Studiul prezent își propune să utilizeze datele etnografice pentru a crea medii și agenți capabili să simuleze comportamentul criminal real. Pentru a realiza acest lucru, a fost folosit metoda de modelarea bazată pe agenți folosind platforma Unity și librăria ML-Agents, care reprezintă un set de instrumente pentru a instrui agenți inteligenți în Unity. Mediul modelat constă în agenți pasageri și agenți criminali, in mediul unui autobuz iar comportamentele ambilor din cauza lipsei unui set de date referitor la comportamentul oamenilor in transportul public si modul în care criminalii își aleg victima sunt influențate de experiența proprie deci pot fi întâlnite divergențe de la lumea reală.
The present study aims to use ethnographic data to create environments and agents capable of simulating real criminal behavior. To do this, the agent-based modeling method was used using the Unity platform and the ML-Agents library, which is a set of tools for training intelligent agents in Unity. The created environment consists of passenger agents and criminal agents in a bus and the behaviors of both are based on our understanding and interpretation of behavior of people in public transportation and how criminals choose their victim, so differences from the real world can be encountered.