يدرس هذا البحث مشكلة توقع التوزيع على عدة مسارات مستقبلية محتملة للأفراد أثناء تنقلهم عبر مشاهد بصرية متنوعة. نقدم مساهمتين رئيسيتين. الأولى هي مجموعة بيانات جديدة تم إنشاؤها باستخدام محاكي ثلاثي الأبعاد واقعي، مستندة إلى بيانات مسارات حقيقية من العالم الحقيقي، ثم تم توسيعها بواسطة مُعلّقين بشريين لتحقيق أهداف خفية مختلفة. يُعدّ هذا الإنجاز أول معيار تقييم كمي نموذج لتنبؤ المسارات المستقبلية المتعددة. والمساهمة الثانية هي نموذج جديد لإنتاج مسارات مستقبلية متعددة ومحتملة، يحتوي على تصميمات جديدة تشمل استخدام ترميزات مواقع متعددة المقاييس وشبكات عصبية تكرارية متعددة الترددات (Convolutional RNNs) على الرسوم البيانية. نشير إلى نموذجنا باسم "مُتعدد الكونات" (Multiverse). ونُظهر أن نموذجنا يحقق أفضل النتائج على مجموعتنا من البيانات، وكذلك على مجموعة بيانات VIRAT/ActEV الواقعية (التي تحتوي فقط على مسار مستقبلي واحد).