Leonel Aguilar distingué comme innovateur de moins de 35 ans
Comment évacuer une grande ville comme Tokyo en cas de catastrophe naturelle ? Leonel Aguilar (D-GESS, D-INFK), post-doctorant de l'ETH et chercheur multidisciplinaire, a remporté le prix d'un "innovateur de moins de 35 ans en Amérique latine" pour ses recherches sur ce sujet.
Tant au Guatemala qu'au Japon, les tremblements de terre, les éruptions volcaniques, les intempéries, les tempêtes maritimes et les tsunamis sont récurrents. Face à ce défi permanent que représentent les catastrophes naturelles, Leonel Aguilar, ingénieur et cogniticien guatémaltèque, a développé, lors d'un séjour à l'Université de Tokyo, un logiciel permettant de simuler le comportement de grandes foules dans des situations d'urgence.
Le logiciel permet d'étudier le comportement de 10 millions d'évacués et de différents modes de transport dans une zone de 625 km.2 d'une grande zone comme Tokyo avec une précision d'un mètre. En conséquence, le logiciel peut contribuer, en situation de crise, à améliorer les mesures d'évacuation et de protection civile, ainsi qu'à résoudre les problèmes de circulation urbaine. Pour son développement, la MIT Technology Review l'a élu "Innovator under 35 Latin America 2019".
Leonel Aguilar travaille comme enseignant et post-doctorant dans le groupe des sciences cognitives (COG) de Christoph H?lscher et auprès de Ce Zhang du laboratoire DS3 de l'Institut des plateformes de calcul de l'ETH Zurich. Pour reproduire dans le détail le comportement de millions de personnes sur des centaines de kilomètres carrés, Leonel Aguilar combine des méthodes de sciences cognitives du comportement et de la prise de décision humains avec des méthodes de supercalcul et d'intelligence artificielle (IA).
Il a étudié les sciences des transports et l'ingénierie civile et a ensuite approfondi ses compétences de recherche au Japon et en Suisse dans le domaine du supercalcul et de l'apprentissage automatique. Son principal intérêt est la modélisation et la simulation de la mobilité humaine dans les grandes villes. Son objectif est d'utiliser des technologies de pointe en matière d'intelligence artificielle (IA) pour contribuer à résoudre les problèmes de mobilité des villes actuelles et futures.