Grille Gardienne

À propos

Guardian Grid (SF) est un outil d’évacuation d’urgence pour les villes intelligentes qui aide les communautés à réagir rapidement et en toute sécurité lors de catastrophes majeures. Le système permet aux administrateurs de la ville ou aux responsables d’urgence de marquer des zones dangereuses, telles que les zones affectées par des catastrophes naturelles, et de définir des zones sûres directement sur une carte interactive. Des algorithmes avancés de recherche de chemin sont ensuite utilisés pour générer et communiquer les itinéraires d’évacuation les plus sûrs pour les résidents, en tenant compte des dangers actuels.

Lorsqu’une urgence survient, les responsables peuvent mettre à jour les zones dangereuses et sûres et envoyer immédiatement des alertes aux téléphones des résidents par message texte. Chaque personne reçoit un lien vers un portail web, qui utilise sa position actuelle pour afficher un itinéraire conscient du danger vers la sécurité et fournit des indications instantanées avec Google Maps. Au fur et à mesure que la situation évolue, les itinéraires sont recalculés en temps réel, et de nouvelles alertes sont envoyées pour tenir tout le monde informé et en sécurité. Découvrez la démo ici :

Dans le code de démonstration actuel, les alertes sont envoyées par SMS à un seul numéro de téléphone à des fins de démonstration et de test. Cependant, dans un déploiement réel, Guardian Grid SF s’intégrerait au système d’Alerte d’Urgence Sans Fil (WEA) pour diffuser les alertes d’évacuation à toutes les personnes de la ville ou de la région affectée.

Bien que l’accent actuel soit mis sur la région de la baie de San Francisco, notre vision est d’étendre Guardian Grid à d’autres grandes villes du monde. Notre objectif est de fournir un système robuste d’évacuation coordonnée et basée sur les données afin que chaque ville puisse protéger ses habitants, minimiser la congestion et réagir rapidement lorsque les urgences se manifestent.

Équipe Aspen

Guardian Grid a été développé par l’Équipe Aspen lors du Hackathon de Sécurité Nationale. Notre équipe était composée de :

• Ioana Munteanu - Ingénieur logiciel
• Christina Huang - Ingénieur logiciel
• Mehmet Yilmaz - Ingénieur logiciel
• Dylan Eck - Ingénieur logiciel et mécanique

Nous sommes reconnaissants pour les conseils et le soutien de nos mentors et organisateurs, notamment Elliott Wolf, Adam Papa et Ray Del Vecchio.

Notre parcours du Hackathon

Le week-end du hackathon du 26-27 avril 2025 a réuni une collaboration inattendue mais puissante. Mon ami proche Dylan Eck et moi sommes venus du Colorado et du Missouri respectivement pour participer au 2e Hackathon de Sécurité Nationale de Cerebral Valley à San Francisco. Au lancement de l’événement, nous avons rencontré Christina Huang et Ioana Munteanu, et l’Équipe Aspen est née.

Le hackathon a présenté deux défis distincts. La piste principale était une compétition basée sur des projets avec des prix de classement traditionnels, tandis qu’un défi spécial invitait les participants à pirater de manière éthique les systèmes de refroidissement de Code Metal. Étant donné la diversité des compétences de notre équipe, en particulier le bagage de Dylan en ingénierie logicielle et mécanique, nous avons pris la décision stratégique de relever les deux défis dans le délai de 24 heures.

Cette approche ambitieuse a conduit à deux résultats significatifs :

1. Guardian Grid (SF) - Notre projet principal du hackathon axé sur l’évacuation d’urgence :

   • Vidéo Démo
   • Référentiel GitHub

2. Défi Code Metal - Nous avons réalisé le test de pénétration le plus réussi de leurs systèmes de refroidissement, menant à notre victoire du prix spécial de 5 000 $. Bien que cette solution reste confidentielle, elle a démontré la profondeur technique de notre équipe à la fois en logiciel et en systèmes thermodynamiques.

Bien que Guardian Grid n’ait pas obtenu une place parmi les trois premiers du concours principal, les juges ont reconnu son impact potentiel et son approche innovante. L’ampleur du projet était ambitieuse, et le fait de diviser notre attention entre deux défis a signifié que nous ne pouvions pas implémenter toutes les fonctionnalités envisagées dans le temps imparti. Néanmoins, les retours des juges ont confirmé l’importance de notre solution pour la gestion des urgences urbaines.

Le hackathon s’est avéré être une expérience transformatrice. Au-delà des réalisations techniques et des prix en argent, il a favorisé de nouvelles amitiés et démontré la puissance de compétences diverses réunies sous pression. Après avoir affronté des défis personnels à la fin de 2024 et au début de 2025, ce succès a été particulièrement significatif et revigorant.

Détails du Hackathon

Guardian Grid (SF) a été construit lors du 2e Hackathon annuel Hackathon de Sécurité Nationale (26-27 avril 2025), organisé par Cerebral Valley et Shield Capital en partenariat avec Stanford DEFCON. L’événement a réuni des technologues et des ingénieurs pour créer des solutions aux problématiques de sécurité nationale élaborées par des parties prenantes militaires américaines, avec l’aide de mentors gouvernementaux, militaires et de startups.

• Le week-end comprenait une foire de carrières en technologie de défense et du team‑building à l’Université Stanford, suivi de 24 heures de hacking à San Francisco.
• Les sponsors et soutiens comprenaient Shield Capital, In-Q-Tel, NATO Innovation Fund, Vannevar Labs, Scale AI, Groq, Windsurf, Anthropic, Microsoft, Maxar, Dedrone, Distributed Spectrum, et Code Metal.
• Les catégories du hackathon comprenaient Villes intelligentes, Jeux de guerre, Analyse de motifs maritimes, Cybersécurité pour les déploiements d’IA, Navigation par fréquence radio, Sécurité nationale générale, et Hack d’un système de réfrigération.

La section principale du hackathon offrait des prix comprenant 3 000 $ et des unités Starlink pour la première place, 2 000 $ pour la deuxième place, et 1 000 $ pour la troisième place. Mais il y avait un prix spécial, caché, pour le défi de réfrigération d’une valeur de 5 000 $.

Notre équipe a participé aux défis Villes intelligentes et Hack d’un système de réfrigération. Guardian Grid (SF) était notre participation Villes intelligentes. Nous avons remporté un Prix Spécial de 5 000 $ et une Mention Honorable pour notre travail technique dans le défi de réfrigération, et notre solution Villes intelligentes a reçu des retours très positifs des juges et des pairs.

Les juges et les pairs ont reconnu Guardian Grid (SF) comme une réponse percutante à un problème majeur de gestion des urgences, louant sa créativité, son approche pratique, et le fait qu’il n’utilise pas simplement la technologie LLM comme solution universelle. Bien que notre projet Villes intelligentes n’ait pas remporté de prix parmi les trois premiers en raison des contraintes de temps liées à la répartition des ressources entre deux défis, les juges ont été impressionnés par son potentiel et sa pertinence. Notre équipe a été honorée de recevoir cette reconnaissance tout en remportant le défi Hack d’un système de réfrigération.

Trouvez plus de détails et de réflexions dans notre publication LinkedIn et consultez la galerie photo du hackathon ici.

Sources de données GPS

Pour notre recherche de chemin et cartographie dans la région de la baie de San Francisco, nous avions besoin de données routières précises et complètes. Nous avons d’abord expérimenté à la fois l’API Google Maps et l’API de Mapbox pour récupérer ces données. Cependant, leurs restrictions de licence et leurs limitations fonctionnelles nous ont empêchés d’obtenir ou d’utiliser le graphe de routage sous-jacent d’une manière correspondant à nos objectifs de hackathon. En raison de ces contraintes, nous avons utilisé des ensembles de données géographiques brutes ouvertes. Nous avons obtenu ces données géographiques brutes via ces deux sources open‑source :

• Réseaux routiers de la région de la baie de San Francisco (Portail de données ouvertes MTC)
• Explorer les réseaux routiers de la région de la baie de San Francisco

Linear features represent roadways for the San Francisco Bay Region. The feature set was assembled using all county-based 2021 TIGER/Line shapefiles by the Metropolitan Transportation Commission (MTC/ABAG). The dataset includes all primary, secondary, local neighborhood, and rural roads, city streets, vehicular trails, ramps, service drives, alleys, private roads, bike paths, bridle/horse paths, walkways, pedestrian trails, and stairways for the entire region.

• The feature set contains unique road segments for each county and includes cases where a single stretch of road has multiple designations (e.g., an interstate being called by its number and local name).
• Primary roads are major divided highways, while secondary roads are main arteries in the region.
• The dataset includes attribute columns for identifying road type, jurisdiction, and more, supporting flexible routing and data analysis.

You can read more about the licensing and data details at the source du jeu de données MTC.

How To Run

1. Clone this repository and navigate into it.

2. Set up your .env.local file. Refer to the env.local.example file to learn what environment variables you need. Note that you will need a MapBox API key for the map UI and geocoding, a TextBelt API key for SMS alerts (demo only), as well as a phone number for texting during the demo.

3. After you create your .env.local file, you can start setting up all of GuardianGrid’s services, which include:

   • frontend: The app’s frontend interface.
   • backend: The app’s backend, including map pathfinding logic.

4. To set up the frontend service, ensure you have Yarn installed and run:

   yarn install
   

5. To set up the backend service, do the following:

   # go into this directory
   cd ./src/backend
   
   # set up a python environment
   python3 -m venv env
   
   # activate the python environment
   source env/bin/activate
   
   # install dependencies
   pip3 install -r requirements.txt
   
   # deactivate python environment
   deactivate
   
   # return to the project's root directory
   cd -
   

6. With everything set up, the final step is to run the app. You’ll need two separate terminal windows or tabs, referred to as Terminal #1 and Terminal #2.

7. In Terminal #1, start the backend service:

   # go into the backend service directory
   cd ./src/backend
   
   # activate the python environment
   source env/bin/activate
   
   # run the backend
   bash ./run.sh
   

8. In Terminal #2, start the frontend service:

   yarn dev
   

9. With everything running, open your browser and go to: http://localhost:3000/

10. When finished, close Terminal #1 and Terminal #2.