Бачити майбутнє: як цифрові двійники змінюють світ довкола нас
“Г’юстон, у нас проблема”, – цю фразу 14 квітня 1970 року сказав астронавт космічного корабля “Аполлон-13” Джим Ловелл у розмові з центром управління NASA. Вибух кисневого балона серйозно пошкодив системи життєзабезпечення та електроживлення корабля. Щоб урятувати екіпаж, інженери NASA на Землі використали систему-двійник – копію модуля, що відтворювала умови в космосі.
Двійник на Землі дозволив інженерам змоделювати аварію і в режимі реального часу випробовувати різні сценарії для економії кисню, електроенергії та води. Завдяки цьому місію врятували.
Аварія на “Аполлоні-13” подарувала світу не лише фразу Ловелла. Створення копії космічного корабля стало одним із перших прототипів сучасної технології цифрових двійників, які сьогодні використовуються в багатьох сферах життя: від замовлення таксі до проєктування міст.
Стрімкий розвиток Інтернету речей (IoT), дата-центрів та технологій штучного інтелекту (ШІ) дозволили створювати цифрові копії практично будь-яких об’єктів в реальному світі. Вони відкривають перед людьми нові можливості для розвитку технологій та покращення життя, а також стають основою для четвертої промислової революції.
Завдяки великим обчислювальним потужностям людство отримало шанс зазирнути в майбутнє і побачити множину його варіацій, щоб в реальності обрати найоптимальніший з них.
За останні роки цифрові двійники стали набагато ближчими до нашого повсякденного життя, ніж можна уявити. Ми стикаємося з ними майже щодня: коли замовляємо таксі, шукаємо місце для обіду чи робимо покупки онлайн.
Як і багато успішних технологій, цифрові двійники стали частиною геополітичного суперництва між Китаєм та США. У березні Сі Цзіньпін оголосив, що ця технологія є однією з шести ключових галузей, у яких Китай прагне стати лідером і випередити США.
Що це таке
Цифровий двійник – це віртуальна модель фізичного об’єкта або системи, яка використовує реальні дані для моніторингу, аналізу та прогнозування її поведінки в реальному часі.
Піонером у цій галузі також заведено вважати NASA, яке у 2010 році застосовувало подібні технології для своїх космічних кораблів, тестуючи їх у різних умовах. Проте за останнє десятиліття застосування цифрових двійників вийшло далеко за межі аерокосмічної сфери.
Одним з найвідоміших прикладів масового використання цифрового двійника є Google-карти. Карти відображають зміни у світі в режимі реального часу: затори, ремонтні роботи, нові будівлі. Щодня мільйони користувачів можуть спостерігати в реальному часі як змінюється трафік на дорогах, обираючи при цьому найвигідніший маршрут, який пропонує застосунок.
Астронавти застрягли в космосі: як Boeing спіткала нова криза
На перший погляд, цифрові двійники можуть нагадувати звичайне моделювання чи симуляцію (розробка математичної моделі за допомогою комп’ютерного проєктування). Однак це не тотожні поняття.
Однією з головних особливостей використання цифрових двійників є високий рівень деталізації та постійна взаємодія з реальним об’єктом.
Ще однією невід’ємною частиною створення та використання цифрових двійників є симуляція даних. Уявіть цифрового двійника автомобіля. Для його створення спочатку збираються реальні дані про реальний автомобіль: конструкцію, матеріали, характеристики двигуна тощо.
Потім, використовуючи симуляцію, моделюються різні сценарії: рух по різних типах доріг, в різних погодних умовах, при різних навантаженнях. Це дозволяє оцінити, як автомобіль поводитиметься в різних ситуаціях.
Масовість застосування
Створити цифрового двійника можна для будь-чого в реальному світі: продукту, процесу або системи.
Компанія Rolls-Royce, яка займається виготовленням авіаційних двигунів, одна з перших почала використовувати цифрових двійників для моніторингу їхньої продуктивності. Таким чином, кожен двигун компанії має свою копію.
Кожен політ справжнього літака супроводжується безперервним потоком даних від датчиків до центру моніторингу, де цифрові копії двигунів оновлюються в режимі реального часу. За допомогою ШІ компанія аналізує ці дані, виявляючи будь-які відхилення від стандартних параметрів.
Made in Germany більше не працює: чому Volkswagen змушений закривати заводи
Так, під час одного з рейсів система моніторингу виявила можливу проблему з двигуном і визначила її причину. Інженери зв’язалися з авіакомпанією та пілотами, вирішивши, що політ можна продовжити. Тим часом технічна команда отримала запасні частини та підготувала новий двигун. Коли літак приземлився, фахівці вже були готові виконати ремонт і швидко повернути літак у повітря.
Використання Rolls-Royce цифрових двигунів допомогло подовжити термін між техобслуговуванням для деяких двигунів до 50%. Водночас компанія змогла зменшити запаси деталей і запчастин, оскільки більшість поломок можна передбачити завдяки аналізу даних.
Цифрові двійники можуть значно підвищувати ефективність на промислових виробництвах, у ланцюгах постачання чи навіть електронній комерції.
Онлайн-ритейлер Amazon, агрегуючи величезний масив даних про продажі впродовж 30-ти років, побудував цифрову модель, що може прогнозувати попит на 400 млн товарів на два роки вперед.
Ринок, що стрімко розвивається
Тривалий час цифрові двійники нагадували базові комп’ютерні моделі фізичних об’єктів і систем, а їхнє застосування найчастіше реалізовувалось у масштабних проєктах, де ціна помилки була надто великою.
Однак тепер, коли обчислювальні потужності зросли, а датчики здатні вимірювати сотні чи навіть тисячі різних параметрів з реальності, ринок цифрових двійників почав захоплювати все більше нових сфер.
На них тримається інтернет. Як боротьба за дата-центри стала новою “холодною” війною
Використання цифрових двійників заміняє процес тривалого фізичного прототипування на швидке тестування різних варіантів у цифровому середовищі. За аналогією з українським прислів’ям “Сім разів відміряй – один раз відріж”, у цифровому середовищі прораховувати різні варіанти зміни продукту в майбутньому можна нескінченну кількість разів, перш ніж ухвалювати остаточне рішення.
Згідно з аналізом консалтингової компанії McKinsey, глобальний ринок технології цифрових двійників зростатиме приблизно на 60% щорічно протягом наступних п’яти років, досягнувши 73,5 млрд дол до 2027 року.
З розвитком технологій ШІ прогнозування майбутнього за допомогою цифрових двійників стає важливим завдання для цілих регіонів. Так, Google з 2017 року займається активним створенням гідрологічних моделей, які прогнозують річкові повені.
Обробляючи загальнодоступні дані про погоду, як-от інформацію про опади, супутникові знімки, вологість ґрунту, сніговий покрив тощо, у Google за допомогою генеративного ШІ проробляють різні варіанти погодних умов та інших факторів, щоб прогнозувати зміни довкола річкового басейну.
Основною проблемою для цифрових двійників є дані: трапляються випадки, коли для створення копії певного об’єкта у віртуальному світі недостатньо якісних та релевантних даних. Як наслідок існує ризик, що цифровий двійник може неточно або неправильно відображати об’єкт чи систему, яку ви хочете відтворити, оскільки часто немає чітких ознак, наскільки він відповідає реальному аналогу.
Наприклад, у проєктуванні будівлі, якщо цифровий двійник не врахує всі дані, це може призвести до помилок у розрахунках. У результаті будівля може не відповідати вимогам безпеки, а проблеми виявляться вже після завершення будівництва.
Цифровий двійник людини
Очікується, що до 2030 року вченим таки вдасться створити повністю функціональну копію людського організму у цифровому світі.
Дослідники з Лондонського університету королеви Марії створюють цифрові копії сердець пацієнтів. Це дозволяє їм досліджувати різні варіанти лікування фібриляції передсердь без необхідності проводити ризиковані експерименти на реальних людях.
Оскільки вчені вже почали об’єднувати моделі різних органів, людство стоїть на порозі створення повністю функціональних віртуальних організмів. Такі цифрові копії можуть працювати як боліди “Формули-1”, що мають понад 250 датчиків, і які оновлюють свій цифровий двійник під час гран-прі. Але замість інженерів-механіків за їхньою роботою спостерігатиме сімейний лікар.
Прорив у медицині чи нова бульбашка: що не так із стартапом Neuralink Ілона Маска
Цифрові двійники в медицині залежні від постійного потоку даних щодо функціонування організму людини. Кожне відвідування лікаря, прийняті ліки, результати аналізів та те, який спосіб життя ми ведемо, вже збирається у формі даних. Розумні годинники чи фітнес браслети знають ритм нашого серцебиття, як ми спимо, скільки ходимо та навіть як часто відчуваємо стрес.
Усі ці дані можуть формувати уявлення про стан здоров’я пацієнта в будь-який момент. За таким принципом лікар за допомогою цифрового двійника зможе експериментувати зі сценаріями лікування та персоналізувати допомогу з точністю, яка раніше була неможливою.
Один із таких успішних прикладів – це штучна підшлункова залоза, затверджена FDA (Управління з продовольства і медикаментів США), яка автоматично керує введенням інсуліну для людей із діабетом 1-го типу. Пристрій під шкірою пацієнта регулярно вимірює рівень глюкози в крові й передає дані на смартфон. Там цифровий двійник симулює процеси метаболізму глюкози в організмі.
Використовуючи ці дані, алгоритм визначає необхідну дозу інсуліну й через помпу вводить її в тіло пацієнта. Таким чином, цифровий двійник виконує функцію регулювання рівня глюкози, як це робить здорова підшлункова залоза людини.
About Author
