Leonel Aguilar premiato come innovatore under 35
Come si evacua una grande città come Tokyo in caso di catastrofe naturale? Per le sue ricerche su questo tema, il ricercatore interdisciplinare l'ETH Leonel Aguilar (D-GESS, D-INFK) ha vinto il premio "Innovatore under 35 in America Latina".
![Vista ingrandita: Leonel Aguilar. (Immagine: MIT Technology Review en espa?ol)](/de/die-eth-zuerich/portraet/aktuelle-ehrungen-und-preise/2020/01/leonel-aguilar-als-innovator-unter-35-ausgezeichnet/_jcr_content/news_content/textimage/image.imageformat.text50percent.1480601851.jpg)
Sia in Guatemala che in Giappone si verificano continuamente terremoti, eruzioni vulcaniche, tempeste, mareggiate e tsunami. Alla luce di questa sfida costante posta dai disastri naturali, l'ingegnere e scienziato cognitivo guatemalteco Leonel Aguilar ha sviluppato, durante un soggiorno all'Università di Tokyo, un software che può essere utilizzato per simulare il comportamento di grandi folle di persone in situazioni di emergenza.
Il software può essere utilizzato per prevedere il comportamento di 10 milioni di sfollati e di diverse modalità di trasporto in un raggio di 625 km2 simulare una grande area come Tokyo con una precisione di un metro. In situazioni di crisi, il software può quindi contribuire a migliorare le misure di evacuazione e prevenzione dei disastri e a risolvere i problemi del traffico urbano. Il MIT Technology Review lo ha nominato "Innovatore under 35 dell'America Latina 2019" per il suo sviluppo.
Leonel Aguilar lavora come docente e ricercatore post-dottorando nel Cognitive Science Group (COG) di Christoph H?lscher e con Ce Zhang del laboratorio DS3 presso l'Institute for Computing Platforms dell'ETH di Zurigo. Leonel Aguilar combina i metodi delle scienze cognitive sul comportamento umano e sul processo decisionale con i metodi del supercalcolo e dell'intelligenza artificiale (AI) per riprodurre nei minimi dettagli il comportamento di milioni di persone su centinaia di chilometri quadrati.
Ha studiato scienze dei trasporti e ingegneria civile e ha poi approfondito le sue competenze di ricerca nel campo del supercalcolo e dell'apprendimento automatico in Giappone e in Svizzera. Il suo interesse principale è la modellazione e la simulazione della mobilità umana nelle grandi città. Il suo obiettivo è utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale (AI) all'avanguardia per contribuire a risolvere i problemi di mobilità delle città di oggi e di domani.