, la planification de l'électrification et la réduction des risques, l'exploration et l'optimisation des catastrophes et de la résilience, le risque, l'impact et la transition de la mobilité. Nous continuons à élargir les types de modèles dans ces environnements afin de valider de nouvelles technologies, d'incorporer de nouveaux scénarios (tels que COVID-19) et d'inclure davantage de systèmes interconnectés (tels que l'énergie et l'eau). Nos travaux récents comprennent un projet avec l'EPRI par l'intermédiaire des Incubatenergy Labs, dans le cadre d'un projet de démonstration visant à fournir un aperçu de COVID-19 et des pannes avec SRP, nous avons été en mesure non seulement de fournir un SSE avec une infrastructure de réseau, des entreprises et des résidents précis, mais aussi d'hyper-localiser une variété de données de recherche et d'enquête et de synthétiser une population dépersonnalisée mais précise afin de quantifier les impacts et les résultats. Nous avons pu mesurer les effets des différentes stratégies de communication sur la population pendant la panne, informer sur la résilience de la communauté, découvrir les populations vulnérables et l'intersectionnalité, localiser la production de secours, calculer les émissions de gaz à effet de serre provenant de l'alimentation auxiliaire aujourd'hui et à l'avenir, et caractériser l'amplification du stress due à COVID-19, ainsi que l'évolution de la relation de confiance avec le service public par le biais de la confiance et de l'engagement. Nous participons également au City Architecture of Tomorrow Challenge avec la Toyota Mobility Foundation et Deloitte Futures, en créant une ESS de Kuala Lumpur pour calculer l'impact de la politique, de l'infrastructure, de l'inclusion et de l'accessibilité des transports en commun afin de réduire les émissions de GES et les contaminants de la congestion des véhicules à moteur à combustion interne et de construire une ville plus verte, plus saine et plus mobile sur le plan économique, qui relie l'activité humaine et la dynamique psychosociale à des résultats intelligents, interconnectés et quantifiés à l'intention des décideurs. Par exemple, RWI a modélisé les améliorations de la sécurité et de l'accessibilité des infrastructures ferroviaires publiques. Les modèles de RWI calculent les changements en matière de congestion et de fréquentation, ainsi que les émissions de gaz à effet de serre et les contaminants qui y sont liés, et même l'impact sur le PIB pour les déplacements quotidiens de chaque individu à travers la ville, en tenant compte des conditions météorologiques, du mode de transport (y compris la micro-mobilité), et même de nouvelles considérations telles que les choix en matière de risques personnels autour de COVID-19.