UrbanDT4TF (Urban Digital Twin 4 Traffic Flow), kickoff 2nd December 2024, a reference Digital Twin Platform for Mobility and Transport for the ICSC national Center, which is the National Center for Research on HPC, BIg Data and Quantum Computing, in Italy, https://www.supercomputing-icsc.it/en/icsc-home/
The entire project is focused on smart mobility, and on the provision of a Digital Twin technological platform for the detailed management of traffic flows in the urban road network. The solution is microservices, with deployment on highly scalable and modular containers. It is open source, tested in the industrial and international fields for the development of applications and research experiments. The solution allows: 1) data collection from heterogeneous sources; 2) storage (graph database, scalable for time series and complex data), processing (on GPU/CPU with MLOps and hybrid HPC support), data analysis and visualization with dashboard builder for the creation of business intelligence solutions; 3) modeling and simulation; 4) extended support for standard data formats and protocols and absolute interoperability; 5) security and GDPR compliance, with passed PEN tests, etc. Objectives: (i) Provide the UrbanDT4TF Digital Twin platform for turnkey modeling, analysis and simulation of urban traffic; (ii) Provide data ingestion and modeling/storage processes for traffic data and more, (iii) provide data analytics for smart mobility applications; (iv) Provide advanced Visualization support with Business Intelligence, simulation and AI capabilities; (v) Demonstrate the platform features with real cases, provide training, docs and concrete demos, access to the solution for CN HPC partners. The expected impact includes: enabling User-Centric solutions; Improving collaboration; Increased efficiency; Improved quality; etc.
UrbanDT4TF proposes Snap4City extended with an integrated and federated smart mobility suite (algorithms for the study of traffic flows, mobility and transport), easy to use, fully integrated with small, medium and large HPC solutions (CPU/GPU, NVIDIA/AMD), on public cloud or even on cloud indicated by CN HPC ICSC.
Coordinator of the project: LUTECH
Partners: UNISS, NEXUS
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L'intero progetto è focalizzato sulla mobilità intelligente, e sulla fornitura di una piattaforma tecnologica Digital Twin per la gestione dettagliata dei flussi di traffico nella rete stradale urbana. La soluzione è a microservizi, con deploy su container ad alta scalabilità e modularità. E’ open source, collaudata in ambito industriale e internazionale per lo sviluppo di applicazioni e sperimentazioni di ricerca. La soluzione permette: 1) raccolta di dati da fonti eterogenee; 2) archiviazione (database a grafo, e scalabili per time series e dati complessi), elaborazione (su GPU/CPU con supporto MLOps e HPC ibrido), analisi e visualizzazione dati con dashboard builder per la realizzazione di soluzioni di business intelligence; 3) modellazione e simulazione; 4) supporto esteso a formati e protocolli dati standard ed una assoluta interoperabilità; 5) sicurezza e conformità al GDPR, con PEN test passati, etc. Obiettivi: (i) Fornire la piattaforma UrbanDT4TF Digital Twin per la modellazione, analisi e simulazione del traffico in ambito urbano chiavi in mano; (ii) Fornire processi di data ingestion e modeling/storage per dati di traffico e altro, (iii) fornire data analytic per applicazioni di smart mobility; (iv) Fornire un supporto di Visualizzazione avanzato con possibilità di Business Intelligence, simulazione e AI; (v) Dimostrare le funzionalità della piattaforma con casi reali, fornire training, doc e demo concrete, accesso alla soluzione per i partner di CN HPC. L’impatto atteso include: abilitare soluzioni User-Centric; Migliorare la collaborazione; Aumento dell'efficienza; Miglioramento della qualità; etc. UrbanDT4TF propone Snap4City esteso con una suite per la smart mobility integrata e federabile (algoritmi per lo studio dei flussi del traffico, mobilità e i trasporti), facile da usare, completamente integrata con soluzioni HPC di piccole, medie e grandi dimensioni (CPU/GPU, NVIDIA/AMD), su cloud pubblico o anche su cloud indicato da CN HPC ICSC. |
