Digitale tvillinger
Konseptet digitale tvillinger har vi allerede møtt på, da vi snakket om din digitale skygge i første kapittel.
Som vi var inne på der, er digitale tvillinger digitale modeller av noe som finnes i virkeligheten – det være seg fysiske objekter, steder, systemer eller mennesker. En annen måte å se på det er som en simulering av det som skjer i et system, en prosess eller en gjenstand.
Det er greit å poengtere at det her ikke er snakk om en bestemt teknologi, men snarere en måte å anvende teknologi. Den digitale tvillingen kan være basert på beregningsmodeller, maskinlæringsalgoritmer, sensordata og andre data.
Se på det som at det er en måte å samle all data du har om en prosess eller en gjenstand, slik at du kan bruke disse til for eksempel å overvåke hva som skjer – og å forutsi hva som vil komme til å skje.
Hvordan fungerer digitale tvillinger?
Den grunnleggende ideen bak digitale tvillinger er som følger:
- Du har en (tenkt eller reell) gjenstand eller prosess som du er interessert i å observere, optimalisere, gjøre tester på, forutsi atferden til eller lignende
- Du lager en form for virtuell, digital representasjon av denne
- Ofte vil du knytte den virkelige gjenstanden eller prosessen sammen med den digitale tvillingen i form av at data samles inn fra gjenstanden/prosessen (for eksempel via sensorer) eller utveksles og går begge veier (IoT-enheter)
Ofte kan tvillingen altså ta i mot data fra det aktuelle objektet, prosessen eller systemet. Det vil utgjøre et grunnlag for den digitale tvillingen slik at tester, simuleringer og tilstandsovervåking langt på vei kan gjøres på den digitale tvillingen i stedet for den virkelige tingen, med oppdaterte data.
I industrien brukes dette til å optimalisere produksjon og effektivisere drift, for eksempel kjøre tester uten å avbryte driften, eller simulere mulige utfall for å ta bedre valg og optimalisere prosesser. Med andre ord: spare penger og redusere belastningen på klima og miljø.
Digitale modeller av fysiske ting er på ingen måte noe nytt. Men det at en digital tvilling utnytter data fra den fysiske verden til analyse – ofte ved hjelp av maskinlæring – gjør at tvillingen hele tiden lærer av de virkelige objektene, gjerne i sanntid.
Hva brukes digitale tvillinger til?
Kraftbransjen er blant dem som bruker digitale tvillinger flittig. For eksempel mater Statnett digitale tvillinger med sanntidsdata om strømforbruket i Norge for å sikre at de får levert strøm. Nettselskapene trenger også gode modeller for å regulerer et marked som kan være svært uforutsigbart, slik at de kan ta bedre beslutninger.
Teknologien kan også brukes i utviklingen av fysiske gjenstander: Ved å bruke en digital tvilling i arbeidet med prototyping, kan du kjøre tester virtuelt – og unngå utfordringer og kostnader knyttet til fysiske prototyper. Bilprodusenter bruker for eksempel sensordata fra biler ute på veien for å utvikle alt fra bedre selvkjøringsteknologi til batterisparing og bedre veigrep.
Det er ikke bare store virksomheter som vil kunne dra nytte av å bruke digitale tvillinger. Se for deg at du selv kan spare strøm ved å kjøre simuleringer for forbruket i boligen din. Da kan du se hvordan rutiner og planer påvirker strømbruken, og legge til variabler som for eksempel utendørstemperatur for å ta mer kostbesparende valg.
Teknologien brukes også av forskere, for eksempel innen klima og miljø. Her kan en lage digitale tvillinger av naturlige økosystemer, av havet eller av den saks skyld hele verden, for eksempel for å overvåke og simulere ulike scenarier rundt for eksempel ekstremvær, lysforurensning og global oppvarming.
For å oppsummere kan vi si at digitale tvillinger er en god måte å sørge for at vi virkelig drar nytte av blant annet simuleringer, modellering, beregning, tingenes internett og datastrømming (som du vil lære mer om i senere kapitler). Det er også et godt verktøy å ta i bruk sammen med kunstig intelligens.