A medida que aumenta la cantidad de datos que tenemos, también aumenta la cantidad de información útil que podemos usar para tomar decisiones importantes en el mundo real. Los resúmenes, modelos y simulaciones de puntos de datos informan estas decisiones. En la era de Big Data, tEl siguiente paso definitivo es el concepto de gemelos digitales.
Un gemelo digital es una representación virtual de algún objeto o proceso físico. Estas son simulaciones que pueden predecir cómo se desempeñará un objeto o servicio en particular en el mundo real.
Varias industrias han comenzado a buscar implementar gemelos digitales de sus propios productos y servicios para realizar todo tipo de mejoras.
Echemos un vistazo a la historia de los gemelos digitales y en qué se diferencian de las simulaciones más utilizadas en la actualidad. También veremos cómo los gemelos digitales pueden revolucionar varias industrias, desde la atención médica hasta la fabricación o incluso ciudades enteras.
¿Qué es Gemelo Digital?
La historia
El término "gemelo digital" apareció por primera vez en documentos de la NASA en 2010. El gemelo digital se describió como "una simulación probabilística multiescala y multifísica integrada de un vehículo o sistema que utiliza los mejores modelos físicos disponibles, actualizaciones de sensores, historial de flotas". , etc., para reflejar la vida de su gemelo volador.”
Esta tecnología más tarde inspiró a la Fuerza Aérea de EE. UU., que empleó gemelos digitales de los fuselajes de sus aeronaves para predecir la fatiga y los daños. Llamaron a esta tecnología Airframe Digital Twin y su objetivo era servir como un sensor de salud virtual durante todo el ciclo de vida de la aeronave individual.
Gemelo digital vs modelos
Uno de los aspectos clave de un gemelo digital es que el gemelo debe tener un objeto correspondiente en el mundo real. El gemelo digital es más que un plano o un esquema.
La definición moderna de gemelo digital considera mejor que el modelo digital y el objeto físico se conciban al mismo tiempo. Estos gemelos “crecen” juntos a medida que pasa el tiempo.
Un enfoque de gemelo digital para la fabricación implicaría el gemelo digital incluso más allá de la etapa de prototipo. Los datos recuperados del prototipo podrían usarse para mejorar el gemelo digital. El modelo mejorado puede entonces predecir el rendimiento de futuros prototipos.
Características de los Gemelos Digitales
- Conectividad
Un gemelo digital requiere conectividad. La relación entre un gemelo digital y su homólogo de la vida real requiere un flujo de datos fiable. La tecnología de gemelos digitales puede usar Internet de las cosas (IoT) y Machine Learning (ML) para analizar datos que provienen continuamente de sensores de múltiples fuentes. - Homogeneización
Debido al aumento en el poder de cómputo disponible, ahora podemos realizar una casi homogeneización de datos provenientes de diferentes fuentes. Y debido a que todos los datos necesarios se capturan en una sola entidad, se pueden compartir mucho más fácilmente. - reprogramabilidad
La tecnología de gemelos digitales nos permite reprogramar servicios y productos en función de los comentarios en tiempo real. Usando ML, podemos tener gemelos digitales que incluso se vuelven más inteligentes en la toma de decisiones a medida que se recopilan más datos. - Modularidad
Los sistemas grandes y complejos capturados con la tecnología de gemelos digitales se benefician de la modularidad del diseño. Los DT pueden permitir a los fabricantes averiguar qué componentes particulares de un dispositivo tienen un rendimiento inferior.
Aplicaciones de gemelos digitales
Los gemelos digitales se pueden aplicar a casi cualquier industria. Un modelo tan poderoso podría mejorar las etapas de diseño, fabricación y operación de un producto o servicio en particular. Los siguientes son algunos ejemplos de cómo las tecnologías de gemelos digitales se pueden aplicar a ciertos sectores.
1. Aviación
Con los gemelos digitales, las empresas ahora pueden tener una huella digital de todo el estilo de vida de un producto, desde el diseño hasta las operaciones.
Por ejemplo, la empresa aeroespacial Boeing utiliza gemelos digitales para diseñar su avión. Pueden ejecutar simulaciones de todas las partes del avión para predecir cómo y cuándo podrían fallar en el futuro.
Este tipo de ingeniería basada en modelos acelera la investigación y el desarrollo y permite un sistema integrado. Las etapas de diseño, fabricación y operación ahora se ejecutan en paralelo y comparten datos entre sí.
2. Cadenas de suministro
Los gemelos digitales se pueden utilizar en la realidad cadenas de suministro para crear un modelo detallado del comportamiento de la cadena de suministro. Gemelos digitales permitir ajustes sobre la marcha y una vista muy detallada de toda la cadena de suministro.
Los gemelos digitales de la cadena de suministro utilizan fuentes de información en tiempo real. Los datos como los próximos envíos, la ubicación de los vehículos y el inventario pueden ayudar a evaluar el estado actual de la cadena de suministro. Estos gemelos digitales se pueden programar para realizar una acción específica una vez que ocurren ciertos eventos, como cuando un producto está agotado.
A la luz de la pandemia de COVID-19, los modelos digitales de la cadena de suministro pueden ayudar a mitigar los riesgos. Los gemelos digitales permiten el seguimiento y la entrega precisos de activos importantes, como vacunas, muestras de laboratorio y otros equipos médicos.
Activos como las vacunas requieren ciertas temperaturas durante el transporte, que se pueden monitorear mediante gemelos digitales.
3. Cuidado De La Salud
Utilizando la tecnología de gemelos digitales, los médicos pronto podrán crear órganos virtuales que se pueden personalizar para un paciente específico. Los científicos de la Clínica de Cardiología del Hospital Universitario de Heidelberg, Alemania, ya han comenzado a simular un gemelo digital de un corazón. El corazón virtual se puede utilizar para predecir la progresión de la enfermedad cardíaca de un paciente y las respuestas a los tratamientos farmacológicos.
Usando estos gemelos digitales, los médicos pueden ver la tasa de éxito de la cirugía cardíaca antes de tomar cualquier decisión. Los modelos de riesgo más complejos, como los gemelos digitales, pueden encontrar soluciones que se ajusten a un paciente específico y no solo una solución para un grupo de riesgo específico.
4. Ciudades gemelas digitales
Con la creciente demanda de ciudades inteligentes, pronto habrá una gran cantidad de datos recopilados en las ciudades. Las ciudades inteligentes tienen como objetivo rastrear todo tipo de actividad de la ciudad, desde datos de tráfico, rastreo de contactos e indicadores ambientales.
Como resultado, la disponibilidad de estos datos nos permitirá crear pronto gemelos digitales a partir de ciudades enteras.
Según la Arup, “la promesa del gemelo digital de la ciudad es ayudar a proporcionar un entorno de simulación, probar opciones de políticas, resaltar dependencias y permitir la colaboración entre áreas de políticas, al tiempo que mejora el compromiso con los ciudadanos y las comunidades”.
Todos estos datos se pueden utilizar para la planificación de escenarios y la prevención de futuras catástrofes.
Una ciudad gemela digital exitosa ayudará a informar decisiones de formulación de políticas así como. Los datos sobre el clima, los patrones de transporte y los datos del censo pueden permitir más iniciativas basadas en datos de los funcionarios del gobierno local.
Si las ciudades pueden proporcionar portales útiles para sus ciudadanos, entonces el gemelo digital de una ciudad también puede capturar las necesidades y requisitos de su contraparte de la vida real.
Conclusión
La tecnología de gemelos digitales está capacitando a varias industrias para tomar mejores decisiones.
Cuando hay mucho en juego, como en el cuidado de la salud o la industria de la aviación, las empresas están dispuestas a invertir en gemelos digitales para garantizar que se mitigue cualquier riesgo.
Los sectores complejos, como la gestión de la cadena de suministro, se beneficiarán al poder ver prácticamente todos los niveles de detalle en un sistema.
Además, estos sectores pueden usar IA y Machine Learning para mejorar el sistema a medida que se recopilan más datos del mundo real.
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