Цифровые двойники: от истока к будущему

Не так давно термин «цифровой двойник» был передовой, меняющей парадигму, но лишь концепцией, которая обещала произвести революцию в отраслях, предоставив динамическое цифровое зеркало физических систем. Сегодня эта инновация вышла далеко за рамки своей первоначальной предпосылки. Она созрела и превратилась в тонкую экосистему.

Рождение и эволюция технологии

На самом простом уровне цифровые двойники (ЦД) являются реалистичными виртуальными представителями физических объектов, которыми может выступать что угодно: автомобиль, ветряная мельница, производственное подразделение и т. д. Однако чтобы лучше понять концепцию, необходимо изучить происхождение и эволюцию технологии.

Прототип цифрового двойника

В 1969-х году NASA создали прототип современного ЦД — зеркальную технологию для моделирования процессов в космосе с помощью физических копий на Земле. В 1970 году, через 56 часов после начала миссии полета на Луну, на корабле «Аполлон-13» произошел взрыв кислородного баллона в сервисном модуле, который повредил главный двигатель и отклонил космический корабль от траектории. Наземная команда, использовав 15 компьютерных симуляторов для воссоздания условий на борту, смогла оценить ситуацию и вернуть экипаж целым и невредимым обратно на Землю.

Рождение концепции 

Термин «цифровой двойник» был официально введен Джоном Викерсом из NASA в рамках «отчета о дорожной карте технологий для космического агентства» в 2010 году. При этом, идея технологии была озвучена в 1991 году с публикацией книги «Зеркальные миры» Дэвида Гелернтера, в которой представлена концепция движущегося и реалистичного зеркального отображения организации.

В 2002 году доктор Майкл Гривз впервые представил программное обеспечение для производственных приложений: так появилась концепция цифровых двойников как способ управления жизненным циклом продукта (PLM). ЦД позволял решать технические или технологические проблемы с помощью детального анализа и на основе полученных знаний проектировать качественные продукты и, в конечном итоге, повышать удовлетворённость клиентов.

Последующие годы

С 2003 года интерес к концепции цифрового двойника растёт семимильными шагами. Но лишь в 2019 году Gartner, компания, которая специализируется на исследованиях в сфере информационных технологий, включает гиперавтоматизацию в качестве ключевого стратегического технологического тренда на 2020 год, в которой твининг (от англ. twin — двойник) занимает далеко не последнее место.

Сегодня цифровые двойники повышают ценность организаций с помощью прозрачности текущих и прогнозируемых показателей, а также снижения рисков, оптимизации разработки продуктов, взаимоотношений с клиентами и т. д.

Однако не все ЦД созданы равными. В зависимости от сложности и цели они делятся на категории, обеспечивая ценность на разных этапах жизненного цикла системы.

Компонентный цифровой двойник

Может варьироваться от отдельных деталей машин на производственной линии, до программных модулей в сложной ИТ‑инфраструктуре. Каждый двойник компонента содержит данные о конкретной части, которую он представляет, включая свойства, поведение и текущий статус. Обеспечивает глубокое понимание и контроль, что полезно в производстве и проектировании, где состояние отдельных компонентов может оказывать значительное влияние на всю систему. Например, в автомобильной промышленности двойники компонентов деталей двигателя могут использоваться для прогнозирования износа.

Двойники продукта или актива

Объединяют данные от компонентных двойников, предлагая полную картину текущего состояния и производительности актива. Позволяют компаниям контролировать, моделировать и оптимизировать продукты в режиме реального времени. Например, двойник ветряной турбины может анализировать производительность в различных погодных условиях, оптимизируя работу для максимизации выработки энергии и минимизации износа.

Двойник системы 

Комплексная цифровая копия всей системы, которая может состоять из множества взаимосвязанных активов и компонентов. Может включать в себя всю производственную линию на заводе, транспортную, городскую или энергетическую сеть. Позволяет осуществлять мониторинг и моделирование сложных крупномасштабных систем, предоставляя информацию о том, как различные части взаимодействуют и влияют друг на друга. Например, твининг транспортной сети города может использоваться для анализа потока, выявления точек заторов и моделирования влияния предлагаемых изменений, таких как добавление нового автобусного маршрута или строительство дороги.

Цифровой двойник процесса

Объединяют двойников систем в единое целое, обеспечивая наиболее полную картину того, как все происходит. Предоставляет информацию о результатах и позволяет корректировать вводимые данные, такие как скорость подачи сырья и климат производства, не вмешиваясь в сам процесс и не снижая стандарты производительности. Благодаря им руководители могут быстро и без риска тестировать различные бизнес‑прогнозы вместо того, чтобы полагаться на чувства или теорию. Кроме того, ЦД процессов помогают отслеживать ключевые показатели продуктивности компании и облегчать принятие решений на основе данных. Например, твининг процесса может имитировать каждый аспект завода, вплоть до рабочих, управляющих оборудованием на производственной линии.

Цифровой двойник человека

Интригующая концепция цифровых двойников начала превращать фантазию в реальность. Виртуальные копии, когда‑то ограничившись промышленным применением, теперь разрабатываются для самых сложных систем — людей.

Это передовая технологическая инновация, разработанная для создания высокодетализированного цифрового представления личности, охватывающего не только физическую внешность, но и биологические, поведенческие и экологические характеристики. Концепция объединяет сложные вычисления, науку о данных, искусственный интеллект и биометрию для создания динамической модели, которая будет развиваться в реальном времени вместе со своим человеческим аналогом.

Технология, лежащая в основе ЦД человека, основана на непрерывном сборе данных с помощью носимых устройств и датчиков, фиксируя здоровье, физическую активность, личные предпочтения и взаимодействие с окружающей средой.

Потенциальные применения человеческих цифровых двойников обширны, особенно в таких областях, как здравоохранение, образование и даже цифровое «бессмертие».

В здравоохранении цифровые двойники могли бы полностью изменить персонализированную медицину, предлагая индивидуальные оценки состояния здоровья и планы лечения.

ЦД также могут служить личными агентами или доверенными лицами в виртуальных средах, посещая встречи, проводя переговоры или выполняя задачи от имени владельца, тем самым расширяя человеческие возможности в киберпространстве.

Однако реализация полного потенциала ЦД человека требует тщательного рассмотрения этических, конфиденциальных и безопасных последствий.

Влияние технологии на различные отрасли

ЦД на производстве

Цифровые двойники всё чаще используются для повышения эффективности производства. Создавая виртуальную копию промышленного процесса, производители могут быстрее оценивать данные, анализировать тенденции производительности с течением времени и оптимизировать свои операции.

Одним из способов применения твининга является мониторинг производственных линий. Компании могут использовать их для отслеживания ключевых показателей производительности, таких как температура, давление, скорость и т. д. Они также могут контролировать условия окружающей среды и обнаруживать любые аномалии, которые указывают на возможные проблемы или дефекты.

К примеру, Rolls‑Royce использует твининг в своей программе «IntelligentEngine». В рамках проекта создается ЦД для каждого двигателя, сбор данных идет с бортовых датчиков. Это позволяет контролировать работу двигателя в режиме реального времени, прогнозируя потребности в обслуживании и сокращая время простоя.

Основная цель этой программы — сделать авиадвигатели более надежными и продуктивными, а также улучшить качество обслуживания клиентов.

ЦД в здравоохранении 

Твининг в здравоохранении помогает улучшить уход за пациентами, оптимизировать систему, обеспечить надлежащее обучение и т. д. Использование технологии цифровых двойников в процессе диагностики позволяет медицинским работникам моделировать различные сценарии и выявлять потенциальные проблемы, не прерывая фактическое лечение пациента. В результате это может помочь повысить точность диагностики и сократить количество ненужных тестов и процедур. Также индивидуализированный метод повышает эффективность лечения и снижает вероятность побочных эффектов.

ЦД можно использовать и в оптимизации управления ресурсами: поток пациентов, распределение мест, планирование операций и т. д. К примеру, Össur — компания в области протезирования и ортопедических решений, используют технологию твининга для проектирования и изготовления индивидуальных протезов для отдельных лиц.

ЦД в энергетике 

Цифровые двойники в энергетическом секторе позволяют компаниям создавать точные виртуальные представления электростанций и других энергогенерирующих активов. Компании могут гарантировать, что эти активы работают максимально эффективно, оптимизируя их производительность посредством моделирования различных сценариев. Например, производители энергии могут минимизировать деградацию машин, одновременно повышая производительность, изменяя в реальном времени такие факторы, как температура и давление.

Компания Shell использует ЦД для морских платформ, они собирают данные в реальном времени с различных датчиков, что позволяет выявлять проблемы до того, как они станут критическими.

Умный город

Умный город — это городская среда, где технологии, данные и связь объединяются для повышения качества жизни ее жителей. Технология фокусируется на оптимизации управления ресурсами и повышении устойчивости. Цифровой двойник умного города может использоваться для моделирования и анализа транспортного потока, потребления энергии, реагирования на чрезвычайные ситуации и т. д.

К примеру, Virtual Singapore Platform был создан для совершенствования города‑государства — Сингапур. Платформа служит всеобъемлющей копией, помогая решать проблемы планирования. Одной из сильных сторон платформы является ее способность включать актуальные данные из различных источников. Интегрируя которые, ЦД может точно моделировать различные сценарии:

1. оценить влияние предлагаемых проектов на заторы на дорогах, выявить потенциальные узкие места и соответствующим образом оптимизировать дорожные сети;

2. анализировать и прогнозировать воздействие сильных осадков на дренажные системы, чтобы снизить риск затопления в уязвимых районах и т. д.

Будущее цифровых двойников 

В будущем цифровые двойники за счет интегрирования искусственного интеллекта и машинного обучения станут более интеллектуальными. Они будут не только принимать автономные решения в режиме реального времени, но и прогнозировать оптимальные конструкции и конфигурации до того, как системы будут физически созданы и кто знает, возможно даже будущее человека будет заключено в его бессмертной цифровой копии.

Интеграция ЦД с AR и VR

Дополненная и виртуальная реальности — это уже не просто футуристические концепции. Эти технологии меняют восприятие мира, и впечатляет то, как они развиваются, расширяются каждый день в различных отраслях.

Интеграция AR и VR в твининг открывает целый мир возможностей для различных отраслей. Это сочетание технологий будет способствовать инновациям, эффективности и безопасности в широком спектре секторов.

• к распространенным вариантам использования относятся проектирование транспортных средств, моделирование краш‑тестов или мониторинг, будь то цепочка поставок или контроль качества;

• для моделирования медицинских процедур, например: трехмерное представление хирургической операции, осмотров, обучения персонала и т. д.;

• управление архитектурными проектами, их визуализация, оптимизация и тестирование до того, как проект будет реализован.

ЦД в образовании

Только представьте, обучаясь удаленно вы получаете всеобъемлющий доступ к процессу. К примеру, сейчас, просматривая видео, вы зависите от оператора, а собственное нахождение внутри модели поможет охватить информацию со всех ракурсов.

Также цифровые двойники могут стать движимой силой в моделировании исторических событий или различных экспериментов.

Исследование космоса

Представьте что ученые научатся создавать цифровые двойники планет, астероидов или целых галактик, насколько это может упростить процесс исследования?

Вообще, варианты использования технологии цифровых двойников ограничены только воображением. От моделирования человеческого мозга, до предсказания погоды на годы вперед, сочетание ИИ и цифровых двойников может сделать невозможное возможным.