FARI – AI for the Common Good Institute en zijn onderzoeksgroep, de Machine Learning Group (MLG) van de Université Libre de Bruxelles (ULB) – werken samen met het Brussels Hoofdstedelijk Gewest aan een innovatief project voor verkeersmodellering. Dit uitgebreide verkeerssimulatiemodel maakt deel uit van de lokale initiatieven rond “digitale tweelingen” en zal meer dan 12 maanden duren, waarbij de Tulipe-wijk in de gemeente Elsene als testlocatie zal worden gebruikt.

Terwijl het Brussels Hoofdstedelijk Gewest grote hoeveelheden gegevens verzamelt van zijn verschillende administraties, rijst de vraag hoe deze gegevens op stads- of regionaal niveau kunnen worden gevisualiseerd en geïmplementeerd. In dit kader zijn inspanningen geleverd om “digitale tweelingen”, of virtuele representaties van echte objecten, te creëren als oplossing voor het beheren en beschermen van gegevens om een efficiënte stadswerking te garanderen. Digitale tweelingen maken gebruik van historische en real-time gegevens om het verleden en het heden weer te geven en simuleren voorspellingen. Dit biedt een model voor stadsplanning en bouw om veiligere, duurzamere en efficiëntere stedelijke activiteiten te bevorderen.

Als onderdeel van dit initiatief is het project “Verkeersmodellering” van de Machine Learning Group (MLG) van ULB en FARI gericht op het ontwikkelen van een uitgebreid verkeerssimulatiemodel voor de Tulipe-wijk in Elsene. Dit project richt zich op de uitdaging om verkeersbeheerders slimmere methoden te bieden voor het plannen en inplannen van wegwerkzaamheden, het optimaliseren van verkeersstromen, het vermijden van congestie en het verminderen van de koolstofvoetafdruk door echte en synthetische gegevens te integreren van partners zoals Brussel Mobiliteit, MIVB/STIB, Paradigm, Osiris en ETRO-VUB (onderzoeksgroep Elektronica en Informatica van de Vrije Universiteit Brussel).