La oportunidad del gemelo digital

Hace medio siglo, la foto lunar de la NASA llevó a Neil Armstrong y Buzz Aldrin a la luna y prendió fuego a nuestra imaginación. Las innovaciones tecnológicas del programa continuaron para sembrar industrias enteras, incluidas la microelectrónica, el software y las comunicaciones, que ahora forman la columna vertebral de nuestro siglo digital. Otra innovación fue que la NASA construyó y mantuvo un gemelo físico de la nave espacial en tierra para que pudiera solucionar problemas sin riesgo para la misión. Esto resultó crucial durante la problemática misión Apolo 13 y ayudó a la NASA a llevar a los astronautas a casa de manera segura. Este concepto básico ahora se ha convertido en el uso de gemelos digitales, o DT, todavía gemelos, pero construidos y mantenidos en el ámbito digital en lugar del físico. Básicamente, un DT es un modelo dinámico de un sistema físico que permite una experimentación rápida y creativa a muy bajo costo y riesgo.

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Los DT ya se han utilizado en aplicaciones especializadas y complejas, como observar y modelar el funcionamiento de un motor de avión o equipo de fabricación. Estas implementaciones iniciales de DT fueron tácticas, principalmente para la visualización de datos y la gestión del ciclo de vida del producto. Pero ahora, gracias a una confluencia de avances tecnológicos, los DT se encuentran en un punto de inflexión intrigante: la transición de ese dominio táctico especializado a convertirse en herramientas estratégicas con diversas aplicaciones.

Los líderes ahora tienen una oportunidad inspiradora de aprovechar los DT para la luna de hoy: lograr el éxito empresarial al tiempo que ayudan a nuestro planeta y a la humanidad. Pueden usar DT para crear estrategias nuevas oportunidades interdisciplinarias e impulsar una transformación digital inteligente. Y pueden usar DT para lograr objetivos de sostenibilidad agresivos y mejorar la salud y la seguridad de sus empleados y comunidades.

Cómo están avanzando los gemelos digitales

Lo que hace que un DT sea especial es que es dinámico: siempre debe reflejar el estado exacto del sistema físico. Esto requiere dos partes clave para trabajar en conjunto: un modelo que describe el comportamiento de su gemelo físico y sensores que proporcionan el “acoplamiento” en tiempo real al modelo. Por ejemplo, un DT creado para capturar la experiencia de los ocupantes dentro de un edificio debe reflejar la temperatura, la humedad, la calidad del aire y varios otros atributos de cada habitación. Los edificios, como todos los sistemas físicos, son muy difíciles de modelar porque cambian con el tiempo: las tuberías se oxidan, los serpentines de calefacción se degradan y las vigas se debilitan. Los sistemas biológicos como los bosques, los campos y los seres humanos cambian de manera aún más impredecible. Para las operaciones de fabricación o de aeronaves, estos cambios son más fáciles de monitorear con sensores ubicuos, y el costo es justificable debido a las grandes inversiones de capital que ya están en juego. Para la mayoría de los otros sistemas, el modelado y la medición han sido difíciles e inasequibles hasta hace poco.

Lo que ha cambiado es que varias tecnologías han alcanzado la mayoría de edad y ahora se pueden combinar de formas únicas. El Internet de las cosas (IoT) ha madurado, por lo que tenemos sensores cada vez más baratos para medir muchos parámetros físicos nuevos con precisión. Las redes de comunicaciones 5G permiten la transmisión de datos de ancho de banda amplio a velocidades casi en tiempo real. Los avances en realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) nos permiten ver una visualización 3D realista, ya sea de un puente, un edificio o un órgano humano. La inteligencia artificial (IA) y las técnicas de aprendizaje automático nos ayudan a modelar cómo funciona un sistema y a veces, incluso a predecir cómo podría funcionar en escenarios futuros. El acoplamiento a datos de IoT en tiempo real ancla estos modelos en la realidad y transforma el DT en una herramienta poderosa. Ahora podemos hacer mucho más que solo observar: podemos diagnosticar, controlar y a veces, incluso proporcionar un pronóstico para diversos sistemas físicos. Entonces, ¿cómo usamos esta nueva capacidad?

Dónde los DT pueden ayudar a focalizar las prioridades estratégicas

En el Center for Information Technology Research in the Interest of Society (CITRIS) y el Banatao Institute, uno de los centros de investigación e innovación de la Universidad de California, estamos trabajando con socios en la industria, el gobierno y el mundo académico para desarrollar DT precisos para diversas aplicaciones. como edificios, minas, vehículos, activos de energía renovable, represas, bosques e incluso tejidos y órganos humanos.

Basándonos en nuestra experiencia con Siemens, Komatsu, Kajima, Enel Foundation, Lam Research, SEMI y la National Research Foundation de Singapur, vemos tres prioridades de alto nivel comunes entre los líderes empresariales donde existe un gran potencial para aprovechar los DT: sostenibilidad, inteligencia innovación y salud y seguridad.

Sustentabilidad. Es una estrategia de cada vez más alta prioridad para muchas corporaciones y organizaciones globales, y muchas se han fijado metas agresivas para lograr la neutralidad de carbono en los próximos 10 a 20 años. Los DT pueden ser invaluables para lograr estos objetivos de sostenibilidad al ayudar a reducir drásticamente el consumo de energía y apoyar un desarrollo más eficiente de alternativas ecológicas.

Los edificios representan casi el 40% del consumo energético mundial y un nivel proporcional de emisiones de gases de efecto invernadero. En nuestro trabajo, encontramos que los DT pueden ayudar a reducir el consumo de energía en edificios comerciales a casi la mitad.

Es difícil experimentar en un edificio real sin interrumpir las operaciones, incurriendo en muchos gastos y agregando riesgo a los ocupantes. Entonces, como un proyecto piloto a través de nuestro programa de socios con la Alianza Educativa para la Investigación de Berkeley en Singapur, creamos y aplicamos un DT a una escuela primaria en Singapur, con el objetivo de minimizar el consumo de energía y garantizar un ambiente saludable y cómodo para los niños. Para crear este DT, desarrollamos un conjunto de sensores portátiles y fáciles de instalar para medir el “estado” real del edificio y lo combinamos con modelos basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje automático para visualizar la ocupación, la calidad del aire, la iluminación y la ventilación. A continuación, podríamos experimentar de forma segura y rápida con el DT para encontrar una solución óptima. Este enfoque básico se puede expandir a cualquier edificio y ahora estamos trabajando con Siemens en una implementación avanzada.

También encontramos que los DT pueden beneficiar a industrias como la construcción, la explotación de canteras y la minería, cuyas operaciones básicas generan gases de efecto invernadero. Hemos demostrado que los DT pueden mejorar la eficiencia de los equipos y reducir las emisiones de manera significativa. Estas innovaciones también ayudan a alcanzar objetivos de sostenibilidad globales más amplios, porque, irónicamente, incluso las alternativas “verdes” requieren más minería: las baterías de los vehículos eléctricos necesitan litio, los motores eléctricos de alta eficiencia necesitan elementos de tierras raras, los paneles solares necesitan aluminio, etc.

Innovación inteligente. Gran parte de la innovación actual se centra en agregar “inteligencia” a las cosas: los automóviles, los hogares, la energía, la agricultura, la infraestructura y las ciudades, por ejemplo, se están haciendo “inteligentes”. Los DT pueden respaldar la innovación necesaria para esta transformación digital a sistemas inteligentes.

Por ejemplo, hemos creado DT para hacer que las turbinas eólicas sean inteligentes combinando técnicas de detección de fibra óptica con IA y modelos de aprendizaje automático. Al medir y modelar cada detalle de la turbina, creamos un DT que refleja el estado de la turbina en todo momento. Incluso predice cuándo se soltará un perno específico, de los miles que aseguran la turbina. Esto reduce los costos de mantenimiento, evita fallas catastróficas y mejora la confiabilidad de la energía renovable. Usando innovaciones similares en detección y modelado, estamos agregando inteligencia a las presas para que puedan advertir de una brecha inminente, y a las carreteras para que puedan ayudar a que el tráfico fluya con mayor fluidez. Nuestros DT para agricultura inteligente utilizan drones aéreos y robots agrícolas terrestres para determinar los requisitos exactos de cada planta o árbol. Esto asegura la entrega precisa de agua, fertilizantes y pesticidas, con un mínimo de desperdicio. Estas innovaciones impulsadas por DT mejoran la seguridad alimentaria y también mitigan la crisis del agua en regiones propensas a la sequía como California.

Salud y seguridad. La pandemia destacó la atención médica a distancia, ya que las visitas de telesalud aumentaron drásticamente. Esta tendencia probablemente perdurará por razones de seguridad y conveniencia y en lugares remotos, donde la experiencia médica local puede ser limitada. Sin embargo, la calidad de una visita de telesalud debe mejorar más allá del audio o video básico. En dos grandes programas piloto para comunidades rurales desatendidas, estamos explorando sensores en tiempo real para monitorear a los pacientes, IA para analizar los datos de los pacientes y AR/VR para una mejor visualización. Estos elementos de DT proporcionan a los médicos datos oportunos y herramientas analíticas rápidas para que puedan diagnosticar y tratar enfermedades rápidamente.

Los DT también pueden mejorar la seguridad en el lugar de trabajo. Hemos demostrado que pueden modelar y predecir con precisión la propagación de patógenos virales a través de gotitas dentro de entornos de producción de chips. Estas salas blancas son vitales para el ecosistema de electrónica de $3 billones y cualquier cierre puede resultar en la pérdida de miles de millones de dólares. Los DT guían a los gerentes de las instalaciones a desarrollar prácticas más seguras para que los trabajadores operen de manera productiva mientras se minimiza el riesgo de infección.

Mejores prácticas para implementar DT

Los DT tienen un potencial emocionante, pero su implementación es un desafío porque integran múltiples plataformas tecnológicas y requieren una financiación, talento y experiencia significativos. Si estos elementos tecnológicos y organizativos no se planifican y ejecutan de manera eficaz, los proyectos de DT pueden terminar en frustración y decepción. Para ayudar a los líderes y equipos a tener éxito, ofrecemos cuatro recomendaciones sucintas para aumentar la probabilidad de éxito en los proyectos de DT.

1. Inspira con un objetivo claro y un caso de negocio sólido. Nos parece fundamental comenzar con un objetivo bien articulado que inspire a las personas y se traduzca en un caso de negocio viable para un proyecto de DT. Por ejemplo, en nuestro proyecto de edificios inteligentes, motivamos a un equipo multidisciplinario global de 200 investigadores con un objetivo simple pero convincente: reducir el consumo de energía de los edificios a la mitad sin comprometer su rendimiento. Traducir esto en un caso de negocios fue sencillo, porque estos ahorros de energía se correlacionan directamente con los ahorros de costos y la reducción de emisiones.

2. Combina la física y la IA de manera óptima al diseñar un modelo DT. Tanto los modelos físicos como los basados ​​en IA tienen limitaciones. Los modelos de IA dependen de grandes cantidades de datos y no siempre es posible recopilar o generar lo suficiente para el nivel de precisión requerido. Además, estos modelos carecen de conocimiento físico. Un automóvil autónomo no “entiende” que está en las colinas de San Francisco y no en la llanura de Dallas, y un modelo de inteligencia artificial puede no saber lo que no sabe, lo que podría provocar un accidente catastrófico. Mientras tanto, los modelos basados ​​en la física pura ofrecen una gran comprensión intuitiva, pero están limitados por lo que podemos medir.

Hemos determinado que un enfoque híbrido que combine la física y la inteligencia artificial funciona mejor, porque aprovecha lo mejor de ambos mundos y supera las limitaciones de cada uno. En nuestro DT de canteras, utilizamos IA para modelar el funcionamiento autónomo de una excavadora, pero la combinamos con un modelo físico del suelo y las rocas que está excavando. De manera similar, para nuestro DT de salud, usamos la tecnología para modelar una mano robótica diestra, pero la combinamos con modelos físicos de la piel y el tejido sobre el que está operando.

3. Desarrolla experiencia interdisciplinaria. Las oportunidades interdisciplinarias requieren una sinergia entre las plataformas tecnológicas y los dominios de aplicaciones. Los expertos en salud, agricultura, minería y construcción deben trabajar con profesionales de inteligencia artificial, IoT, software y hardware. Es más fácil decirlo que hacerlo, dado que una sola organización puede no tener toda esta experiencia. Los líderes deben ser proactivos a la hora de forjar asociaciones bien pensadas para garantizar que sus equipos tengan la combinación de talento adecuada de tecnología y conocimiento del dominio.

4. Impulsa una estrategia de datos de arriba hacia abajo. Los DT viven o mueren por la relevancia y precisión de los datos que se miden y modelan. La adquisición de datos suele ser al menos un desafío empresarial tanto como técnico y no puede ser una ocurrencia tardía. Los líderes deben asegurarse de que existe una estrategia de arriba hacia abajo para proporcionar acceso a los datos correctos y garantizar su calidad, procedencia y seguridad.

Desde sus aplicaciones anteriores en el monitoreo táctico de maquinaria especializada, los DT se están convirtiendo ahora en herramientas estratégicas para diversas aplicaciones porque pueden diagnosticar, controlar e incluso predecir cada vez más el comportamiento de sistemas físicos complejos. Ha llegado el momento de que los líderes empresariales consideren cómo pueden aprovechar los DT para buscar nuevas oportunidades de crecimiento. Los DT son particularmente útiles para explorar oportunidades estratégicas interdisciplinarias, donde es arriesgado experimentar con algo real, ya sea un edificio, una excavadora o una persona. Especialmente emocionante es el potencial de usar DT para crear valor comercial al mismo tiempo que se cumplen los objetivos de sostenibilidad y se mejoran las vidas de las personas.

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¿Y si pudiéramos detener la próxima pandemia en seco? ¿Y si pudiéramos reducir en un tercio el consumo mundial de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero? ¿Qué pasaría si los pediatras pudieran tratar mejor a los niños enfermos o lesionados en clínicas rurales remotas? Los DT pueden ayudarnos a abordar estos grandes desafíos con éxito.

SOBRE LOS AUTORES

Pushkar P. Apte, Ph.D., es director de iniciativas estratégicas en el Centro de Investigación de Tecnología de la Información en Interés de la Sociedad (CITRIS) y el Instituto Banatao de la Universidad de California, Berkeley. Costas J. Spanos, Ph.D., es director en CITRIS y el Instituto Banatao y profesor distinguido en UC, Berkeley.

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