Guardian Grid SF

Über

Guardian Grid (SF) ist ein Notfall-Evakuierungstool für intelligente Städte, das Gemeinschaften hilft, schnell und sicher auf große Katastrophen zu reagieren. Das System ermöglicht es Stadtverwaltern oder Notfallbeamten, Gefahrenzonen, wie von Naturkatastrophen betroffene Gebiete, zu kennzeichnen und sichere Zonen direkt auf einer interaktiven Karte zu definieren. Fortschrittliche Algorithmen zur Routenfindung werden dann verwendet, um die sichersten Evakuierungsrouten für die Bewohner zu generieren und zu kommunizieren, wobei aktuelle Gefahren berücksichtigt werden.

Wenn ein Notfall eintritt, können die Beamten Gefahren- und sichere Bereiche aktualisieren und sofort Warnungen an die Telefone der Bewohner per SMS senden. Jede Person erhält einen Link zu einem Webportal, das ihren aktuellen Standort verwendet, um eine gefahrbewusste Route zur Sicherheit anzuzeigen und sofortige Anweisungen mit Google Maps bereitzustellen. Während sich die Situationen entwickeln, werden die Routen in Echtzeit neu berechnet, und neue Warnungen werden gesendet, um alle auf dem Laufenden und sicher zu halten. Sehen Sie sich die Demo hier an:

Im aktuellen Democode werden Warnungen zu Testzwecken an eine einzelne Telefonnummer per SMS gesendet. In einer realen Bereitstellung würde Guardian Grid SF jedoch mit dem Wireless Emergency Alerts (WEA) System integriert werden, um Evakuierungswarnungen an alle Personen in der betroffenen Stadt oder Region zu senden.

Während der aktuelle Fokus auf dem San Francisco Bay Area liegt, ist unsere Vision, Guardian Grid auf andere große Städte weltweit auszudehnen. Unser Ziel ist es, ein robustes System für koordinierte und datengestützte Evakuierungen bereitzustellen, damit jede Stadt ihre Menschen schützen, Staus minimieren und schnell auf Notfälle reagieren kann.

Team Aspen

Guardian Grid wurde von Team Aspen beim National Security Hackathon entwickelt. Unser Team bestand aus:

• Ioana Munteanu - Software-Ingenieurin
• Christina Huang - Software-Ingenieurin
• Mehmet Yilmaz - Software-Ingenieur
• Dylan Eck - Software- und Maschinenbauingenieur

Wir sind dankbar für die Anleitung und Unterstützung unserer Mentoren und Organisatoren, einschließlich Elliott Wolf, Adam Papa und Ray Del Vecchio.

Unsere Hackathon-Reise

Das Hackathon-Wochenende vom 26. bis 27. April 2025 brachte eine unerwartete, aber kraftvolle Zusammenarbeit zusammen. Mein enger Freund Dylan Eck und ich reisten aus Colorado und Missouri, um am 2. National Security Hackathon von Cerebral Valley in San Francisco teilzunehmen. Bei der Eröffnungsveranstaltung trafen wir Christina Huang und Ioana Munteanu, und Team Aspen wurde geboren.

Das Hackathon stellte zwei unterschiedliche Herausforderungen. Der Haupttrack war ein projektbasierter Wettbewerb mit traditionellen Platzierungsprämien, während eine spezielle Herausforderung die Teilnehmer einlud, die Kühlsysteme von Code Metal ethisch zu hacken. Angesichts der vielfältigen Expertise unseres Teams, insbesondere Dylans Hintergrund in Software- und Maschinenbau, trafen wir die strategische Entscheidung, beide Herausforderungen innerhalb des 24-Stunden-Zeitrahmens anzugehen.

Dieser ehrgeizige Ansatz führte zu zwei bedeutenden Ergebnissen:

1. Guardian Grid (SF) - Unser Hauptprojekt beim Hackathon konzentrierte sich auf Notfall-Evakuierung:

   • Demo-Video
   • GitHub-Repository

2. Code Metal Challenge - Wir erzielten den erfolgreichsten Penetrationstest ihrer Kühlsysteme, was zu unserem Gewinn des Sonderpreises von 5.000 $ führte. Während diese Lösung vertraulich bleibt, demonstrierte sie die technische Tiefe unseres Teams in Software- und thermodynamischen Systemen.

Obwohl Guardian Grid keinen Platz unter den ersten drei im Hauptwettbewerb sicherte, erkannten die Juroren das potenzielle Impact und den innovativen Ansatz. Der Umfang des Projekts war ehrgeizig, und die Aufteilung unseres Fokus zwischen zwei Herausforderungen bedeutete, dass wir nicht alle unsere geplanten Funktionen innerhalb des Zeitrahmens umsetzen konnten. Dennoch bestätigte das Feedback der Juroren die Bedeutung unserer Lösung zur Bewältigung des städtischen Notfallmanagements.

Das Hackathon erwies sich als transformative Erfahrung. Über die technischen Errungenschaften und das Preisgeld hinaus förderte es neue Freundschaften und demonstrierte die Kraft vielfältiger Fähigkeiten, die unter Druck zusammenkommen. Nach persönlichen Herausforderungen Ende 2024 und Anfang 2025 war dieser Erfolg besonders bedeutungsvoll und belebend.

Hackathon-Details

Guardian Grid (SF) wurde beim 2. jährlichen National Security Hackathon (26.-27. April 2025) entwickelt, der von Cerebral Valley und Shield Capital in Partnerschaft mit Stanford DEFCON ausgerichtet wurde. Die Veranstaltung brachte Technologen und Ingenieure zusammen, um Lösungen für nationale Sicherheitsprobleme zu entwickeln, die von US-Militärinteressengruppen kuratiert wurden, mit Anleitung von Regierungs-, Militär- und Startup-Mentoren.

• Das Wochenende umfasste eine Karriere-Messe für Verteidigungstechnologie und Teambildung an der Stanford University, gefolgt von 24 Stunden Hacken in San Francisco.
• Sponsoren und Unterstützer waren unter anderem Shield Capital, In-Q-Tel, NATO Innovation Fund, Vannevar Labs, Scale AI, Groq, Windsurf, Anthropic, Microsoft, Maxar, Dedrone, Distributed Spectrum und Code Metal.
• Die Hackathon-Kategorien umfassten intelligente Städte, Kriegsspiele, maritime Musteranalyse, Cybersicherheit für KI-Einsätze, Funkfrequenznavigation, allgemeine nationale Sicherheit und Hacke ein Kühlsystem.

Der Hauptteil des Hackathons hatte Preise, die 3.000 $ und Starlink-Einheiten für den ersten Platz, 2.000 $ für den zweiten Platz und 1.000 $ für den dritten Platz umfassten. Aber es gab einen speziellen, versteckten Preis für eine Kühlsystem-Herausforderung mit einem Preis von 5.000 $.

Unser Team trat sowohl in den Herausforderungen Intelligente Städte als auch Hacke ein Kühlsystem an. Guardian Grid (SF) war unser Beitrag zu den intelligenten Städten. Wir erhielten einen Sonderpreis von 5.000 $ und eine ehrenvolle Erwähnung für unsere technische Arbeit in der Kühlsystem-Herausforderung, und unsere Lösung für intelligente Städte erhielt sowohl von Juroren als auch von Kollegen positives Feedback.

Juroren und Kollegen erkannten Guardian Grid (SF) als eine wirkungsvolle Antwort auf ein bedeutendes Problem im Notfallmanagement an und lobten seine Kreativität, seinen praktischen Ansatz und die Tatsache, dass es vermied, einfach LLM-Technologie als Allheilmittel zu verwenden. Obwohl unser Projekt für intelligente Städte aufgrund von Zeitbeschränkungen durch die Aufteilung der Ressourcen zwischen zwei Herausforderungen keinen Platz unter den ersten drei gewann, waren die Juroren von seinem Potenzial und seiner Relevanz beeindruckt. Unser Team war geehrt, diese Anerkennung zu erhalten, zusammen mit dem Gewinn der Herausforderung Hacke ein Kühlsystem.

Finden Sie weitere Details und Reflexionen in unserem LinkedIn-Beitrag und sehen Sie sich die Fotogalerie vom Hackathon hier an.

GPS-Datenquellen

Für unsere Routenfindung und Kartierung im San Francisco Bay Area benötigten wir präzise und umfassende Straßeninformationen. Zunächst experimentierten wir sowohl mit der Google Maps API als auch mit der API von Mapbox, um diese Daten abzurufen. Ihre Lizenzbeschränkungen und funktionalen Einschränkungen hinderten uns jedoch daran, den zugrunde liegenden Routinggraphen auf eine Weise zu erhalten oder zu verwenden, die unseren Hackathon-Zielen entsprach. Aufgrund dieser Einschränkungen verwendeten wir offene Rohdaten geografischer Datensätze. Wir erhielten diese Rohdaten über diese beiden Open-Source-Quellen:

• San Francisco Bay Region Roadways (MTC Open Data Portal)
• Erforschen Sie die Straßen der San Francisco Bay Region

Lineare Merkmale repräsentieren Straßen für die San Francisco Bay Region. Der Merkmalsatz wurde unter Verwendung aller landkreisbasierten TIGER/Line-Shapefiles von 2021 durch die Metropolitan Transportation Commission (MTC/ABAG) zusammengestellt. Der Datensatz umfasst alle Haupt-, Neben-, lokalen Nachbarschafts- und Landstraßen, Stadtstraßen, Fahrzeugwege, Rampen, Zufahrten, Gassen, Privatstraßen, Radwege, Reit-/Pferdewege, Gehwege, Fußgängerwege und Treppen für die gesamte Region.

• Der Merkmalsatz enthält einzigartige Straßenabschnitte für jeden Landkreis und umfasst Fälle, in denen ein einzelner Straßenabschnitt mehrere Bezeichnungen hat (z. B. eine Autobahn, die sowohl nach ihrer Nummer als auch nach ihrem lokalen Namen benannt ist).
• Hauptstraßen sind große, getrennte Autobahnen, während Nebenstraßen die Hauptverkehrsadern in der Region sind.
• Der Datensatz enthält Attributspalten zur Identifizierung des Straßentyps, der Zuständigkeit und mehr, um flexibles Routing und Datenanalysen zu unterstützen.

Sie können mehr über die Lizenzierung und die Dateninformationen unter der MTC-Datensatzquelle lesen.

So führen Sie es aus

1. Klonen Sie dieses Repository und navigieren Sie hinein.

2. Richten Sie Ihre .env.local-Datei ein. Verweisen Sie auf die Datei env.local.example, um zu erfahren, welche Umgebungsvariablen Sie benötigen. Beachten Sie, dass Sie einen MapBox API-Schlüssel für die Kartenbenutzeroberfläche und die Geokodierung, einen TextBelt API-Schlüssel für SMS-Benachrichtigungen (nur Demo) sowie eine Telefonnummer für das Versenden von SMS während der Demo benötigen.

3. Nachdem Sie Ihre .env.local-Datei erstellt haben, können Sie mit der Einrichtung aller Dienste von GuardianGrid beginnen, die Folgendes umfassen:

   • frontend: Die Benutzeroberfläche der App.
   • backend: Das Backend der App, einschließlich der Logik zur Pfadsuche auf der Karte.

4. Um den frontend-Dienst einzurichten, stellen Sie sicher, dass Sie Yarn installiert haben, und führen Sie aus:

   yarn install
   

5. Um den backend-Dienst einzurichten, tun Sie Folgendes:

   # in dieses Verzeichnis wechseln
   cd ./src/backend
   
   # eine Python-Umgebung einrichten
   python3 -m venv env
   
   # die Python-Umgebung aktivieren
   source env/bin/activate
   
   # Abhängigkeiten installieren
   pip3 install -r requirements.txt
   
   # Python-Umgebung deaktivieren
   deactivate
   
   # zurück zum Stammverzeichnis des Projekts wechseln
   cd -
   

6. Nachdem alles eingerichtet ist, besteht der letzte Schritt darin, die App auszuführen. Sie benötigen zwei separate Terminalfenster oder -tabs, die als Terminal #1 und Terminal #2 bezeichnet werden.

7. In Terminal #1 starten Sie den backend-Dienst:

   # in das Verzeichnis des Backend-Dienstes wechseln
   cd ./src/backend
   
   # die Python-Umgebung aktivieren
   source env/bin/activate
   
   # das Backend ausführen
   bash ./run.sh
   

8. In Terminal #2 starten Sie den frontend-Dienst:

   yarn dev
   

9. Wenn alles läuft, öffnen Sie Ihren Browser und gehen Sie zu: http://localhost:3000/

10. Wenn Sie fertig sind, schließen Sie Terminal #1 und Terminal #2.