Automaty komórkowe w modelowaniu ewakuacji

• Autorzy: Barański M. , Maciak T.

Identyfikatory

DOI

10.12845/bitp.43.3.2016.12

Warianty tytułu

EN

Cellular Automata in Evacuation Modelling

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Cel: Przedstawienie i omówienie modeli automatów komórkowych wykorzystywanych w oprogramowaniu do modelowania ewakuacji i zjawisk jej towarzyszących. Wprowadzenie: Bezpieczeństwo w budynkach i obiektach budowlanych obejmuje wiele zagadnień. Jednym z nich jest zapewnienie procesu bezpiecznej ewakuacji z zagrożonych budowli. W obliczeniach symulacyjnych ewakuacji szerokie zastosowanie znalazło specjalistyczne oprogramowanie pozwalające na przybliżenie rzeczywistych zjawisk panujących podczas ewakuacji. Programy te pozwalają również na oszacowanie czasu ewakuacji. Obliczenia czasu ewakuacji dokonuje się według określonych algorytmów i modeli. W pracy zaprezentowano możliwości zastosowania jednej z gałęzi informatyki jaką są automaty komórkowe do projektowania modeli pozwalających odwzorowywać ewakuację. Na wstępie zostały zawarte założenia niezbędne do prawidłowej budowy modelu. Następnie przedstawiono rozwój modeli wykorzystujących automaty komórkowe. Autorzy przedstawili również niedoskonałości modeli oraz problemy, które mogą występować podczas implementacji algorytmów opartych na automatach komórkowych. Zaprezentowany materiał w sposób syntetyczny przedstawia elementy, które mogą posłużyć do budowy programów modelujących ewakuację na bazie automatów komórkowych. Jednym z najważniejszych w tym obszarze jest model Floor Field. Model ten podlega ciągłym modyfikacjom i udoskonaleniom. Zastosowanie automatów komórkowych pozwala na modelowanie ewakuacji przy wykorzystaniu znacznie mniejszych zasobów obliczeniowych niż w przypadku modeli agentowych czy Social Force, a dokładność wykonanych obliczeń jest porównywalna. Zrozumienie własności automatów komórkowych ma ogromne znaczenie we właściwym odwzorowaniu procesu ewakuacji przy zastosowaniu tego typu modeli. Metodologia: Przegląd publikacji, analiza poszczególnych modeli. Wnioski: W wyniku analizy literatury przedstawiono rozwój modeli na przestrzeni ostatnich lat. Wykazano, że proste modele bazujące na automatach komórkowych mają niską złożoność obliczeniową, co pozwala na modelowanie ewakuacji dla dużej grupy osób przy niewielkiej mocy obliczeniowej komputerów. Prawidłowo zweryfikowany model można stosować do dokładnego szacowania czasu ewakuacji osób z budynków i obiektów budowlanych.

EN

Aim: Presentation and discourse of issues associated with cellular automata models used in evacuation modelling software and accompanying events. Introduction: Security in buildings and construction works covers many issues. One of these addresses the matter of ensuring a process for the safe evacuation of endangered buildings. Specialized simulation software for approximation of real events, which prevail during an evacuation, was used in calculations. Such software also allows for the estimation of evacuation time. Evacuation time calculations are performed according to specific algorithms and models. This paper reveals the potential use of one branch of computer science, namely cellular automata, to design models, which facilitate the mapping of evacuations. At the outset it was necessary to make essential assumptions for a proper construction of the model. These were followed by the development of models using cellular automata. The authors described the model imperfections and problems, which can occur during implementation of algorithms based on cellular automata. Material revealed by the study shows in a synthetic way the elements, which can be used to build evacuation modelling programmes using cellular automata. One of the most important models in this area is known as Floor Field. This model is exposed to continuous modifications and improvements. The use of cellular automata allows for the modelling of evacuations using much less computational resources than in the case of agent models or Social Force and the accuracy of calculations is comparable. Understanding the properties of cellular automata is of great importance for the correct mapping of the evacuation process when using such models. Methodology: Review of publications and analysis of individual models. Conclusions: An analysis of literature reveals advances made in the development of models during recent years. It is revealed that simple models based on cellular automata have low computational complexity, which permits the modelling of evacuation for a large group of people with low computing power. A properly validated model can be used to estimate the time to evacuate people from buildings and construction works with great accuracy.

Słowa kluczowe

PL

bezpieczeństwo pożarowe; ewakuacja ludności; modelowanie ewakuacji; automat komórkowy

EN

fire safety; people evacuation; evacuation modelling; cellular automata

• Wydawca: Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 43, nr 3
• Strony: 127--141
• Opis fizyczny: Bibliogr. 95 poz., rys., wz.

Twórcy

autor

Barański M.

• Komenda Powiatowa Państwowej Straży Pożarnej w Oławie

autor

Maciak T.

• Politechnika Białostocka

Bibliografia

• [1] Canetti E., Crowds and power, The Continuum Publishing Corporation [electr. doc.] http://asounder.org/resources/canetti_crowdsandpower.pdf [accessed:12.06.2016].
• [2] Helbing D., A fluid-dynamic model for the movement of pedestrians, “Complex Systems” 1992, 6, 391-415.
• [3] Okazaki S., A study of pedestrian movement in architectural space, part 1: Pedestrian movement by the application on of magnetic models, “Trans. of A.I.J.” 1979, 283, 111-119.
• [4] Helbing D., Molnar P., Social force model for pedestrian dynamics, “Physical Review E” 1995, 51(5), 4282-4286.
• [5] Kwak J., Jo H.H., Luttinen T., Kosonen I., Collective dynamics of pedestrians interacting with attractions, “Physical Review E” 2013, 88(6), 062810.
• [6] Xu S., Duh H.B.L., A simulation of bonding effects and their impacts on pedestrian dynamics, Intelligent Transportation Systems, “IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems” 2010, 11(1), 153-161.
• [7] Tadeusiewicz R., Introduction to inteligent systems, [in:] The Industrial Electronics Handbook, Inteligent systems, Milanowski B.M., Irwin J.D. (eds.), Taylor & Francis Group, 2011, 1.1-1.12.
• [8] Bandini S., Federici M.L., Vizzari G., Situated cellular agents approach to crowd modeling and simulation, “Cybernetics and Systems: An International Journal” 2007, 38(7), 729-753.
• [9] Bandini S., Rubagotti F., Vizzari G., Shimura K., An agent model of pedestrian and group dynamics: experiments on group cohesion, [in:] AI* IA 2011: Artificial Intelligence Around Man and Beyond, R. Pirrone, F. Sorbello (eds.), Springer, Berlin Heidelber, 2011, 104-116.
• [10] Burstedde C., Klauck K., Schadschneider A., Zittartz J., Simulation of pedestrian dynamics using a two-dimensional Cellular Automaton, “Physica A” 2001, 295(3), 507-525.
• [11] Wąs J., Algorytmy modelowania inteligentnych zachowań w zagadnieniach dynamiki pieszych z zastosowaniem niehomogenicznych automatów komórkowych, Praca doktorska, AGH 2006, [dok. elektr.] http://winntbg.bg.agh.edu.pl/rozprawy/9768/full9768.pdf [dostęp: 12 czerwca 2016].
• [12] Dijkstra J., An agent architecture for visualizing simulated human behavior to support the assessment of design performance, [in:] 2008 International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control & Automation, 2008, 808-813.
• [13] Ma J., Lo S.M., Song W.G., Wang W.L., Zhang J., Liao G.X., Modeling pedestrian space in complex building for efficient pedestrian traffic simulation, “Automation in Construction” 2013, 30, 25-36.
• [14] Schelhorn T., O’Sullivan D., Haklay M., Thurstain-Goodwin M., STREETS: An Agent-based Pedestrian Model, wykład na konferencji “Computers in Urban Planning and Urban Management”, Venice 1999, [electr. doc.] http://discovery.ucl.ac.uk/150308/1/paper9.pdf [accessed: 12.06. 2016].
• [15] Hua K., Xing-Li L., Yan-Fang W., Tao S., Shi-Qiang D., Effect of following strength on pedestrian counter flow, “Chinese Physics B” 2010, 19(7), 070517.
• [16] Ma J., Song W., Zhang J., Lo S., Liao G., K-Nearest-Neighbor interaction induced self-organized pedestrian counter flow, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2010, 389(10), 2101-2117.
• [17] Dai J., Li X., Liu L., Simulation of pedestrian counter flow through bottlenecks by using an agent-based model, “Physica A” 2013, 392(9), 2202-2211.
• [18] Guo R.Y., Wong S.C., Huang H.J., Zhang P., Lam, W.H.K., A microscopic pedestrian-simulation model and its application to intersecting flows, “Physica A” 2010, 389(3), 515-526.
• [19] Zacharias J., The impact of layout and visual stimuli on the itineraries and perceptions of pedestrians in a public market, “Environment and Planning B: Planning and Design” 1997, 24, 23-36.
• [20] Zacharias J., Pedestrian behavior pedestrian behavior and perception in urban walking environments, “Journal of Planning Literature” 2001, 16(1), 3-18.
• [21] Yuan W., Tan K.H., A model for simulation of crowd behaviour in the evacuation from a smoke-filled compartment, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2011, 390, 4210-4218.
• [22] Zhao D., Yang L., Li J., Occupants’ behavior of going with the crowd based on cellular automata occupant evacuation model, “Physica A” 2008, 387, 3708-3718.
• [23] Mitchell M., Computation in Cellular Automata: A selected review, Nonstandard Computation, 1996, 95-140.
• [24] Sanchez S. M., Lucas T. W., Exploring the world of agent-based simulations: Simple models, complex analyses, [in:] Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, Yucesan E. (eds.), San Diego 2002, [electr. doc.] http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a492247.pdf [accessed: 12.06.2016].
• [25] Kirchner A., Schadschneider A., Simulation of evacuation process using a bionics-inspired cellular automata model for pedestrian dynamics, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2002, 312(1-2), 260-276.
• [26] Henein C., White T., Agent-Based modeling of forces in crowd, [in:], Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation, P. Davidsson, B. Logan, K. Takadama, Joint Workshop MABS, 2004, 173-184.
• [27] Kuligowski E.D., Peacock R.D., Hoskins B.L., A review of building evacuation model, Technical Note 1471, NIST 2005 [elect. doc..] http://fire.nist.gov/bfrlpubs/fire05/PDF/f05107.pdf [accessed: 12.06.2016].
• [28] Pelechano N., Malkawi A., Evacuation simulation models: Challenges in modeling high rise building evacuation with cellular automata approaches, “Automation in construction” 2008, 17(4), 377-385.
• [29] Santos G., Aguirre B.E., A critical review of emergency evacuation simulation model, NIST, 2004 [elect. doc.] http://fire.nist.gov/bfrlpubs/fire05/PDF/f05012.pdf [accessed: 12.06.2016].
• [30] Klupfel H., Meyer-Konig T., Simulation of the evacuation of a football stadium using the CA model PedGo, “Traffic and Granular Flow 2005, 3, 423-428.
• [31] Procedury organizacyjno-techniczne w sprawie spełnienia wymagań w zakresie bezpieczeństwa pożarowego w inny sposób niż to określono w przepisach techniczno-budowlanych, w przypadkach wskazanych w tych przepisach, oraz stosowania rozwiązań zamiennych, zapewniających niepogorszenie warunków ochrony przeciwpożarowej, w przypadkach wskazanych w przepisach przeciwpożarowych, Biuro Rozpoznawania Zagrożeń Komendy Głównej Państwowej Straży Pożarnej, Warszawa 2008 [dok. elektr.] http://www.straz.gov.pl/download/1795 [dostęp: 12.06.2016].
• [32] Kowalczyk I., Gardiasz P., Raport z wykonania symulacji ewakuacji, Przedsiębiorstwo Usług Pożarniczych Techno-Poż, Opole 2012, [dok. elektr.] http://bip.krapkowice.pl/download/attachment/25403/zalacznik-nr-12-do-siwz.pdf [dostęp: 12.06.2016].
• [33] Seweryn K., Maciurzyńska M., Dokumentacja projektowa. Model ruchu ludzi w sytuacji napełniania stadionu, [dok. elektr.] http://docplayer.pl/10737908-Model-ruchu-ludzi-w-sytuacji-napelniania-stadionu.html [dostęp 12.06.2016].
• [34] Ferber J., Multi-agent systems: In An Introduction to Distributed Artificial Intelligence, Addison-Wesley 1999.
• [35] Wolfram S., Theory and Applications of Cellular Automata, World Scientific Press, Singapore 1986.
• [36] Weimar J.R., Simulation with Cellular Automata, Logos-Verlag, Berlin, 1998.
• [37] Chopard B., Droz M., Cellular automata modeling of physical systems, Cambridge University Press, 1998.
• [38] Sarmady S., Haron F., Talib A., Simulating crowd movements using fine grid cellular automata, Proceedings of the 2010 12th International Conference on Computer Modelling and Simulation, IEEE Computer Society Washington, DC USA 2010, 428-433.
• [39] Roan T., Developing an agent-based evacuation simulation model based on the study of human behaviour in fire investigation reports, Diss. UCL (University College London), 2014, [elec. doc.] http://discovery.ucl.ac.uk/1417798/ [accessed: 12.06.2016].
• [40] Guo R., Huang H.J., A modified floor field cellular automata model for pedestrian evacuation simulation, “Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical” 2008, 41(38), 385104.
• [41] Yamamoto K., Kokubo S., Nishinari K., Simulation for pedestrian dynamics by real-coded cellular automata (RCA), “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2007, 379(2), 654-660.
• [42] Kułakowski K., Automaty komórkowe, AGH, [dok. elektr.] http://www.ftj.agh.edu.pl/~kulakowski/AC/skrypt.pdf [dostęp: 12.06. 2016].
• [43] Nagel K., Schreckenberg M., A cellular automaton model for freeway traffic, “Journal de physique I” 1992, 2(12), 2221-2229.
• [44] Rickert M., Nagel K., Schreckenberg M., Latour A., Two lane traffic simulations using cellular automata, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 1996, 231(4), 534-550.
• [45] Hu J., You L., Wei J., Gu M., Liang Y., The effects of group and position vacancy on pedestrian evacuation flow model, “Physics A” 2014, 378(28), 1913-1918.
• [46] Foks K., Zastosowanie automatów komórkowych do symulacji ruchów mas śnieżnych, Praca magisterska, Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki, Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie, 2004.
• [47] Hu J., Sun H., Gao G., Wei J., You L., The Group Evacuation Behavior Based on Fire Effect in the Complicated Three-Dimensional Space, “Mathematical Problems in Engineering” 2014, 949280.
• [48] Varas A., Cornejo M.D., Mainemer D., Toledo B., Rogan J., Munoz V., Valdivia J.A., Cellular automata model for evacuation process with obstacles, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2007, 382(2), 631-642.
• [49] Biłozor, A., Czyża S., Szuniewicz K., Modelowanie procesu ewakuacji w przypadku zagrożeń terrorystycznych, „Acta Scientiarum Polonorum. Administratio Locorum” 2013, 12(1), 21-30.
• [50] Hartmann D., Adaptive pedestrian dynamics based on geodesics, “New Journal of Physics” 2010, 12(4), 043032.
• [51] Chen M., Bärwolff G., Schwandt H., Modeling Pedestrian Dynamics on Triangular Grids, “Transportation Research Procedia 2” 2014, 327-335.
• [52] Fang Z., Li Q., Han L.D., Shaw S.L., A space–time efficiency model for optimizing intra-intersection vehicle–pedestrian evacuation movements, “Transportation Research Part C: Emerging Technologies” 2013, 31, 112-130.
• [53] Kari J., Theory of cellular automata: A survey, “Theoretical Computer Science” 2005, 334(1), 3-33.
• [54] Margolus N., Physics-like models of computation, “Physica D: Nonlinear Phenomena” 1984, 10(1), 81-95.
• [55] Nitzsche C., Cellular automata modeling for pedestrian dynamics, Greifswald, 2013 [elect. doc.] http://www.physik.uni-greifswald.de/fileadmin/physik/ag_schneider/bachelorneu.pdf [accessed: 12.06.2016].
• [56] Lämmel G., Flötteröd G., A CA Model for Bidirectional Pedestrian Streams, “Procedia Computer Science” 2015, 52, 950-955.
• [57] Wąs J., Lubaś R., Adapting Social Distances Model for Mass Evacuation Simulation, “Journal of Cellular Automata” 2013, 8, 395-405.
• [58] Blue V.J., Adler J.L., Cellular automata microsimulation for modeling bi-directional pedestrian walkways, “Transportation Research Part B: Methodological” 2001, 35(3), 293-312.
• [59] Muramatsu M., Irie T., Nagatani T., Jamming transition in pedestrian counter flow, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 1999, 267(3), 487-498.
• [60] Muramatsu M., Nagatani T., Jamming transition in two-dimensional pedestrian traffic, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2000, 275(1), 281-291.
• [61] Weifeng F., Lizhong Y., Weicheng F., Simulation of bi-direction pedestrian movement using a cellular automata model, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2003, 321(3), 633-640.
• [62] Nishinari K., Kirchner A., Namazi A., Schadschneider A., Extended floor field CA model for evacuation dynamics, “IEICE Transactions on information and systems” 2004, 87(3), 726-732.
• [63] Huang H., Guo R.Y., Static floor field and exit choice for pedestrian evacuation in rooms with internal obstacles and multiple exits, “Physical Review E” 2008, 78(2), 021131.
• [64] Ezaki T., Yanagisawa D., Ohtsuka K., Nishinari K., Simulation of space acquisition process of pedestrians using proxemic floor field model, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2012, 391(1), 291-299.
• [65] Wąs J., Lubaś R., Myśliwiec W., Proxemics in discrete simulation of evacuation, Cellular Automata, Springer Berlin Heidelberg, 2012, 768-775.
• [66] Vizzari G., Manenti L., Crociani L., Adaptive pedestrian behaviour for the preservation of group cohesion, “Complex Adaptive Systems Modeling” 2013, 1(1), 1-29.
• [67] Porzycki J., Lubaś R. Mycek M., Wąs J., Dynamic data–driven simulation of pedestrian movement with automatic validation, [in:] Traffic and Granular Flow’13, Springer International Publishing, 2015, 129-136.
• [68] Gwizdałła T., Some properties of the floor field cellular automata evacuation model, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2015, 419, 718-728.
• [69] Zheng Y., Jia B., Li X.G., Zhu N., Evacuation dynamics with fire spreading based on cellular automaton, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 390.18, 2011, pp. 3147-3156.
• [70] Cao S., Song W., Liu X., Mu N., Simulation of pedestrian evacuation in a room under fire emergency, Procedia Engineering 71, 2014, pp. 403-409.
• [71] Kretz T., Bonisch C., Vortisch P., Comparison of various methods for the calculation of the distance potential field, Pedestrian and Evacuation Dynamics, 2008, pp. 335-346.
• [72] Li J., Wang J., Dong Y., Jia H., Li Y., Streamline simulation and analysis of pedestrian weaving flow in large passenger terminal, Mathematical Problems in Engineering, 2015, 645989.
• [73] Dijkstra E., A note on two problems in connexion with graphs, “Numerische Mathematik” 1959, 1, 269-271.
• [74] Kretz T., Pedestrian traffic-simulation and experiments, Diss. Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Physik» Theoretische Physik, 2007.
• [75] Kretz T., Schreckenberg M., Moore and more and symmetry, [in:] Pedestrian and Evacuation Dynamics, N. Waldau, P. Gattermann, H. Knoflacher, M. Schreckenberg (eds.) 2005, 297-308.
• [76] Alizadeh R., A dynamic cellular automaton model for evacuation process with obstacles, “Safety Science” 2011, 49(2), 315-323.
• [77] Klupfel H., A cellular automata model for crowd movement and egress simulation, Diss. Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Physik, 2003.
• [78] Zafar B., Analysis of the Mataf - Ramadan 1432 AH, Technical report, Hajj Research Institute, Umm al-Qura University, Saudi Arabia 2011.
• [79] Kirchner A., Klupfel H., Nishinari K., Schadschneider A., Schreckenberg M., Discretization effects and the influence of walking speed in cellular automata models for pedestrian dynamics, “Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment” 2004, 2004(10), 10011.
• [80] Feliciani C., Nishinari K., An improved Cellular Automata model to simulate the behavior of high density crowd and validation by experimental data, “Physica A: Statistical Mechanics and its Applications”, 2016, 451, 135-148.
• [81] Forell B., Klupfel H., Schneider V., Schelter S., Comparison of evacuation simulation model, [in:] Pedestrian and Evacuation Dynamics, U. Weidmann, U. Kirsch, M. Schreckenberg (eds.), Springer International Publishing, 2012, 189-196.
• [82] MSC.1/Circ.1238, Guidelines for evacuation analysis for new and existing passenger ships, Technical report, International Maritime Organization.
• [83] MSC.1/Circ.1033, Interim guidelines for evacuation analyses for new and existing passenger ships, Technical report, International Maritime Organization.
• [84] Richtlinie für Mikroskopische Entfluchtungsanalysen, ver:2.2.1, Technical report. [dok. elektr.] www.rimea.de/fileadmin/files/dok/richtlinien/r2.2.1.pdf [accessed: 12.06.2016]
• [85] Rogsch C., Klingsch W., Seyfried A., Weigel H., Prediction accuracy of evacuation times for high-rise buildings and simple geometries by using different software-tools, Traffic and Granular Flow’07, C. Appert-Rolland, F. Chevoir, P. Gondret, S. Lassarre, J. Lebacque, M. Schreckenberg (eds.), Springer Berlin Heidelberg, Berlin Heidelberg 2009, 395-400.
• [86] Ronchi E., Kuligowski E.D., Reneke P.A., Peacock R.D., Nilsson D., The process of verification and validation of building fire evacuation models, NIST Technical Note 1822, 2013.
• [87] ISO/TR-16738, Fire Safety Engineering - Technical information on methods for evaluating behaviour and movement of people, Technical report.
• [88] ISO/TR-13387, Fire safety engineering - Part 8 Life safety - Occupant behaviour, location and condition, Technical report.
• [89] Schadschneider A., Seyfried A., Validation of CA models of pedestrian dynamics with fundamental diagrams, “Cybernetics and Systems: An International Journal” 2009, 40(5), 367-389.
• [90] Lubaś R., Mycek M., Porzycki J., Wąs J., Validation and verification of eacuation models - methodology expansion proposition, “Transportation Research Procedia” 2014, 2, 715-723.
• [91] Lubaś R., Porzycki J., Wąs J., Mycek M., Validation and veryfication of CA-based pedestrian dynamics models, “Journal of cellular automata” 2016, 11(4), 285-298.
• [92] Dridi M.H., Pedestrian flow simulation validation and verification techniques, arXiv:1410.0603, 2014.
• [93] Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Wprowadzenie do algorytmów, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000.
• [94] Barański M., Maciak T., Człowiek jako jednostka, element tłumu. Przykład zastosowania automatów komórkowych w modelowaniu ewakuacji, Konferencja Bezpieczeństwo przyszłości, SGSP, 2016.
• [95] Sarmady S., Haron F., Talib A.Z., Evaluation of existing software for simulating of crowd at Masjid Al-Haram, “Jurnal Pengurusan Jabatan Wakaf Zakat & Haji” 2007, 1(1), 83-95.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.