В городе-спутнике «Южный» к 2035 году будет проживать 135 тысяч человек, ключевой для города станет научно-исследовательская и инновационная деятельность, так как там будет построен инноград науки и технологий Университета ИТМО «Highpark Pushkinno». Полномасштабная математическая модель развития и функционирования города-спутника позволяет рассчитать сроки ввода в эксплуатацию различных социальных объектов и объектов недвижимости, при этом план освоения территории визуализирован согласно трем концепциям застройки.
Модель показывает «Южный» с точностью до метра как в режиме реального времени, так и в ускоренной «перемотке». Будущий город доступен для просмотра в 2D и 3D, практически о любых его объектах можно получить дополнительную информацию. На модели представлено расположение транспортной и инженерной инфраструктур, зонирование территории (в том числе рекреационные зоны). Кроме того, для каждого из четырех горизонтов развития города (2021, 2026, 2031 и 2035 год) рассчитаны транспортная мобильность населения относительно всего Петербурга и на территории «Южного», в частности пешеходная мобильность на транспортно-пересадочном узле и на территории кампуса Университета ИТМО, а также экологические показатели: объемы выбросов вредных веществ от транспорта, тепловой остров территории застройки.
Динамика пассажиропотоков рассчитана с использованием технологий мультиагентного моделирования. Такой подход используется, когда необходимо смоделировать поведение нескольких агентов в среде, условия которой зависят от поведения самих агентов и изменений окружающей среды, в данном случае – городской территории. Агентами в этом случае выступают люди, которые переходят из одной части города в другую. Агенты описываются свойствами и атрибутами, где первое – это, например, географическое положение, возможность выполнения действия, а второе – это некая величина, которая может меняться, например, скорость передвижения. В математической модели взаимодействие между этими агентами может идти через изменение атрибутов. Так, если спешащего на работу служащего задержала непредсказуемая остановка поезда в метро, то меняется атрибут скорости его передвижения. Также влиять на поведение агента могут различные неожиданные (или ожидаемые) указания к действию. Например, по пути следования на работу ведется дорожной ремонт, значит, агент получает указание объехать место ремонта. Таким образом, в моделировании агент стремится улучшить свои атрибуты, выбрать наиболее оптимальный вариант поведения.
«Для выполнения проекта использовалась доступная на текущий момент инженерная документация по проекту города, а также априорные знания предметной области: параметры и соотношения, полученные на основе данных для Санкт-Петербурга и аналогичных городов агломерации, а также данные макроэкономического прогнозирования, определяющие различные сценарии развития города "Южный". Все эти данные используются как входные значения для моделирования, посредством которого рассчитывается развитие характеристик различных городских подсистем во времени. В модель вложены объекты интеллектуальной собственности, полученные в Университете ИТМО в течение последних трех лет. Их наличие позволило кардинально сократить процесс разработки самой модели для конкретной городской территории примерно до двух месяцев. Расчеты динамических процессов в городской среде традиционно выполнены с использованием суперкомпьютерных технологий. При этом, в разработанной программной реализации отделены этапы моделирования и визуализации. Все моделирование выполняется на удаленных серверах, а визуализация может быть осуществлена на любой графической станции с дискретной видеокартой», – прокомментировал директор Института наукоемких компьютерных технологий Александр Бухановский.
Благодаря математическому моделированию можно не только получить красивую картинку того, что будет построено, но выбирать те или иные варианты развития города в зависимости от настраиваемых условий. Это значит, если какие-либо внешние обстоятельства препятствуют реализации того или иного плана, в модель можно оперативно внести изменения, и она рассчитает их влияние на всю будущую инфраструктуру города. Например, что будет, если через пять лет в определенном месте появится новая станция метро? Кроме того, сама модель может подсказать, где эта станция метро необходима, так как показывает движение пассажиропотока. Таким образом, она позволяет динамически анализировать развитие «Южного» и своевременно устранять возможные проблемы.
Кроме того, система упростит системное внедрение технологий «умного» города. Их будут разрабатывать, тестировать и анализировать в Highpark Pushkinno. «Южный» станет принципиально новой урбанизированной территорией, где будут применяться интеллектуальные системы контроля жизни города. В будущем успешные технологии могут найти применение и в других городах России.
После отработки механизмов моделирования городской среды на «Южном» их можно будет применять и для прогнозирования развития любого района Санкт-Петербурга или другого города страны. После знакомства с математической моделью «Южного» губернатор Петербурга Георгий Полтавченко уже распорядился представить ее строительному блоку правительства для разработки подобных инструментов для Северной столицы.
«Моделирование является, пожалуй, основой современной урбанистики, поскольку позволяет in silico проиграть различные сценарии развития городской среды с целью обоснования выбора и оценки стоимости эффективных градостроительных решений, а также оценки качества жизни горожан. Это справедливо для любого района Петербурга или Ленинградской области. Однако, к сожалению, следует признать, что всякая модель является абстракцией и часто предлагаемые ей решения не могут быть реализованы по причине различных ограничений (от недостатка бюджета до наличия сложных социально-политических факторов). Однако разнообразие различных модельных сценариев, тем не менее, является пищей для ума лиц, принимающих решения на данном уровне, поскольку демонстрирует взаимовлияние различных городских характеристик друг на друга в разных условиях», – отметил Александр Бухановский.
Отметим, что в научно-исследовательском Институте наукоемких компьютерных технологий постоянно ведутся разработки компьютерных моделей поведения толпы, работы сооружений, распределения транспортных и пассажирских потоков, прогнозирования чрезвычайных ситуаций, модели работы систем оказания медицинской помощи и многих других.
