Najprościej rzecz ujmując, cyfrowe bliźniaki to wirtualne repliki fizycznych urządzeń lub złożonych systemów, na których specjaliści IT, np. data scientist, uruchamiają symulacje – często jeszcze zanim te urządzenia zostaną faktycznie zbudowane (wyprodukowane), oprogramowane i uruchomione. Pozwala to szybko i wygodnie sprawdzić ich możliwości, wykryć potencjalne problemy oraz optymalizować sprzęt i oprogramowanie.

Początkowo z techniki tej korzystano przede wszystkim w przemyśle, dziś staje się ona coraz powszechniejsza w świecie IT, ze szczególnym uwzględnieniem środowisk internetu rzeczy, rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji oraz systemów odpowiedzialnych za analizę danych. Takie środowiska mają wiele cech wspólnych, jednak kluczowa jest ich złożoność – i dlatego właśnie tak popularne są w nich cyfrowe bliźniaki, które pozwalają na „bezpiecznym” cyfrowym modelu zoptymalizować projekty pod kątem maksymalnej wydajności, a także wygodnie testować najbardziej złożone i nieprawdopodobne scenariusze wydarzeń (np. nietypowe awarie lub problemy do rozwiązania).

Zobacz również:

• Mercedes-Benz przyspiesza dzięki AI
• SAS zacieśnia współpracę z Microsoftem. W tle generatywna sztuczna inteligencja

Sama idea budowania wirtualnych modeli urządzeń oczywiście nie jest nowa – wywodzi się z czasów pierwszych projektów amerykańskiej agencji kosmicznej NASA, w której tworzono repliki kapsuł kosmicznych, służące do testowania montowanego w nich sprzętu i oprogramowania. Z czasem rozwój IT pozwolił na przeniesienie konceptu bliźniaka z fizycznej kopii do wirtualnego modelu, który znamy dziś. W ostatnich latach idea szybko ewoluowała i dziś technologia pozwala na tworzenie cyfrowych bliźniaków nie tylko pojedynczych urządzeń, ale całych budynków, fabryk czy miast. Pojawiają się też opinie, że w nieodległej przyszłości zaczniemy nawet budować cyfrowe bliźniaki... ludzi.

Termin „cyfrowe bliźniaki” spopularyzował się przed dwoma laty, gdy firma analityczna Gartner sformułowała go w swoim raporcie prezentującym dziesięć najważniejszych trendów technologicznych na lata 2017–2022. Napisano w nim, że w ciągu 3–5 lat „miliardy urządzeń będą reprezentowane przez cyfrowe bliźnięta, czyli dynamiczne programowe modele urządzeń lub systemów”. Analitycy Gartnera podtrzymali swoje prognozy również w ubiegłym roku, dodając, że popularyzowanie się cyfrowych bliźniąt będzie ściśle związane z rosnącą liczbą wdrożeń z dziedziny internetu rzeczy, najróżniejszych czujników, sensorów itp.

Cyfrowe bliźniaki. Jak działa cyfrowy bliźniak

Tak rozumiany cyfrowy bliźniak jest po prostu programem komputerowym, który wykorzystuje dane na temat. fizycznego przedmiotu lub systemu oraz otoczenia do symulowania jego działania i udostępnia użytkownikowi dane na temat tego, jak dany przedmiot lub system działa w zdefiniowanych warunkach i jak zmieniające się warunki wpływają na jego działanie.

Model zwykle budowany jest przez specjalistów z dziedziny data science lub matematyki stosowanej, którzy najpierw gruntownie analizują funkcjonowanie fizycznego urządzenia, poznają zasady jego działania, a następnie wykorzystują te informacje do zbudowania matematycznego modelu, działającego w przestrzeni cyfrowej odwzorowującej realne środowisko danego urządzenia (systemu).

Bliźniak skonstruowany jest tak, by mógł otrzymywać dane wejściowe z sensorów otaczających jego fizyczną wersję, co pozwala wirtualnemu modelowi na pełne symulowanie zachowania obiektu, urządzenia lub systemu w czasie rzeczywistym i jednoczesne dostarczanie mu pełnych danych na temat warunków otoczenia, jak się one zmieniają oraz ewentualnych problemów.

Oczywiście, cyfrowy bliźniak nie musi być odpowiednikiem już istniejącego urządzenia – równie dobrze może bazować na jego prototypie: wówczas będzie służył do dostarczania informacji niezbędnych do udoskonalenia wersji próbnej. Coraz częściej zdarza się zresztą, że fizyczny prototyp powstaje na późniejszym etapie prac, a pierwszym prawdziwym prototypem jest wirtualny model.

Cyfrowy bliźniak może być modelem lub projektem prostym, ale i bardzo złożonym (przykładem tego ostatniego są choćby cyfrowe bliźnięta kontenerowców obsługujących większość ruchu towarowego na morzach i oceanach, tworzone przez firmę Eniram). Precyzja i efektywność w dostarczaniu wiedzy o działaniu fizycznego odpowiednika zależy od tego, jak dużo przydatnych informacji zostanie dostarczonych do systemu.

Cyfrowe bliźniaki w realnych zastosowaniach

Liczba zastosowań bliźniaków i potencjalnych modeli do zbudowania jest nieograniczona. Używa się ich do tworzenia i testowania samochodów, silników lotniczych, pociągów, platform wydobywczych czy turbin. Bliźniaki przydają się również podczas rozwiązywania doraźnych problemów, np. awarii – technicy mogą używać modeli do sprawdzania oraz testowaniach różnych sposobów usunięcia awarii i gdy któryś z nich okaże się skuteczny, dopiero wtedy wdrażać go w urządzeniu fizycznym.

W przemyśle wdrożenia cyfrowych bliźniaków są chyba na najbardziej zaawansowanym etapie. W wielu fabrykach używa się już modeli do symulowania procesów i testowania sprzętu.

Używanie digital twins w branży motoryzacyjnej jest ułatwione, ponieważ dzisiejsze samochody pełne są sensorów telemetrycznych, mogą więc łatwo dostarczać dane do symulacji. Technologia ta będzie jednak w autach wymagała dalszego udoskonalania, szczególnie wraz z upowszechnianiem się samochodów autonomicznych.

Z kolei w służbie zdrowia tworzone są cyfrowe bliźniaków pacjentów, do których dane dostarczane są przez sensory wielkości plastra, zamocowane na ciele człowieka. Pozwala to na łatwe monitorowanie zdrowia i prognozowanie zmian.

Cyfrowe bliźniaki w internecie rzeczy

Zjawiskiem, które w znacznym stopniu przyczyniło się do popularyzacji konceptu cyfrowych bliźniąt, jest eksplozja popularności internetu rzeczy oraz najróżniejszych czujników, sensorów i innych urządzeń pomiarowych, wykorzystywanych w systemach IoT.

Bliźniaków używa się tam m.in. do przewidywania różnych wyników zachowań i działań na podstawie zróżnicowanych zestawów danych wejściowych. To zastosowanie znamy świetnie m.in. z filmów science fiction, w których bohaterowie testują w środowisku cyfrowym najróżniejsze potencjalne scenariusze rozwoju sytuacji. To, w połączeniu z zaawansowanym oprogramowaniem analitycznym, pozwala wykorzystać cyfrowe bliźniaki do optymalizowania wdrożeń systemów internetu rzeczy, a także do zapewniania ich najwyższej efektywności, czy wręcz zaplanowania całego IoT.

Im lepiej taki bliźniak jest w stanie duplikować cechy fizycznego obiektu, tym lepszych informacji na temat jego działania dostarczy. W przemyśle, gdzie standardem jest stosowanie wielu zaawansowanych sensorów monitorujących pracę urządzeń, umożliwia to np. budowanie wyjątkowo precyzyjnych modeli. Te zaś pozwalają z dużym wyprzedzeniem przewidzieć, jak dane urządzenie będzie działało w dłuższym horyzoncie czasowym oraz jakich awarii można się z czasem spodziewać.

Cyfrowe bliźniaki. Standardów brak

Sam proces powstawania cyfrowych bliźniaków jest skomplikowany, tym bardziej że na razie nie ma żadnej ustandaryzowanej platformy do ich tworzenia. Co ciekawe, sytuacja w tym segmencie jest dość nietypowa, bo o ile w innych obszarach rynku kluczowe innowacje pochodzą zwykle od młodych, ambitnych graczy (np. start-upów), o tyle w tworzeniu bliźniaków najlepsze rezultaty mają największe firmy. To jednak nie powinno dziwić, ponieważ to właśnie dla nich wirtualne modele są najbardziej użyteczne.

Przykładem niech będzie koncern GE, który samodzielnie opracował własną technologię do tworzenia cyfrowych bliźniaków i wykorzystuje ją m.in. w procesie produkcji i testowania silników odrzutowych. Świetnie radzi sobie również Siemens, choć firmy IT też nie zasypiają gruszek w popiele – cenione rozwiązania z tej dziedziny oferują np. IBM oraz Microsoft (jako część platformy Azure).

W segmencie tym działa również Oracle – firma oferuje narzędzie pozwalające tworzyć dwa typy bliźniaków: cyfrowe oraz predyktywne. Pierwszy służy do analizowania bieżącego zachowania swojego pierwowzoru i jest budowany na podstawie dokładnego opisu danego urządzenia, jego rendera 3D oraz bieżących dane z sensorów. Pozwala on monitorować bieżący stan urządzenia i sprawdzać, jak się zachowuje podczas codziennej pracy. Drugi – predyktywny – ma za zadanie symulować przyszły stan urządzenia, zachodzące w nim zmiany, możliwe do wystąpienia awarie i inne incydenty wymagające reakcji operatora.

Atuty cyfrowych bliźniaków

Praktyka pokazuje, że cyfrowe bliźniaki już teraz odmieniają pracę wielu organizacji, dostarczając stały wgląd w stan urządzeń oraz przewidując ewentualne awarie, znacznie upraszczają i porządkują zarządzanie infrastrukturą. Firma Chevron spodziewa się dzięki nim zredukować koszty obsługi swoich urządzeń i systemów o „miliony dolarów”, zaś Siemens zapewnia, że używanie wirtualnych modeli w procesie tworzenia nowych urządzeń pozwoli szybciej wykrywać w nich potencjalne wady i defekty, a także radykalnie skracać czas projektowania nowych produktów.

Z drugiej strony, Gartner zastrzega, że nie należy technologii tej traktować jako remedium na wszystkie wyzwania biznesowo-produkcyjne – przypominając, że używanie jej do zbyt prostych operacji może być strzelaniem z armaty do wróbli. Wszystko sprowadza się do odpowiedniego oszacowania projektu oraz rachunku zysków i strat.