Время на прочтение:2мин
В августе 2024 года The Economist опубликовал статью о значении цифровых двойников в современном мире.
Цифровые двойники, изначально базовые компьютерные модели физических объектов и систем в настоящее время представляют собой компьютеризированного компаньона реального мира в сфере промышленности, профиля здоровья человека и других сложных системах, таких как, город. Усложнение цифровых двойников пропорционально увеличению компьютерных мощностей. Сложное программное обеспечение для проектирования и моделирования позволяет сначала создавать объекты в виртуальном мире. Датчики, позволяющие измерять различные параметры, передают данные цифровым двойникам в режиме реального времени и гарантируют полное отражение физических аналогов. Подключение к сети Интернет, цифровые технологии и другие инновации, встроенные в продукты, создают, таким образом, новую эру интеллектуальных продуктов. Значительные объемы данных об использовании продуктов собираются, хранятся и анализируются приложениями в облачном аналоге продукта, сближая физический и цифровой миры. Вместе с этим, искусственный интеллект позволяет виртуальным моделям моделировать и оптимизировать действия в виртуальном мире. The Economist представляет три наиболее важных задачи, выполняемые цифровыми двойниками.
Ускорение разработки означает проектирование с учетом всех возможных параметров. В частности, при разработке гоночных автомобилей Формулы-1, команда Red Bull Racing, с количеством сотрудников полторы тысячи человек, осуществляет внесение изменений и доработку конструкций непрерывно в течении сезона. Кроме этого, автомобиль должен пройти испытания. Единственный способ сделать это в течение нескольких дней – использование цифрового двойника. Таким образом, проблемы обнаруживаются и устраняются в цифровом двойнике каждого имеющегося автомобиля до возникновения проблемы в реальной машине. Цифровые двойники каждого автомобиля имеют более 250 датчиков, которые проверяют производительность двигателя, температуру шин и движение подвески. Объем, получаемых данных составляет терабайты. В целом, достижения в области приложений автоматизированного проектирования, включая структурный анализ и вычислительную гидродинамику изменили сроки разработки и производства сложных инженерных систем. В частности, оцифровка и виртуальное моделирование разработки автомобиля сократили процесс от концепции до массового производства с пяти лет до двух. Кроме этого, технологии цифровых двойников используются в реактивных двигателях, электрогенераторах и других сложных дорогостоящих продуктах в целях контроля каждого блока систем, прогнозирования проблем и планирования обслуживания для минимизации времени простоя и отказов. Эти преимущества цифровых двойников, согласно The Economist, представляют будущее производства.
Повышение эффективности компаний предполагает использование технологий цифровых двойников для мониторинга и корректировки операций компании на основе данных в реальном времени. The Economist приводит пример с компанией Uber, которая является одной из самых сложных систем цифровых двойников. Она отслеживает состояние различных автомобилей на дороге, условия дорожного движения, погодные условия и ожидаемый спрос. Все эти данные используются для оптимизации операций. Сохранение этих тенденций позволит использовать сквозные цифровые процессы компаний не только технологическими гигантами, но и создавать экосистемы клиентов и поставщиков для любого вида бизнеса. Таким образом, управление автоматизацией с постоянно обновляемыми данными об операциях, обработка информации от клиентов и поставщиков создаст условия для цифрового двойника по постоянной оптимизации корпоративных целей, совершенствования планов и их реализации, обучения на результатах.
Обеспечение научных инноваций связано с компьютерным моделированием в различных областях науки. Стоит отметить, что первые применения компьютеров для моделирования реальности использовались физиками, чтобы понять поведение молекул и атомов. В настоящее время, компьютерное моделирование стало неотъемлемой частью научных исследований. Этому способствовало совершенствование сенсорных и визуальных технологий, способов передачи и анализа больших данных. В частности, цифровые близнецы предоставляют понимание человеческого тела для дальнейшего развития персонифицированной медицины на основе прогнозируемой реакции.
Кроме этого, в ближайшем будущем возможно объединение цифровых двойников различных планетарных процессов в целях прогнозирования экологических катастроф и пр.
Вместе с этим, нельзя не упомянуть ряд сложностей, с которыми сталкиваются компании в процессе внедрения цифровых двойников. Среди них высокие первоначальные инвестиции, вопросы соблюдения нормативных требований в отношении использования и/или конфиденциальности данных, необходимость в сложной и дорогостоящей ИТ-инфраструктуре, культурное сопротивление и др. Таким образом, успех интеграции цифровых двойников в рамках компаний зависит от стратегии кибербезопасности, квалифицированных кадров и адаптивной инфраструктуры для реализации.