зачем нужен цифровой двойник человека
Как ученые и врачи используют цифровых двойников человека
Задача
Создать виртуального двойника человека для исследований, тестирования методов лечения, прогнозирования заболеваний и результата медицинских вмешательств.
Предпосылки и мотивация
Dassault Systemes с конца 1980-х годов занимается компьютерным моделированием и созданием симуляторов для многих отраслей — прежде всего, авиации и автомобилестроения. По словам представителей компании, создание виртуального двойника человека — естественное продолжение этой работы.
Решение
Поэтапно создать цифровые двойники различных органов человеческого тела.
Реализация
Первым проектом компании по созданию виртуального двойника объекта живой природы стало «Живое сердце» (Living Heart Project). Инициатива, запущенная Dassault Systemes в 2013 году, объединила ученых, разработчиков медицинского оборудования и практикующих кардиологов. К проекту также присоединилось американское FDA.
Для работы над виртуальным двойником использовали платформу 3DExperience, на которой можно моделировать потребительский опыт еще до создания физического продукта и взаимодействовать с партнерами в единой цифровой среде.
Полученные от пациентов и в результате исследований данные объединили на платформе в цифровую модель. Она позволяет симулировать процессы кровообращения, просчитывать различные варианты лечения и выбирать наиболее подходящий.
После успешного запуска коммерческой версии симулятора сердца Dassault Systemes приступила к работе над двойником человеческого мозга — Living Brain. Хотя многие процессы и функции этого органа не до конца изучены, благодаря современным методам исследований можно не только увидеть геометрические очертания мозга, но и взаимосвязь между его областями, объясняют в компании. Речь, прежде всего, о таких методах как высокоточная МРТ, компьютерная томография и электроэнцефалограмма.
С проектом Living Brain компания участвует в исследовании эпилепсии и пытается идентифицировать области мозга, связанные с приступами. Это позволит хирургам выбирать оптимальную область для резекции. Разработка также помогает ускорить клинические испытания новых методов лечения: цифровые симуляторы выступают в роли виртуальных пациентов и заменяют контрольные группы, получающие плацебо.
Результаты
Используя виртуальные модели, Dassault Systemes помогает производителям медицинского оборудования и фармацевтическим компаниям разрабатывать инновационные методы лечения пациентов. В 2019 году сотрудничество с FDA в рамках Living Heart Project было продлено еще на пять лет. Всего в проекте — более 350 участников из 125 организаций и 24 стран.
Планы и перспективы
Чтобы персонализировать виртуальных двойников, нужно будет объединить существующие модели, а также получить большое количество данных и измерений, снятых с реальных пациентов. Источником этой информации могут стать в том числе мобильные девайсы для мониторинга здоровья.
Цифровые двойники – прошлое, настоящее и будущее
Что такое цифровые двойники
Цифровой двойник – это синхронизированная виртуальная модель любых объектов, систем, людей, процессов и сред. Цифровой двойник отслеживает прошлое и предсказывает будущее.
Это короткое определение содержит несколько важных идей, на которых нужно остановиться подробнее:
Цифровой двойник не только отражает текущее состояние предмета, рассматриваемое в режиме реального времени. Он также заключает в себе настолько глубокое понимание явления, что может предсказывать будущее состояние, основываясь на текущих данных. Предсказательные способности – это отличительная черта цифровых двойников, которая отделяет их от предыдущего поколения технологий мониторинга текущего состояния. В то время как статистические симуляции, основанные на уравнениях (как например в мультифизике или химии), использовались десятилетиями чтобы предсказать поведение систем окружающего нас мира, современные цифровые двойники добавляют искусственный интеллект и машинное обучение в свой прогностический инвентарь, что позволяет достичь уровня предсказаний, недостижимого при использовании одних только традиционных методов симуляции. В перспективе, искусственный интеллект и машинное обучение возьмут на себя доминирующую роль в развитии новых возможностей цифровых двойников. В то же время взаимодействие науки о данных с другими естественными науками будет углубляться, что станет катализатором научного прогресса.
Таким образом, вышеупомянутое определение помогло нам выявить трёхсторонние взаимоотношения между цифровыми двойниками, интернетом вещей, искусственным интеллектом и машинным обучением: цифровой двойник использует искусственный интеллект для информационной обработки данных, а интернет вещей обеспечивает массированный поток информации для жаждущего данных искусственного интеллекта. В свою очередь искусственный интеллект наделяет интернет вещей более умным поведением, что необходимо для безопасной работы в реальном мире, где цена ошибки выше из-за физического риска для людей и имущества. Запомним эти взаимоотношения – мы рассмотрим их влияние позже.
Канонический пример цифровых двойников
Один из классических примеров цифровых двойников — концепция умного здания. Представим себе конференц-зал с многочисленными устройствами интернета вещей: датчик присутствия людей в помещении, датчик входа/выхода, умный термостат, умная мебель, (способная определить, заняты ли места), конференц-камера, которая может посчитать присутствующих и т.д. Наличие всех этих технологий очень ценно, но нам может понадобиться ответ на простой вопрос: «Конференц-зал занят или свободен?». Поэтому мы можем создать цифрового двойника этого конференц-зала, который будет собирать данные со всех умных устройств в нём и сможет описать зал на более высоком уровне абстракции из домена умного здания, что и помогает ответить на изначально поставленный вопрос. Мы можем пойти и дальше вверх по иерархии умного здания и собрать все комнаты одного этажа в цифрового двойника этого этажа, чтобы, например, контролировать системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Далее мы выходим на уровень цифрового двойника всего здания, где будут регулироваться важные вопросы защиты и обеспечения безопасности. Также существует динамический аспект цифровых двойников: лифты, которые могут путешествовать с одного этажа на другой, и люди, которые двигаются от одной комнаты к другой или делят рабочие места. Данные, собранные цифровыми двойниками, будут обладать предсказательными способностями, прогнозирующими загруженность лифта и спрос на комнаты в зависимости от времени суток и дня недели.
Этот пример демонстрирует, что цифровые двойники созданы для достижения конкретных бизнес-целей, например: максимальное использование площади рабочего помещения, в сочетании с увеличением удовлетворенности клиентов посредством точного прогнозирования доступности помещения (что спасает клиентов от неблагоприятного опыта когда они приезжают в полностью заполненный офис). Помимо всего прочего, при изменении бизнес целей тот же объект реального мира будет иметь другого цифрового двойника.
История цифровых двойников
Первое использование термина «Цифровой двойник» возникло в отчёте НАСА за 2010 год на тему моделирования и симуляции (https://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITPDRAFT-Nov2010-A1.pdf). Методика, описанная в докладе, была разработана в виду необходимости конструирования сверхреалистичной симуляции космического корабля во время строительства, испытаний и полётов. Цифровой двойник стал естественным результатом исследований НАСА в ходе программы «Меркурий», создающей двойников с конца 1950-х годов. В те времена симуляции производились на аналоговых компьютерах, которые впоследствии были усовершенствованы до цифровых мейнфреймов в первой половине 1960-х годов. На фото ниже – центр симуляции запуска космического корабля «Аполлон» конца 1960-х годов – к тому времени в нём было уже 15 симуляторов, выполняемых на 8 мейнфреймах.
В дополнение к развитым возможностям симуляции, у НАСА имелась система передачи подробнейших телеметрических данных с космического корабля «Аполлон». Высококачественная симуляция, с сочетании с функцией «живой копии», созданной благодаря работающей в реальном времени телеметрии, позволяет нам без преувеличения считать случай НАСА первым настоящим цифровым двойником.
Цифровые двойники сегодня
Возвращаясь к современности, нужно отметить, что растущая популярность цифровых двойников в их современном понимании совпала с пиком популярности интернета вещей и искусственного интеллекта в своеобразном цикле зрелости технологии (Hype Cycle) компании Gartner. Обратите внимание, что и интернет вещей и машинное обучение занимают высокие позиции в Gartner Hype Cycle за 2015 год.
В 2016 году цифровые двойники вошли в Gartner Hype Cycle и уже к 2018 году оказались на самом верху кривой.
Близкое родство между интернетом вещей и цифровыми двойниками, однако, не является совпадением. Как мы обнаружили ранее, интернет вещей – это то, что «оживляет» цифрового двойника посредством телеметрии реального времени, передаваемой соответствующими устройствами. Именно интернет вещей соединяет физическую сущность и ее цифрового двойника, помогает им работать вместе для достижения бизнес-целей того или иного сценария.
Что вы можете создать с помощью цифровых двойников?
Цифровые двойники смогли продемонстрировать свои суперспособности еще в прошлом веке, и космонавты с «Аполлона-13» – живой тому пример. Давайте же представим, как много жизней могут изменить к лучшему цифровые двойники с помощью таких современных технологий, как искусственный интеллект с его магией глубокого обучения, «облака» с их безграничными вычислительными ресурсами, а также интернет вещей, который вскоре станет ближе каждому жителю земли. Человеческая цивилизация нуждается в помощи мощных технологий типа цифровых двойников для того, чтобы справиться со своими самыми серьёзными проблемами: тяжёлыми заболеваниями и климатическими изменениями, дефицитом еды и жилья, несовершенством систем здравоохранения и ухода за престарелыми, бедностью и неравенством, и т.д.
Для нас, профессионалов в сфере высоких технологий, это возможность принести удивительные блага цифровых двойников как индивидуальным пользователям, так и большим компаниям. Начать работать с цифровыми двойниками не так уж и сложно, и есть масса путей, как это сделать: примените свой опыт работы с облачными технологиями, или используйте свой опыт интеллектуальной обработки данных. Возможно, вы являетесь экспертом предметной области и пытаетесь внедрить цифровых двойников в вертикальном сценарии. Для работы с цифровыми двойниками требуются совместные усилия самых разных специалистов – и не только технических – поскольку современные экспоненциальные технологические решения процветают в условиях сотрудничества. Новый всплеск интереса к цифровым двойникам, который начался в прошлом году, в дальнейшем будет только расти. Первые примеры реализации современных цифровых двойников уже представлены, и мы можем со дня на день ожидать появления новых. Некоторые поставщики технологий уже имеют цифровых двойников в своих платформах, например Azure: https://azure.microsoft.com/services/digital-twins/
Современное поколение услуг, создаваемых посредством цифровых двойников в Azure, поддерживает сложные доменные модели, показанные на архитектурной диаграмме выше. Кроме того, о скором релизе следующего поколения услуг цифровых двойников Azure было объявлено на недавнем мероприятии Microsoft Build 2020.
В заключение хочется сказать: сейчас нам, создателям технологических решений, нужно быть готовыми помогать нашим клиентам успешно внедрять их инициативы с использованием цифровых двойников. А что ВЫ создадите с помощью цифровых двойников, чтобы изменить жизнь к лучшему?
Цифровые двойники: почему все о них говорят и всем ли они нужны?
Это команда Factory5 — российского разработчика ПО для промышленных предприятий. Многие сейчас используют словосочетание «цифровой двойник», иногда не подозревая, что это такое. Сегодня вместе с продуктовым менеджером мы расскажем, что на самом деле подразумевается цифровым двойником и почему он не всегда нужен.
Что такое цифровой двойник?
Цифровой двойник — виртуальная копия реального объекта, которая ведет себя так же, как реальный объект. В нем в режиме реального времени отражаются все процессы, происходящие с физическим объектом. Погрешность между работой виртуальной модели и тем, что происходит в реальности, не должна превышать 5%.
Цифровой двойник объединяет в себе большой массив информации из разных источников. Поэтому наиболее детальный вариант двойника содержит данные о внешнем виде объекта, его функциях, состоянии, внешних вмешательствах и многом другом.
Например, компания Tecnomatix создала цифровой двойник производства для PROLIM, которые хотели улучшить процесс комплектации товара. Для начала был создан визуальный двойник производства. Далее, с датчиков сняли данные о скорости движения объектов, количестве рабочих и их работоспособности и многие другие. Вся эта информация позволила создать цифрового двойника, который повторяет все процессы реального объекта.
В видео показано, как можно менять разные параметры производства и тестировать другие условия. Например, количество рабочих комплектовочного цеха.
Таким образом, чем больше разных данных есть о физическом объекте, тем легче создать его цифровую копию и тем детальнее она будет.
Что он из себя представляет?
Это программа, созданная на основе 3D-технологий, VR или AR, а также AI и IoT одновременно. Результат синергии нескольких сложных технологий и фундаментальных наук. Чаще всего она отражает визуальное представление физического объекта и, в идеальном случае, повторяет процесс работы в точнейших деталях. Все физические, технологические и бизнес-процессы описываются с помощью математики. А чтобы придать ему динамичности на помощь приходит интернет вещей (IoT): встроенные на объект датчики передают информацию о текущем состоянии объекта в режиме реального времени. И это отражается в цифровом двойнике.
Чем полезны цифровые двойники?
На них можно ставить любые эксперименты. При внесении каких-либо условий, двойник реагирует так же, как отреагировал бы на это настоящий физический объект. Поэтому можно оценить его возможности, проверить свои ожидания, проиграть несколько сценариев развития событий и выбрать самый оптимальный.
Однако, цифровой двойник требует огромных вложений. Даже для создания двойника объекта, полностью оснащенного датчиками, необходима большая междисциплинарная команда и колоссальные возможности для сбора и хранения больших данных. Такой цифровой двойник «в чистом виде» нужен только тем, кто хочет быть, как Железный Человек.
Чем заменить цифровой двойник?
Малым и средним компаниям достаточно будет только цифровой модели или 3D-модели, которая в отличие от двойника, статична и не отражает состояние объекта в режиме реального времени. Или наоборот, детальное отражение текущего состояния объекта на довольно схематичном визуальном ряде.
В зависимости от решаемых задач, стоит сконцентрироваться на тех параметрах, которые действительно важны в модели. Например, в дизайне интерьера важнее посмотреть, как будут сочетаться цвета и текстуры материалов в одной комнате. А в обучении пилотов на симуляторе самолета важнее воссоздать возможные условия полета и технические особенности машины. Этот подход означает, что вы используете 20% усилий для того, чтобы добиться 80% результатов. За значительно меньшие деньги.
Наш опыт
Мы в Factory5 создали решение для прогнозирования технического состояния промышленного оборудования F5 PMM. С точки зрения цифрового моделирования в нем отражаются основные узлы оборудования, которые особенно нуждаются в прогнозировании отказов. Это выясняется на этапе предпроектного обследования и при составлении экспертных правил. Узлы детально отображаются на 2D-модели для наглядности и расширения экспертности: так не только инженер первого разряда понимает, где происходит аномалия, а любой сотрудник.
О том, как разрабатываются подобные модели под оборудование, расскажем в следующих материалах блога.
Что дешевле и качественнее — разбить вдребезги новый автомобиль для целей проверки его конструкции или смоделировать столкновение с любым объектом, используя для этого заранее созданную его цифровую копию?
Конечно же общение с цифровой копией автомобиля намного дешевле и качественнее! Задавай любые вопросы, имитируй самые невероятные столкновения и удары, прогнозируй последствия аварий как для водителя, так и для любых пассажиров, сидящих на любых местах… зимняя или летняя резина… новая — лысая резина… различное покрытие дороги… различные погодные условия — дождь, туман, гололед, слякоть, снег… Качественно созданная цифровая копия автомобиля в комплекте со специализированным программным обеспечением даст ответ на любой ваш вопрос…
Появился даже новый термин — Цифровой Двойник (Digital Twin)
Цифровой Двойник (Digital Twin) – программный аналог физического устройства, моделирующий внутренние процессы, технические характеристики и поведение реального объекта в условиях воздействий помех и окружающей среды. Важной особенностью цифрового двойника является то, что для задания на него входных воздействий используется информация с датчиков реального устройства, работающего параллельно. Работа возможна как в онлайн, так и в офлайн режимах. Далее возможно проведения сравнения информации виртуальных датчиков цифрового двойника с датчиками реального устройства, выявление аномалий и причин их возникновения. Цифровой Двойник позволяет существенно расширить возможности облачных аналитических сервисов, используемых в концепции Промышленного Интернета Вещей (IIoT = Industrial Internet of Things) четвертой промышленной революции. (Источник: www.cadfem-cis.ru)
Цифровой Двойник (Digital Twin) — динамичная цифровая модель промышленного объекта, позволяющая лучше прогнозировать эффективность оборудования и бизнеса (Источник: General Electric, 2017)
Применительно к бизнес-процессам, оборудованию и производству стало возможным значительно сократить расходы на проектирование, изготовление, эксплуатацию и последующее обслуживание объектов. Целый ряд компаний, работающих в области автоматизированного проектирования (САПР) одобрили эту идею и работают над её совершенствованием.
Но процесс уже пошёл не только по направлению оборудования и бизнес-процессов, но и по направлению самих людей: в роддоме информация о рождении ребенка попадает в его «цифровой двойник». Далее «цифровой двойник» будет «обрастать» всё новыми и новыми данными — ясли, детский садик, прививки, школа, успеваемость, институт, публикации, больничные листы, ЗАГС, паспортный стол, налоговые данные, имущество недвижимое и движимое, земля, декларации, штрафы, коммунальные платежи, подписка на газеты и журналы, пересечения госграницы, покупка авиабилетов, покупка железнодорожных билетов, счета в банках и движение средств по ним, покупки в интернет-магазинах, адресные книги в смартфонах, друзья в Facebook, высказывания в соцсетях, фильмы и книги которые нравятся, музыка и исполнители… Это лишь небольшая часть из тех данных, которые сегодня доступны сторонним операторам для Вашего изучения и, соответственно, создания Вашего цифрового двойника…
«По мере развития персональных цифровых помощников они ещё глубже будут изучать привычки людей, их предпочтения, вести всё более «углубленные» диалоги и расширять спектр выполняемых задач. Точно так же, используя различные источники для сбора и организации данных, цифровые двойники будут становиться полным отражением интересов и ценностей конкретного человека. Специальные программы проштудируют личную и деловую переписку пользователя, прослушают его телефонные разговоры, оценят уровень знаний, просмотрят покупки. Основываясь на полученной информации, с помощью специальных алгоритмов можно будет прогнозировать поведение человека.»
«Прогноз 4. Людей заменят их цифровые копии. Постепенно каждый из нас в качестве реального человека будет интересовать мир всё меньше и меньше. Зато значение нашей онлайн-копии — цифрового аватара, страничек в соцсетях — наоборот, станет неуклонно повышаться, поскольку сможет сказать о своём физическом человеке очень много. «Всех будет интересовать ваша цифровая копия, которая хранится на облаках, а не вы… При этом важно понимать, что все мы будем абсолютно прозрачны для цифрового мира. Практически ничего не удастся скрыть. Далеко не все готовы смириться с таким положением дел, но это ключевой тренд на ближайшие годы»,— развёл руками Греф.
Прогноз 5. Соцсети уже заменили живое общение и личные связи. Банкир привёл в пример американского учёного Михаила Косинского, уроженца Польши, который объединил психологию с большими данными и объяснил, как получать информацию о нас, изучая, к примеру, наши лайки в Фейсбуке. Он выяснил и доказал, что 11–12 лайков достаточно для того, чтобы узнать человека так, как знают его коллеги; 230 лайков — как супруг или супруга. Ну а 300 лайков позволят исследователю изучить его на уровне родителей.»
Люди всё больше и больше впадут в зависимость от сети Интернет. Статья «Очень скоро утрата доступа к сети будет равносильна ампутации головы» более детально освещает данный аспект.
А ведь это только начало…
« Цифровые близнецы все больше будут похожи на нас и станут нашим продолжением. Когда мы умрем, наши дети не будут ходить на могилу, а будут запускать нашего цифрового близнеца и разговаривать с ним «, — говорит футурист Джон Смарт (John M. Smart), основатель компании Acceleration Studies Foundation, автор книг в области развития технологий, утверждает, что уже в 2020 г. можно будет создать точную цифровую копию человека. Ранее предположение о возможности полной загрузки сознания в компьютер высказывал Рэй Курцвейл (Ray Kurzweil) из Google, оценивший время, необходимое для создания соответствующих технологий, в 30 лет.»
Представим себе, что:
Какие вопросы Вы пожелаете задать цифровому двойнику реального человека и с какой целью?
К чему это может привести, ведь цифровой двойник можно спрашивать не ставя в известность человека, копией которого он является?
Если цифровой двойник оборудования, к примеру, выступает посредником между физическим изделием и важной информацией о нём, то цифровым двойником человеческого существа является его «Я», или, точнее сказать, та часть его «Я», которая проявляется наблюдателями в виде его Личности.
Вот и получается, что цифровой двойник человека существует изначально и соответствует ему на все 100%.
Означает ли это, что кто-то проводит на нём свои эксперименты и составляет свои точнейшие прогнозы?
«…Информационное поле Земли слоисто, и структурно напоминает «матрёшку», причём каждый слой связан иерархически с более высокими слоями, вплоть до Абсолюта, является кроме банка информации, ещё и регулятивным началом в судьбах людей и человечества».
Академик М. А. Марков,
секретарь секции общей физики и астрономии АН СССР.
Апрель 1982 года.
Цифровые копии людей, городов и кризисов: как ученые моделируют будущее
Цифровой двойник — это виртуальная копия объекта или процесса, он помогает решить проблемы в десятках сфер, причем еще до того, как они возникнут. Эту технологию НАСА использовало еще в 1960-х, тогда копия помогла вернуть на Землю экипаж «Аполлона 13». Теперь это еще более мощный инструмент, который прогнозирует развитие городов, влияние финансовых кризисов на страны, предсказывает аварии автомобилей и самолетов.
Читайте «Хайтек» в
Технология из космоса: как цифровой двойник спас «Аполлон 13»
«Хьюстон, у нас проблема». Многим знакома эта знаменитая фраза, но не все знают, что проблему, о которой сообщил экипаж лунной миссии НАСА «Аполлон 13», помог решить прототип цифрового двойника.
Первые два дня полета «Аполлона 13» прошли спокойно, за исключением пары мелких сюрпризов, рассказывало космическое агентство. Дежурный оператор связи Джо Кервин даже сказал: «Мы тут умрем со скуки». Но это был последний раз, когда кто-то упоминал о скуке.
Спустя несколько минут после сеанса связи взорвался кислородный баллон. Примерно в тот момент и прозвучала знаменитая фраза: экипаж сообщил о проблемах коллегам из НАСА. Астронавты увидели, как газ из кислородного баллона с большой скоростью выбрасывается в космос. Позже датчики показали потерю двух из трех топливных элементов. На этом проблемы миссии не закончились, от высадки на Луну решили отказаться. Главной задачей инженеров, которые остались на Земле, стало срочно придумать, как спасти экипаж, который находится на расстоянии более 320 тыс. км от них.
Любое неправильное решение могло привести к непоправимым последствиям, поэтому действовать нужно было наверняка. В распоряжении специалистов НАСА было 15 тренажеров, которые использовали для обучения астронавтов и диспетчеров, отработки разнообразных сценариев, включая сбои. Руководитель полетов НАСА Джин Кранц говорил, что одной из самых сложных технологий всей космической программы были симуляторы. Все, что было реальным во время обучения, — это экипаж, кабина и пульты управления. Все остальное, отмечал он, было виртуальным, созданным «кучей компьютеров, множеством формул и квалифицированными специалистами».
Houston, we’ve had a problem.#TDIH 1970, an explosion in an oxygen tank damaged the #Apollo13 spacecraft, leaving the crew to circle the Moon and return to Earth without a lunar landing. pic.twitter.com/ye0JmwnejX
— National Air and Space Museum (@airandspace) April 13, 2021
Для возвращения экипажа на Землю центру управления нужно было было выяснить, как управлять серьезно поврежденным кораблем в конфигурации, сильно отличающейся от той, для которой изначально проводились расчеты. Команде пришлось найти новые способы экономить энергию, кислород и воду, придумать, как перезапустить командный модуль, который не рассчитан на отключение в космосе.
Сам по себе симулятор даже в совокупности со всеми компьютерными системами нельзя назвать полноценным цифровым двойником. Но принцип действий команды НАСА вполне можно сравнить с тем, как работают двойники: с помощью симуляторов инженеры смоделировали различные сценарии, которые помогли им выбрать верную стратегию, чтобы вернуть экипаж. Эксперты перечисляют факторы, почему систему, которую использовало НАСА для спасения экипажа «Аполлона 13», можно считать прототипом цифрового двойника.
Сейчас НАСА использует цифровые двойники для разработки рекомендаций, дорожных карт и кораблей нового поколения. «Конечная цель цифрового двойника — создавать, тестировать и строить оборудование в виртуальной среде. Только когда мы получаем то, что соответствует нашим требованиям, мы создаем это физически. При этом нам нужно, чтобы объект был связан с цифровым двойником через датчики и чтобы цифровой двойник содержал всю информацию об объекте», — поясняет сотрудник НАСА Джон Викерс.
Где на Земле можно использовать цифровые двойники
Цифровые двойники при проектировании помогают опробовать больше сценариев заранее — на виртуальной модели, а не на физическом объекте. С помощью двойников можно повысить энергоэффективность здания, оптимизировать воздействие на климат, получать информацию о нагрузках на объект и сбоях. Причем неважно, о каком именно объекте идет речь — станке, самолете или здании. В отличие от классических симуляторов, цифровые двойники используют данные в реальном времени. Причем симулятор изучает один процесс, а двойник может запускать разное количество симуляций для расчетов.
Технологию цифровых двойников, например, использует Siemens. Компания прибегает к их помощи при проектировании газовых турбин, организации работы заводов или в новых зданиях, например в своей штаб-квартире в Швейцарии. Технология помогла создать трехколесный электромобиль Solo от канадского стартапа Electra Meccanica. Инженеры заранее протестировали и оптимизировали все элементы автомобиля с помощью цифровых двойников.
Где используют цифровые двойники:
У кого в России есть цифровые двойники
В России оцифровка объектов известна благодаря мобильным лабораториям «Яндекса» и Google, которые ездят по городам и снимают панорамы. Создание цифровых копий дорог и зданий уже давно упрощает людям жизнь, позволяя прокладывать маршрут, отслеживать пробки и ремонтные работы на пути. Но это только вершина айсберга — двойники могут помочь и в более сложной навигации.
Развитием цифровых двойников в России занимаются Ростех и ГЛОНАСС. Компании запустили совместный проект, где они собирают данные с видеорегистраторов и совмещают их с математической моделью дорожной инфраструктуры (тот самый цифровой двойник) и данными дорожных камер. Искусственный интеллект (ИИ) анализирует эту картину и сопоставляет результаты с нормативами безопасности — шириной дорожного полотна и количеством полос, местами расположения дорожных знаков и светофоров. Программа присваивает каждому участку дороги рейтинг и дает рекомендации по его улучшению.
ИИ уже проанализировал почти 3 000 км дорог в Оренбургской области и нашел самые аварийно-опасные участки.
Что можно сделать с помощью цифровых инструментов:
Еще один российский проект — мобильные лаборатории компании «Цифровые дороги». Они автоматизируют и ускоряют процесс оцифровки объектов улично-дорожной сети настолько, что инфраструктура со всеми изменениями будет отображаться в реальном времени. Система может фиксировать расположение объектов с точностью до 10 см, определять их размер и даже читать, что на них написано. Разработка предоставит объективную картину состояния инфраструктуры и поможет вести доскональный учет всех объектов и происходящих с ними изменений.
Сеть из мобильных лабораторий и видеорегистраторов может считывать до 150 км в день. Система оцифровывает объекты, сообщает о новых и временных объектах, фиксирует повреждения. Платформа хранит и анализирует историю их состояния, контролирует рекламные вывески и даже готовит проекты организации дорожного движения.
Кому нужны цифровые двойники?
Цифровые двойники очень полезны, но нужны не для всех процессов и компаний. В некоторых случаях создание виртуальной копии объекта увеличит его стоимость, но не даст нужного результата, считают специалисты IBM.
По мнению исследователей, использование двойника понадобится для физически больших и сложных проектов вроде зданий, мостов, реактивных турбин, автомобилей и самолетов. Технология будет полезна предприятиям энергетической сферы и производствам.