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:
оценить влияние предлагаемых проектов на заторы на дорогах, выявить потенциальные узкие места и соответствующим образом оптимизировать дорожные сети;
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.
Комментарии (19)
gonzalez187
23.09.2024 12:37Всё грустно и очень по верхам - словно нейросетью писано... рекомендую для обзора почитать https://assets.fea.ru/uploads/fea/news/2019/12_december/28/cifrovoy_dvoinik.pdf Если оценивать усилия, то, наверно, в Германии максимально вкладываются - целая ассоциация работает https://industrialdigitaltwin.org/
alexEtse
Вопрос: чем "цифровой двойник", кроме "более маркетингового" названия, отличается от "цифровой модели" и от классической математической модели?
petuhoff
чем отличаются от математической модели? Если западные стадраты брать, то двойник это модель у которое есть первик и они связаны данными. Ну нельзя точно в модели расчитать коэффициент теполоотдачи от стенки сложно геометрии, а вот получить на ходу две температуры и обратным счетом получить этот коэффициент легко. А поскольку оперативная память, датчики и места для хранения данных стали дешевыми, то можно модель (двойник) соединить с объектом (первик) и получать очень точную модель, путем апрокисмации данных. И это хорошо
alexEtse
Ну так для начала эти две температуры надо откуда-то получить.
А если мы можем получить эмпирические данные - то нам и двойник не нужен, можем сразу применять эти данные для того, для чего они нам нужны. Никто ж не определяет массу рельса исходя из его химического состава и структуры кристаллической решетки металла?
Всевозможные эмпирические модели (включая эмпирические параметры и коэффициенты в матмоделях) использовались еще даже до 20 в, не говоря уж про 21-й... И как-то обходились термином "модель" разных видов, даже применительно к цифровому их представлению, вместо "двойника" - и тоже разных видов.
petuhoff
Именно так это и работает, я получаю температуру и ее производную и пересчитываю в модели коэффициент в регуляторе, и вуаля регулятор постонно настроен на оптимальное управление.
Вся фишка как раз в том, что модель постоянно уточняется по данным которые в реальном времени льются с объекта. Это стало возможным именно при появлении дешовых датчиков и дешовых вычислителей. Да модели использовались и применялись со времен изобретения математики для расчетов реальных объектов.
но соединит модель с данными от объекта, что бы получить цифровой двойник получилось сравнительно не давно.
alexEtse
И что?.. Модели управления (в т.ч. с обратной связью) и самообучающиеся модели раньше 21в придумали и использовали. В том числе автоматические. В том числе цифровые - в том смысле, что реализованные посредством цифровой техники.
Т.е. неверно понимать "модель" только как средство расчёта чего-то нового, еще не созданного. Моделируется, в т.ч. математически, эмпирически и иными образами, всё.
petuhoff
Да имеено отсюда в названии слово "двойник", пока я проектирую у меня модель объекта теоритическая идеальна. Потом объект появился он уже сделан с допусками (целый предмент такой есть допуски и посадка) не соотвесвует идеальной модели. А в процессе эксплуатации происходит изменение свойсв объекта. И модель теоретическая еще больше расходится с объектом. А потом у меня два объекта одинаковых с завода, но один работает в режиме номинальном, а второй гоняют на разных режимах, в итоге два объекта отличаются от теоретической модели и между собой.
Но тут дешовые датчики и сети передачи данных, от китайцев и мы можем в модели учесть все отклонения как заводский так и эекплуатционне и ловить эти отклонения прямо на ходу забирая данные с работающего объекта. Получается цифровой двойник, который учитывает не только отклонения, но и текущий износ. И мы уже можем управлять объектом с учетом его конкретных особенностей, или посчитать как нам выгоднее его эксплуатировать с учетом его особенностей. Поэтому модель из модели приеваритлась в "цифровой двойник" для первака.
Вот тут например мы настраивали модель стенда испытаний СКВ, и нам пришлось теоретическу модель сильно править данными с реального стенда мы из модели получили "цифровой двойник" без стенда это осталось бы моделью!
https://habr.com/ru/articles/495622/
alexEtse
Вообще говоря - это не так, и всегда было.
Моделируется всё что угодно, в том числе реально существующие объекты. Да, в том числе моделируется посредством обвешивания датчиками и построения эмпирических моделей (т.е. не теоретических расчётных, а полученных путём наблюдения за существующим объектом), например, "ситуация такая-то - показания датчиков такие-то". И в том числе в цифровом виде. Всё это совершенно точно уже было до начала 21в.
Да, не всё было доступно всем по цене "рупь за ведро", но было. Потому каждую печку в каждом подвале датчиками не обвешивали (было дешевле к ней кочегара приставить), но если "было надо" - могли и обвешать, и к вычислительной машине подключить (иногда даже к аналоговой, но ближе к концу 20в, когда соответствующая электроника подешевела - обычно к цифровой).
А еще можно сделать физическую модель (масштабную или полноразмерную) и обвешать датчиками её.
У моделирования много разных вариантов...
petuhoff
Как это не так? Если нет реального объекта "первака" то нет и "двойника". Любая модель всегда не точная, есть даже специальный предмет допуски и посадки называется, который изучает отклонения в изготовлении даже простых железок валов, гаек и подшипников. Каждое издели отличается в пределах допуска. Поэтому любая модель без проверки на реальном изделии всегда теоретическая и идеальная.
Модели были всегда, а вот цифровые модели на вычислителя и при этом связнанные потоком данных с реальных объектом это относительно не давнее нововведение. И как явление получившие стандарт и описание на западе он совсем свежее. Это и есть "цифровой двойник" для реального "первака"
А то что можно обвешать датчиками, приставить кочегара, или запустить на аналоговой машине это тоже модели, но не "цифровые двойника" как это понимают западные стандарты
bb17
Двойник нужен для оптимизации. Оптимизационные модификации на двойнике в случае сложных систем существенно дешевле и быстрее. После отработки на двойнике оптимальные варианты можно тестировать на оригинале.
petuhoff
оптимизация делается на математической модели от этого она не становится цифровым двойником. А вот когда в модели объекта есть данные от реального объекта тогда она станет цифровым двойником. Например у нас есть фильты в системе химической водоподготовки, которые в процессе эксплуатации меняют свои свойства, например забиваются, увеличивается сопротивлением. Изменение свойств можно измерить по перепаду давления. После этого мы оптимизируем уже не исходную модель, а модель в которой наши фильтры имеют сопротивление такое же как и в реальном объекте в данным момент времени. Вот это и есть цифровой двойник объекта в западных стандартах.
bb17
В "математической модели" (что бы под этим не понималось) всегда есть данные от реального объекта. Иначе эта "модель" ...эээ... имеет назначение, которое сложно себе представить.
Оптимизация по диапазонам критериев и параметров учитывает реальные диапазоны функционирования системы.
alexEtse
Именно об этом и речь. А если еще вспомнить про модели управления с обратной связью и всякие самообучающиеся модели (типа нейросетей, которые тоже не 10 лет назад придумали)...
petuhoff
Откуда в математической модели на этапе проектирования данные от реального объекта, если реального обеъекта еще нет?
пока я проектирую у меня модель объекта теоритическая идеальна. Потом объект появился он уже сделан с допусками (целый предмент такой есть допуски и посадка) не соотвесвует идеальной модели. А в процессе эксплуатации происходит изменение свойсв объекта. И модель теоретическая еще больше расходится с объектом. А потом у меня два объекта одинаковых с завода, но один работает в режиме номинальном, а второй гоняют на разных режимах, в итоге два объекта отличаются от теоретической модели и между собой.
Но тут дешовые датчики и сети передачи данных, от китайцев и мы можем в модели учесть все отклонения как заводский так и эекплуатционне и ловить эти отклонения прямо на ходу забирая данные с работающего объекта. Получается цифровой двойник, который учитывает не только отклонения, но и текущий износ. И мы уже можем управлять объектом с учетом его конкретных особенностей, или посчитать как нам выгоднее его эксплуатировать с учетом его особенностей. Поэтому модель из модели приеваритлась в "цифровой двойник" для первака.
alexEtse
Матмодели используются не только на этапе проектирования.
Матмодель - это очень-очень общий и широкий термин. В некотором смысле матмоделью можно считать любую модель, которая не существует физически и в которой используется математика. Даже простая арифметика типа 2+2=4. Даже модель существующего объекта. Кабины самолёта или локомотива, например (если убрать из неё физическую часть - т.к. со всем этими ручками, сиденьями, приборами управления и приводами имитации движения - уже будет гибридная модель).
К тому же я изначально спрашивал про две модели - "цифровую модель" и "математическую модель". Набор данных может быть моделью, но если к нему пока еще не применили математику - будет просто эмпирической моделью. Если представим этот набор данных в цифровом виде, а не в виде бумажного справочника - будет цифровой моделью.
А "бумажными" моделями в виде табличек характеристик, полученных эмпирически - например, испытаниями выборки изделий из партии - еще в 19в пользовались, если не раньше. И "бумажными двойниками" не называли.
petuhoff
если почитать запданый стандарт на цифровые двойники, то там вообще все что повторяет поведение первака, даже если это просто таблица для интерполяции, явлеяется "цифровым двойником", главно наличие данных с реального "первака". С моей точки зрения цифровая модели и математическая модель это одно и тоже. Если есть эмпирическая таблица цифр, то даже линейнай интерполяция этой таблицы, это уже "математика" а значит математическая модель. Но цифровая модель, это математическая модель на вычислителе, в виде программы (или таблицы в эксель). а математическая модель может быть и формлуами на бумаге.
И тогда все логично "цифровой двойник", это математическая модель в виде программы с данными от реального "первака"
MikhailTrukhin
Ниже уже ответили, чем отличается. Я бы добавил, что ‘идеальный’ ЦД ещё и должен повторять жизненный цикл объекта, то есть это не просто модель, но модель изменяемая, ‘подстраивающаяся’ под изменения оригинального объекта.
alexEtse
То есть - ничем не отличается, это новая маркетинговая обёртка для улучшения продаж давно и хорошо известного.
На самом деле надо было бы начать с определения. И тут-то окажется, что устоявшегося определения, как и устоявшегося понимания отличия "двойника" от "модели" - на данный момент не существует. При этом "модель" - понятие старое и устроявшееся, можно даже сказать, что имеющая академическое определение. А под названием "двойник" могут продавать заказчику всё что угодно, лишь бы оно было в цифровой форме.
petuhoff
существует! У двойника используется данные с реального объекта первака. Поэтому он стал двойником. Именно поэтому он появился относительно недавно, когда стоимость датчиков и систем сбора и обработки данных стала относительно дешовой. тут и появились цифровые двойники. Оказаллось что турбину можно оклеить датчиками копеечными и гнать данные в систему сбора данных без ограничений. Таким образом настраивая модель очень точно.