Как искусственный интеллект меняет цифровые двойники в 2024 году

Влияние искусственного интеллекта на цифровые двойники в 2024 году

В постоянно меняющемся мире технологий одна концепция тихо, но глубоко перестраивает отрасли: Цифровой близнец, изначально представленный как видение, Цифровой близнец стал превращаться от теоретической концепции в практическое, реальное приложение, революционизируя различные секторы.

Давайте сначала разберемся, что такое Цифровой близнец, это виртуальное представление или цифровой аналог физического объекта, системы или процесса. Чтобы скопировать физическую сущность в цифровой среде, собирается и интегрируется реальный временной источник данных с датчиков, устройств и других источников. С помощью этой цифровой копии возможно отслеживать, изучать и воспроизводить действия и результаты физического аналога в режиме реального времени или в течение времени.

Когда мы вступаем в 2024 год, мы оказываемся на решающем повороте, где технология Цифрового близнеца готовится претерпеть замечательные преобразования благодаря интеграции Искусственного Интеллекта (ИИ).

• Демократизация ИИ с помощью решения без кода
• Революционизация защиты цифрового искусства новый инструмент для борьбы с несанкционированным сканированием веб-страниц ИИ
• Как VR революционизирует образование в 2024 году

В этой статье мы узнаем больше о синергетической связи между ИИ и Цифровым близнецом, узнавая, как эта динамическая пара позиционируется для преобразования различных отраслей, улучшения процедур принятия решений и переосмысления как мы взаимодействуем с физическим и цифровым мирами.

Оглавление

• Роль ИИ в Цифровых близнецах
• Прогресс в области ИИ-двигаемых Цифровых близнецов
• Применения в различных отраслях
• Трудности и соображения
• Тенденции развития и прогноз
• Заключение

Роль ИИ в Цифровых близнецах

ИИ теперь революционизирует Цифровые близнецы, улучшая процессы сбора и интеграции данных, открывая новые возможности для отраслей от производства до градостроительства. Здесь мы подробно рассмотрим решающую роль ИИ в развитии Цифровых близнецов, особенно в области сбора и интеграции данных, и изучим, как эта синергия изменяет способ взаимодействия и оптимизации физических систем.

Сенсорные технологии, управляемые ИИ, позволяют Цифровым близнецам собирать огромные объемы данных реального времени из физического мира. Эти сенсоры могут включать более сложные, такие как камеры компьютерного зрения и устройства Интернета вещей (IoT), а также более обычные, такие как датчики температуры и давления. Затем, с помощью алгоритмов ИИ, эти данные интерпретируются, фильтруются и обрабатываются для того, чтобы они стали более полезными и действенными. ИИ позволяет Цифровым близнецам интегрировать данные из разнообразных источников и модалей без помех. Например, в Цифровом близнеце умного города берутся данные с видеокамер, метеостанций и социальных медиа в режиме реального времени, чтобы оптимизировать движение трафика во время неблагоприятных погодных условий. Возможность ИИ обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст или изображения, также обогащает понимание Цифровым близнецом его физического аналога.

Датчики и потоки данных Интернета вещей (IoT) важны для развития динамичного и точного виртуального представления реальных объектов или процессов в области цифровых близнецов. Датчики Интернета вещей – это физические устройства, оснащенные различными датчиками, которые собирают данные из физического мира. Эти датчики могут измерять широкий спектр параметров, включая температуру, влажность, давление, движение, вибрацию, свет, звук и многое другое. Собранные этими датчиками данные необходимы для создания точного и актуального представления физического объекта или системы в Цифровом близнеце.

Вот несколько примеров датчиков IoT:

• Окружающие среды
• Датчики движения
• Изображения и видео
• Биометрические датчики
• Химические датчики

Цифровые двойники начинают появляться как потенциальные ключевые игроки в области предсказательной аналитики. Виртуальные копии физических активов имеют потенциал изменить подход к прогнозированию будущих трендов, принятию обоснованных решений и смягчению рисков. Организации могут моделировать различные ситуации и оценивать их потенциальные результаты благодаря технологии цифровых двойников, таких как Ansys. Эти моделирования могут быть использованы предиктивными аналитическими алгоритмами для предсказания последствий разных выборов и тактик. Например, цифровой двойник производственной линии может моделировать влияние изменения переменных, таких как скорость оборудования или распределение ресурсов, что помогает предсказать наиболее эффективный производственный план в области производства.

Кроме того, роль цифровых двойников в смягчении рисков состоит в том, что они позволяют организациям предвидеть и планировать потенциальные риски и нарушения. Предиктивные аналитические модели могут оценить влияние внешних факторов, таких как нарушения в цепях поставок или колебания на рынке, на операции. Организации могут применять проактивные тактики для смягчения этих трудностей, выявляя слабые места и предвидя будущие опасности.

Мощное сочетание цифровых двойников и систем управления на основе искусственного интеллекта трансформирует отрасли, обеспечивая возможность получать информацию в реальном времени, предсказательные возможности и автоматические реакции. Во многих отраслях безопасность играет важнейшую роль, а автономное принятие решений является важным элементом ее улучшения. Системы управления на основе искусственного интеллекта позволяют осуществлять мониторинг параметров безопасности в реальном времени и, при необходимости, включать аварийное отключение или меры безопасности. Это особенно полезно, например, в таких учреждениях, как больницы.

Новые возможности цифровых двойников, поддерживаемых искусственным интеллектом

Модели, используемые в различных областях, включая науку, инженерию, финансы и другие, могут быть улучшены и оптимизированы с использованием техник и алгоритмов искусственного интеллекта. Это называется AI-усовершенствованным моделированием. Путем использования возможностей машинного обучения и анализа данных такие улучшения, основанные на искусственном интеллекте, стремятся повысить точность, эффективность и приспособляемость моделей.

Вот как искусственный интеллект влияет на реалистичные виртуальные представления:

• Повышенная обработка данных – Искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объемы данных быстро и эффективно. Имея возможность анализировать различные наборы данных, AI помогает повысить точность и основанность виртуальных представлений, будь то моделирование погодных условий, урбанистического трафика или биологических процессов.
• [Обработка естественного языка (Natural Language Processing – NLP)](https://aws.amazon.com/what-is/nlp/#:~:text=Natural%20language%20processing%20(NLP)%20is,manipulate%2C%20and%20comprehend%20human%20language.) – AI, работающий на основе NLP, может использоваться для создания естественных и динамичных диалогов в виртуальных симуляциях. Это улучшает реалистичность тренировочных симуляций или образовательных сценариев, где взаимодействие с человеком является важной составляющей.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) – GAN-модели искусственного интеллекта способны создавать невероятно реалистичный контент, такой как 3D-модели, фильмы и фотографии. Применение GAN-моделей в моделировании и симуляции позволяет создавать сложные виртуальные миры с реалистичными текстурами, освещением и объектами.
• Быстрая генерация сценариев – Алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматизировать генерацию разнообразных сценариев для симуляций. Это позволяет пользователям исследовать широкий спектр возможностей и реакций в виртуальной среде, повышая эффективность принятия решений и результаты обучения.

Когнитивные цифровые двойники представляют собой более продвинутую форму технологии цифровых двойников, в которую включена когнитивная вычислительная технология, управляемая искусственным интеллектом. Эти цифровые двойники не только воспроизводят физические свойства и поведение своих аналогов в реальном мире, но также обладают когнитивными возможностями для понимания, рассуждения и принятия решений на основе собранных данных.

Самообучающиеся и адаптивные двойники — это подмножество цифровых двойников, которые фокусируются на автономном обучении и приспособлении к своему окружению. Эти двойники используют техники искусственного интеллекта и машинного обучения для развития и улучшения своей работы без явного программирования. Например, в процессе автономного обучения и самообучения двойники могут приобретать новые знания и навыки без вмешательства человека. Они учатся из своего взаимодействия с физическим миром и входных данных.

Когнитивные цифровые двойники используются в городском планировании и управлении в умных городах. Чтобы смоделировать и оптимизировать потоки трафика, энергопотребление и общественные услуги, они создают виртуальные модели городов и инфраструктуры. Когнитивный цифровой двойник используется городом Сингапур для контроля и управления различными аспектами городской жизни, такими как регулирование трафика и использование энергии.

Применение в различных отраслях

Цифровые двойники имеют широкий спектр применения в различных отраслях, преобразуя способы работы, инновации и оптимизации процессов бизнеса. Вот несколько ключевых отраслей, в которых цифровые двойники могут улучшить:

1. Производство и Индустрия 4.0 – Производство использует цифровые двойники для создания цифровых моделей актуальных промышленных процедур. Эти двойники делают предсказания на основе анализа данных в реальном времени, собранных с датчиков на заводских помещениях. Например, когда предполагается, что машина сломается, можно использовать прогнозирующее техобслуживание, чтобы сэкономить время простоя. Международный производитель с именем Siemens использует когнитивные цифровые двойники для оптимизации процессов производства и повышения качества продукции.
2. Здравоохранение и медицинская диагностика – Цифровые двойники в здравоохранении моделируют поведение пациентов, медицинских устройств и планы лечения. Они анализируют данные пациента в режиме реального времени, позволяя медицинским работникам принимать более обоснованные решения. Цифровые двойники, специфичные для каждого пациента, могут симулировать индивидуальные условия здоровья, помогая врачам адаптировать планы лечения и прогнозировать прогрессирование заболевания. Медицинские специалисты могут проводить тренировки операций и процедур на виртуальных пациентах, улучшая свои навыки и снижая риск ошибок во время реальных операций.
3. Энергетика и мониторинг окружающей среды – Цифровые двойники могут оптимизировать производство энергии, мониторить стабильность сети и предсказывать отказы оборудования в производстве и распределении электроэнергии. Также они симулируют возобновляемые источники энергии, такие как ветряные и солнечные фермы, улучшая эффективность и интеграцию в сеть.
4. Снабжение и логистика – Цифровые двойники воспроизводят процессы снабжения от начала и до конца. Они отслеживают уровень запасов, отслеживают грузы и оптимизируют планирование маршрутов. Эти двойники улучшают видимость и устойчивость цепей поставок. Для лучшего понимания, это цифровое представление многочисленных элементов и процедур, которые составляют цепь поставок, включая производственные предприятия, транспортные сети и склады.

Проблемы и соображения

Прежде всего, защита конфиденциальных данных, используемых в цифровых двойниках, является приоритетной. Мы можем сделать это, реализуя надежные меры кибербезопасности для защиты от утечек данных и несанкционированного доступа. Также необходимо учитывать регулятивные требования к приватности и этические вопросы, особенно при работе с личной или конфиденциальной информацией в области здравоохранения.

Кроме того, довольно сложно интегрировать цифровые двойники со старыми системами, но это необходимо для максимизации потенциала этой технологии. Чтобы преодолеть проблему технологической несовместимости, мы можем провести тщательную оценку старых систем, чтобы выявить несовместимости. Или вложиться в промежуточные программы, способные соединять цифровые двойники и старые системы на техническом уровне. Управление API, интеграция данных в реальном времени и преобразование данных должны поддерживаться этими промежуточными системами.

У старых систем может отсутствовать необходимая масштабируемость для обработки растущих объемов данных и изменяющихся требований цифровых двойников. Масштабирование старых систем может быть сложным и затратным процессом. Для решения этой проблемы необходимо оценить масштабируемость старых систем и планировать для будущего роста. При необходимости рассмотрите вопрос о переходе на более масштабируемые платформы или принятии гибридных решений, которые сочетают в себе старые и современные технологии.

Наконец, пришло время обсудить этические проблемы, связанные с цифровыми двойниками, и юридические последствия:

• Во-первых, предпочтения в данных, используемых для обучения и работы цифровых двойников, могут привести к несправедливым результатам или укреплению существующих предубеждений. Юридическое последствие заключается в том, что могут вступить в силу антидискриминационные законы. Организации должны обеспечивать справедливость и прозрачность в процессе принятия решений.
• Вторым моментом является экологический след цифровых двойников, включая энергопотребление для центров обработки данных. Юридическое следствие заключается в соблюдении экологических норм и стандартов устойчивости.
• Далее следует обсуждение того, как возможности автоматизации и оптимизации цифровых двойников могут привести к увольнению сотрудников. Трудовые законы и нормативные акты могут требовать от организаций решения проблем перехода персонала и предоставления возможностей для повторного обучения.
• Наконец, этические принципы искусственного интеллекта, такие как справедливость, ответственность и прозрачность, должны руководить разработкой и использованием цифровых двойников. Некоторые страны пытаются внедрить нормативные акты по этике искусственного интеллекта, и их соблюдение может стать обязательным.

Тенденции и перспективы будущего

Будущее цифровых двойников светло и полно возможностей для захватывающих разработок, особенно с интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта. Модели искусственного интеллекта, такие как GAN (генеративно-состязательные сети), будут неотъемлемым элементом для создания чрезвычайно точных и полных виртуальных представлений внутри цифровых двойников. В сфере производства и архитектуры это будет очень выгодно.

Еще одним интересным моментом станет его интеграция в мир квантовых вычислений. С развитием квантовых компьютеров они обеспечат беспрецедентную вычислительную мощность для цифровых двойников. Квантовые вычисления способны обрабатывать сложные симуляции и задачи аналитики данных, революционизируя возможности цифровых двойников в исследованиях, проектировании и оптимизации.

Узнайте больше о квантовых вычислениях здесь: Лучшие курсы по квантовым вычислениям!

Заключение

При наступлении 2024 года искусственный интеллект и технологии цифровых двойников станут разрушительной силой, которая переформатирует отрасли и переопределяет взаимодействие с физическим и цифровым мирами. Изначально будущим идеей, цифровые двойники стали полезными инструментами, которые поддерживают множество отраслей.

Благодаря интеграции с искусственным интеллектом, цифровые двойники улучшили процессы сбора и интеграции данных в таких отраслях, как производство, здравоохранение и умные города. Предсказательная аналитика и системы управления, основанные на искусственном интеллекте, поддерживают принятие решений и снижение рисков, одновременно повышая точность и своевременность виртуальных представлений благодаря взаимодействию между датчиками интернета вещей и искусственным интеллектом. Однако необходимо решить проблемы, связанные с безопасностью данных, интеграцией семейных систем, масштабируемостью и этическими соображениями.