Entra a una fábrica de ensamblaje de automóviles. Mira a los trabajadores ajustar las tuercas en los tornillos. Escucha el zumbido de las herramientas neumáticas. Observa carrocerías de automóviles prístinas que se deslizan a lo largo de la línea y los robots transportando piezas.
Ahora, activa su digital twin 3D en línea. Observa a los humanos digitales animados trabajando en la misma versión, pero digital, de la planta. Arrastra y suelta robots para mover materiales pesados, y ejecuta simulaciones para optimizaciones, mientras aprovechas los datos del piso de la fábrica en tiempo real para obtener mejoras. Eso es un digital twin.
Un digital twin es una representación virtual, una simulación realista de materiales y aspectos físicos, de un sistema o recurso físico del mundo real, que se actualiza de forma continua.
Los digital twins no solo son para personas y objetos inanimados. Pueden ser una representación virtual de la arquitectura de redes de computación que se usa como espacio aislado para las simulaciones de ciberataques. Pueden replicar un proceso de un centro de cumplimiento para probar las interacciones entre humanos y robots antes de activar determinadas funciones de robots en entornos en vivo. Las aplicaciones son tan amplias como la imaginación.
Los digital twins están revolucionando las operaciones de los negocios. Se pronostica que el mercado mundial de plataformas de digital twins alcanzará los 86,000 millones de dólares para el 2028, según Grand View Research. En este informe, se menciona al COVID-19 como un catalizador para la adopción de digital twins en industrias específicas.
¿Qué Impulsa a los Digital Twins?
La Internet de las Cosas está revolucionando los digital twins.
La IoT permite que las máquinas y dispositivos conectados compartan datos con sus digital twins y viceversa. Esto se debe a que los digital twins son versiones simuladas por computadora, actualizadas y siempre disponibles de los procesos o elementos físicos conectados a la IoT del mundo real que representan.
Digital twins son representaciones virtuales que pueden capturar la física de las estructuras y las condiciones cambiantes de forma interna y externa, según se miden mediante miles de sensores conectados e impulsados por la computación de edge. También pueden ejecutar simulaciones dentro de las virtualizaciones para probar problemas y buscar mejoras mediante actualizaciones de servicios.
El desarrollo de robótica y los vehículos autónomos son solo un par de los ejemplos que se usan en digital twins para imitar los entornos y equipos físicos.
«Los vehículos autónomos a un nivel muy simple son robots que operan en el mundo abierto, que se esfuerzan por evitar el contacto con cualquier cosa», dijo Rev Lebaredian, vicepresidente de Tecnología de Simulación y Omniverse de NVIDIA. «Con el tiempo, tendremos robots autónomos sofisticados que trabajan junto a los humanos en entornos como las cocinas, manipulando cuchillos y otras herramientas peligrosas. Necesitamos digital twins de los mundos en los que van a operar, para que podamos enseñarles de forma segura en el mundo virtual antes de transferir su inteligencia al mundo real».
Digital Twins en Entornos Virtuales 3D
Los mundos 3D virtuales compartidos reúnen a las personas para colaborar en digital twins.
El universo virtual 3D interactivo es evidente en los games. Los juegos sociales en línea, como Fortnite y el mundo virtual de Roblox generado por los usuarios, ofrecen un vistazo al potencial de las interacciones.
Las llamadas por videoconferencia en la realidad virtual, con los participantes existentes como avatares de sí mismos en una sala de virtuales compartidas, son un paso para hacer realidad las posibilidades de la empresa.
Hoy en día, existen las herramientas para desarrollar cada uno de estos mundos virtuales compartidos en una plataforma de colaboración virtual compartida en este entorno.
Omniverse Replicator para Simulaciones de Digital Twins
En GTC, NVIDIA presentó Omniverse Replicator para ayudar a desarrollar digital twins. Es un motor de generación de datos sintéticos que produce datos físicamente simulados para redes neuronales profundas.
Junto con esto, la compañía presentó dos implementaciones del motor para aplicaciones que generan datos sintéticos: NVIDIA DRIVE Sim, un mundo virtual para alojar los digital twins de vehículos autónomos y NVIDIA Isaac Sim, un mundo virtual para los digital twins de robots de manipulación.
Los vehículos autónomos y los robots construidos con estos datos pueden dominar las habilidades en una variedad de entornos virtuales antes de aplicarlas en el mundo físico.
NVIDIA Omniverse se basa en Universal Scene Description de Pixar y en la tecnología NVIDIA RTX, por lo que es la primera plataforma de simulación de mundos escalable, de múltiples GPU y físicamente precisa.
Omniverse ofrece a los usuarios la capacidad de conectarse a varios ecosistemas de software, como Games Unreal Engine, Reallusion, OnShape, Blender y Adobe, que pueden ayudar a millones de usuarios.
La plataforma de desarrollo de referencia es modular y se puede extender fácilmente. Los equipos de NVIDIA han incluido la plataforma para desarrollar aplicaciones de simulación fundamentales, como la anteriormente mencionada NVIDIA Isaac Sim para la generación de datos sintéticos y la robótica, y NVIDIA DRIVE Sim.
DRIVE Sim permite recrear escenarios de conducción en el mundo real en un entorno virtual para permitir las pruebas y el desarrollo de casos de uso raros y peligrosos. Además, dado que el simulador tiene una perfecta comprensión de la realidad en cualquier escena, los datos del simulador se pueden usar para capacitar las redes neuronales profundas que se usan en la percepción de los vehículos autónomos.
Como se muestra en la fábrica del futuro de BMW Group, la modularidad y la apertura de Omniverse le permiten utilizar otras plataformas de NVIDIA, como la plataforma NVIDIA Isaac para robótica, NVIDIA Metropolis para el análisis inteligente de videos y el kit de desarrollo de software NVIDIA Aerial, que ofrece redes de acceso de radio inalámbrico 5G definidas por software y aceleradas por GPU a entornos, así como software de terceros para que los usuarios y las empresas sigan utilizando sus propias herramientas.
¿Cómo Se Conectan los Digital Twins?
Cuando se construye un digital twin y se implementan sus funciones, es necesario implementar recursos de IA.
La Plataforma NVIDIA Base Command permite a las empresas implementar infraestructura de IA a gran escala. Optimiza los recursos para los usuarios y los equipos, y puede controlar el workflow desde el desarrollo temprano hasta la producción.
Base Command se desarrolló para ayudar al equipo interno de investigación de NVIDIA con recursos de IA. Permite administrar los recursos de GPU disponibles, las bases de datos seleccionadas, los espacios de trabajo y las imágenes de contenedores disponibles.
Administra el ciclo de vida del desarrollo de IA, lo que incluye la administración de cargas de trabajo y el uso compartido de recursos, ya que proporciona una interfaz gráfica de usuario y una interfaz de línea de comandos, además de paneles integrados de monitoreo e informes. Ofrece las actualizaciones más recientes de NVIDIA directamente en tus workflows de IA.
Imagina que se trata del motor de computación de la IA.
¿Cómo Se Administran los Digital Twins?
NVIDIA Fleet Command proporciona administración remota de IA.
La implementación de la IA de los digital twins en el mundo real requiere una plataforma de implementación para administrar las actualizaciones a miles, o incluso millones, de máquinas y dispositivos de edge.
NVIDIA Fleet Command es un servicio basado en el cloud al que se puede acceder desde el centro NVIDIA NGC de software acelerado por GPU para implementar, administrar y escalar de forma segura aplicaciones de IA en sistemas y dispositivos conectados al edge.
Fleet Command permite que los centros de cumplimiento, las instalaciones de manufactura, los vendedores minoristas y muchos otros implementen actualizaciones de IA de forma remota.
¿Cómo Avanzan los Digital Twins?
Los digital twins permiten la autonomía de las cosas. Se pueden usar para controlar una contraparte física de forma autónoma.
Por ejemplo, un fabricante de vehículos eléctricos puede usar un digital twin de un sedán para ejecutar simulaciones con actualizaciones de software. Cuando las simulaciones muestran mejoras en el rendimiento del automóvil o resuelven un problema, esas actualizaciones de software se pueden enviar de forma inalámbrica al vehículo físico.
Siemens Energy está creando digital twins para permitir el mantenimiento predictivo de las centrales eléctricas. Un digital twin de esta escala promete reducir el tiempo de inactividad y ahorrar a los proveedores de servicios públicos un estimado de 1700 millones de dólares al año, según la empresa.
Passive Logic, una startup de Salt Lake City, ofrece una plataforma de IA para diseñar y operar de forma autónoma los componentes de IoT de los edificios. Su motor de IA comprende la forma en que los componentes de construcción trabajan juntos, hasta el aspecto físico, y puede ejecutar simulaciones de sistemas de construcción.
La plataforma puede tomar varios puntos de datos y tomar decisiones de control para optimizar las operaciones de forma autónoma. Compara esta ruta de control óptima con los datos reales de los sensores, aplica machine learning y aprende mejoras sobre el funcionamiento del edificio con el tiempo.
Los trenes también están cerca de adoptar la autonomía, y los digital twins se están desarrollando para ayudar a lograrlo. Se usan en simulaciones para funciones como los sistemas automatizados de frenado y de detección de colisiones, que son posibles gracias a la ejecución de la IA en las GPU de NVIDIA.
¿Cuál Es la Historia de los Digital Twins?
Según varias versiones, la NASA fue la primera en presentar la idea del digital twin. Si bien está claro que no está conectado con la Internet de las Cosas, el concepto de los twins iniciales de la NASA y su uso comparten muchas similitudes con los digital twins actuales.
La NASA comenzó con la idea de los digital twins desde la década de 1960. La agencia espacial demostró su enorme potencial en la misión lunar Apolo 13. La NASA había configurado simuladores de sistemas en la nave espacial Apolo 13, que podían obtener actualizaciones de la nave real en el espacio exterior mediante telecomunicaciones. Esto les permitió a los ingenieros de la NASA ejecutar simulaciones de situaciones entre astronautas e ingenieros antes de la partida, y fue muy útil cuando las cosas salieron mal en esa misión en 1970.
Los ingenieros en tierra pudieron resolver problemas con los astronautas en el espacio, gracias a que usaban los modelos en la Tierra como referencia. Esto les permitió evitar la misión termine en desastre.
¿Qué Tipos de Digital Twins Existen?
Simulaciones de Ciudades Inteligentes
Las ciudades inteligentes están apareciendo en todas partes. Gracias a las cámaras de video, la computación de edge y la IA, las ciudades pueden comprender todo, desde el estacionamiento hasta el flujo de tráfico y los patrones de crímenes. Los planificadores urbanos pueden estudiar los datos para ayudar a diseñar y mejorar los diseños urbanos.
Los digital twins de las ciudades inteligentes pueden permitir una mejor planificación de la construcción y mejoras constantes en los municipios. Las ciudades inteligentes están construyendo réplicas 3D de sí mismas para ejecutar simulaciones. Estos digital twins ayudan a optimizar el flujo de tráfico, el estacionamiento, el alumbrado público y muchos otros aspectos para mejorar la vida en las ciudades. Estas mejoras se pueden implementar en el mundo real.
Dassault Systèmes ayudó a desarrollar digital twins en todo el mundo. En Hong Kong, la empresa presentó ejemplos para un estudio de caminabilidad, usando una simulación 3D de la ciudad para la visualización.
NVIDIA Metropolis es un framework de aplicaciones, un conjunto de herramientas para desarrolladores y un gran ecosistema de socios especializados que ayudan a los desarrolladores y proveedores de servicios a mejorar el espacio físico y a desarrollar infraestructuras y espacios más inteligentes mediante la visión habilitada por la IA. La plataforma abarca desde el entrenamiento hasta la inferencia de IA, lo que facilita la implementación del edge al cloud, e incluye herramientas de administración empresariales, como Fleet Command, para administrar mejor las flotas de nodos en el edge.
Digital Twins de Simulación de Tierra
Incluso, los digital twins se aplican en la creación de modelos climáticos.
Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, dio a conocer los planes para construir la supercomputadora de IA más potente del mundo dedicada a predecir el cambio climático.
El sistema, llamado Earth-2, o E-2, creará un digital twin de la Tierra en Omniverse.
Por separado, la Unión Europea presentó Destination Earth, un esfuerzo para desarrollar una simulación digital del planeta. El plan es ayudar a los científicos a mapear con precisión el desarrollo climático y el clima extremo.
A fin de cumplir con el mandato de la UE de alcanzar la neutralidad del clima en 2050, el esfuerzo del digital twin se renderizará a una escala de un kilómetro y se basará en datos de observación actualizados continuamente de sensores climáticos, atmosféricos y meteorológicos. También planea tomar en cuenta las mediciones de los impactos ambientales de las actividades humanas.
Se predice que el proyecto del digital twin Destination Earth requerirá un sistema con 20,000 GPU para funcionar a escala completa, según un documento publicado en Nature Computational Science. Los análisis de simulación pueden permitir que los científicos desarrollen y prueben escenarios. Esto puede ayudar a informar las decisiones políticas y la planificación de desarrollo sustentable.
Este trabajo puede ayudar a evaluar el riesgo de la sequía, controlar el aumento del nivel del mar y realizar un seguimiento de los cambios en las regiones polares. También se puede usar para la planificación de problemas de alimentación y agua, y energías renovable, como parques eólicos y plantas solares. El objetivo es que la principal plataforma de modelado digital esté operativa para el 2023, y que el digital twin esté funcionando para el 2027.
Simulación de Redes de Data Centers
Las redes son un área donde los digital twins reducen el tiempo de inactividad de los data centers.
Con el tiempo, las redes se han vuelto más complicadas. La escala de las redes, la cantidad de nodos y la interoperabilidad entre los componentes se agregan a su complejidad, lo que afecta las operaciones de preproducción y de implementación.
Los digital twins de redes aceleran las implementaciones iniciales al probar el direccionamiento, la seguridad, la automatización y el monitoreo en la simulación. También mejoran las operaciones en curso, incluida la validación de solicitudes de cambio de red en la simulación, lo que reduce los tiempos de mantenimiento.
Las operaciones de redes también evolucionaron a capacidades más avanzadas con el uso de API y la automatización. Además, la telemetría por transmisión (piensa en los sensores conectados a IoT para dispositivos y máquinas) permiten una recopilación constante de datos y análisis en la red para ver problemas y defectos.
La plataforma de simulación de infraestructura NVIDIA Air permite a los ingenieros de redes hospedar digital twins de redes de data centers.
Implementación de Redes 5G con Twins
Ericsson, un proveedor de equipos y servicios de telecomunicaciones, combina décadas de experiencia en simulación de redes de radio con NVIDIA Omniverse Enterprise.
La empresa global está construyendo digital twins a escala de ciudades para simular con precisión la interacción entre las microcélulas y torres 5G y su entorno, a fin de maximizar el rendimiento y la cobertura.
Twins de Manufactura Automotriz
BMW Group, que tiene 31 fábricas en todo el mundo, colabora con NVIDIA en digital twins. El fabricante de automóviles alemán confía en NVIDIA Omniverse Enterprise para ejecutar simulaciones de fábricas y optimizar sus operaciones.
Sus fábricas ofrecen más de 100 opciones para cada automóvil y más de 40 modelos BMW, que ofrecen 2100 configuraciones posibles de un vehículo nuevo. Alrededor del 99% de los vehículos que se producen en las fábricas de BMW son configuraciones personalizadas, lo que crea desafíos para mantener el stock de materiales en la línea de ensamblaje.
Para ayudar a mantener el flujo de materiales para sus fábricas, BMW Group también aprovecha la plataforma de robótica NVIDIA Isaac para implementar una flota de robots para la logística y así mejorar la distribución de materiales en su entorno de producción. Estos robots de asistencia humana, que se usan en escenarios de simulación con humanos digitales en la etapa de preproducción, permiten a la empresa probar de forma segura aplicaciones de robots en el piso de fábrica del digital twin antes de su lanzamiento a la producción.
Las simulaciones virtuales también permiten a la empresa optimizar la línea de ensamblaje, así como la ergonomía y la seguridad de los trabajadores. Los expertos en planificación de diferentes regiones pueden conectarse virtualmente con NVIDIA Omniverse, lo que les permite a los equipos de diseño 3D globales trabajar juntos en varios conjuntos de software en un espacio virtual compartido.
NVIDIA Omniverse Enterprise permite digital twins para diferentes aplicaciones industriales.
Arquitectura, Ingeniería y Construcción
Para los equipos que diseñan edificios, existe una demanda creciente de colaboración eficiente durante el diseño, iteración más rápida en los renderizados y la expectativa de una simulación y fotorrealismo precisos.
Estas demandas pueden volverse aún más desafiantes cuando los equipos están dispersos en todo el mundo.
La creación de digital twins en Omniverse para que los arquitectos, ingenieros y equipos de construcción evalúen los diseños juntos puede acelerar el ritmo de desarrollo, lo que ayuda a que los contratos se ejecuten a tiempo.
Los equipos en Omniverse se pueden reunir virtualmente en una única plataforma interactiva, incluso cuando trabajan en simultáneo en diferentes aplicaciones de software, para desarrollar rápidamente modelos arquitectónicos como si se encontraran en la misma habitación y realizar simulaciones con total precisión física y fidelidad.
Venta Minorista y Cumplimiento
La logística para el cumplimiento de pedidos es una industria enorme de piezas móviles. Los centros de cumplimiento ahora reciben asistencia de robots para ayudar a los trabajadores a evitar lesiones y aumentar su eficacia. Es un entorno repleto de cámaras impulsadas por la IA y la computación de edge para ayudar a elegir, retirar y empacar productos rápidamente. Así es como llegan las entregas de un día a nuestras puertas.
El uso de digital twins significa que gran parte de esto se puede crear en un entorno virtual y se pueden ejecutar simulaciones para eliminar congestionamientos congestionamientos y otros problemas.
Kinetic Vision reinventa los centros de distribución y de entrega inteligentes con digital twins mediante la digitalización y la IA. Implementar con éxito una red de tiendas inteligentes y centros de cumplimiento necesita tecnologías operativas, de datos y de información robustas para permitir soluciones innovadoras de IA y de computación de edge, como el reconocimiento de productos en tiempo real. Esto acelera y agiliza las inspecciones de productos y los cumplimientos de pedidos.
Twins en la Industria Energética
Siemens Energy confía en la plataforma NVIDIA Omniverse para crear digital twins que admitan el mantenimiento predictivo de las centrales eléctricas.
Mediante los frameworks de software NVIDIA Modulus, que se ejecutan en las GPU NVIDIA A100 Tensor Core, Siemens Energy puede simular los efectos más peligrosos del calor, el agua y otras condiciones en los metales con el tiempo para ajustar las necesidades de mantenimiento.
Exploración de Hidrocarburos
Las empresas petrolíferas enfrentan enormes riesgos al intentar aprovechar nuevos yacimientos o reevaluar campos de etapas de producción con la menor desventaja financiera y ambiental. La perforación puede costar cientos de millones de dólares. Después de detectar los hidrocarburos, estas empresas energéticas deben determinar rápidamente las estrategias más rentables para la producción nueva o continua.
Los digital twins para las simulaciones de yacimientos pueden ahorrar muchos millones de dólares y evitar problemas ambientales. Mediante aplicaciones de software técnicos, estas empresas pueden modelar la forma en que el agua y los hidrocarburos fluyen bajo el suelo en medio de pozos. Esto les permite evaluar situaciones potencialmente problemáticas y estrategias de producción virtuales en supercomputadoras.
Después de haber evaluado previamente los riesgos en los digital twins, estas empresas de exploración pueden minimizar las pérdidas cuando se comprometen a nuevos proyectos. Las versiones del mundo real en producción también se pueden optimizar para obtener mejores resultados según el análisis de su doppelppelppeler digital.
Eficiencia en los Aeropuertos
Los digital twins pueden permitir que los aeropuertos mejoren la experiencia de los clientes. Por ejemplo, las cámaras de video pueden monitorear la Administración de Seguridad del Transporte, o TSA, y aplicar la IA para buscar formas de analizar los congestionamientos en las horas pico. Estos se pueden abordar en modelos digitales y, luego, pasar a la producción para reducir los vuelos perdidos. Los videos sobre el manejo de equipaje se pueden evaluar para mejorar las formas en el entorno digital, a fin de garantizar que el transporte llegue a tiempo.
Los plazos de servicio de los aviones también se benefician. Muchos proveedores brindan mantenimiento a los aviones que llegan para que den media vuelta y despeguen de nuevo. El video puede ayudar a las compañías aéreas a realizar un seguimiento de estos proveedores para garantizar los plazos de servicio. Los digital twins también pueden analizar la coordinación de los servicios para optimizar los workflows antes de cambiar las cosas.
Luego, las compañías aéreas pueden hacer responsables a sus proveedores para que puedan llevar a cabo rápidamente los servicios. Los proveedores de servicios, limpiadores, reabastecimiento de combustible, eliminación de basura y desechos, y otros proveedores de servicios, tienen lo que se conoce como acuerdos de nivel de servicio con las compañías aéreas para ayudar a mantener los aviones funcionando a tiempo. Todas estas actividades se pueden ejecutar en simulaciones en el mundo digital y, luego, aplicarse al cronograma en producción para obtener resultados en el mundo real que reducen los retrasos en las salidas.
NVIDIA Metropolis ayuda a procesar enormes cantidades de video desde el edge para que los aeropuertos y otras industrias puedan analizar operaciones en tiempo real y obtener resultados a partir de los análisis.
¿Cuál Es el Futuro para los Digital Twins?
Las simulaciones de digital twins han progresado lentamente durante medio siglo. Sin embargo, los avances de la última década en las GPU, la IA y las plataformas de software están afianzando su adopción en medio de esta era de mayor fidelidad de experiencias más inmersivas.
La creciente penetración de la realidad virtual y la realidad aumentada acelerará este trabajo.
Se espera que las ventas mundiales de cascos de realidad virtual aumenten de aproximadamente 7 millones en 2021 a más de 28 millones en 2025, según la firma de analistas IDC.
Esto es mucho más globos oculares conectados a cascos y que consumen contenido para los entornos virtuales.
Además, todos los usuarios podrán acceder a la plataforma NVIDIA Omniverse para la IA, las interacciones entre humanos y robots y las simulaciones infinitas, lo que impulsa una gran cantidad de avances de los digital twins.
«Durante años, se habló de mundos virtuales y de digital twins. Estamos justo al comienzo de esta transición a la realidad, a medida que la IA se hizo viable y generó una explosión de posibilidades», dijo Lebaredian de NVIDIA.
Comienza la aventura.
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