Los gemelos digitales son un concepto bastante simple: son la representación digital de cualquier producto, sistema o proceso real y se utilizan para simulación, monitoreo e integración. Si bien el concepto es simple, el valor de la tecnología aplicada es significativo. Los gemelos digitales tienen un papel que desempeñar en casi todo, desde las ciudades inteligentes hasta la manufactura, desde la atención médica hasta los servicios financieros. A medida que los científicos de datos dominen los modelos necesarios para producir gemelos digitales, el mercado mundial de gemelos digitales se disparará de 10.100 millones de dólares en 2023 a 110.100 millones de dólares en 2028, a una tasa compuesta anual del 61,3%. VER: Los gemelos digitales se ubican como la tecnología más importante de 2024 junto con la inteligencia artificial y la computación en la nube. Australia, particularmente a nivel de gobierno estatal, está invirtiendo con entusiasmo en gemelos digitales. Desafortunadamente, adoptar el enfoque correcto es un desafío enorme y parece que Australia se quedará atrás en el desarrollo de esta capacidad. Cómo se utilizan los gemelos digitales Los casos de uso y el valor de los gemelos digitales pueden ser difíciles de entender a partir de su definición literal, y parte del problema es su amplitud. Sin embargo, los gemelos digitales permiten una verdadera innovación y transformación de próxima generación en un mundo de Industria 4.0. Los gemelos digitales se pueden utilizar para respaldar las cadenas de suministro, probar innovaciones para su preparación comercial, mejorar el desarrollo de productos, generar información clave para mejorar el funcionamiento de empresas o ciudades, o simplemente entretener (Figura A). Es por eso que habrá tal explosión en la demanda de aquellos que puedan crear gemelos digitales efectivos en toda la industria. Figura A: Casos de uso de gemelos digitales únicamente en la fabricación. Fuente: Databricks Ejemplos de usos de gemelos digitales Algunos ejemplos de cómo se utilizan en todo el mundo incluyen: La Serie NTT Indycar pudo brindar una experiencia superior a los fanáticos mediante el uso de una combinación de gemelos digitales, análisis de datos y capacidades de inteligencia artificial para brindar información real. -Información temporal sobre las carreras, incluidos adelantamientos directos y predicciones en boxes. Rolls-Royce utiliza la tecnología de gemelos digitales para realizar mejoras en los motores que utiliza en los aviones y, al hacerlo, ha mejorado el tiempo entre mantenimientos de los motores hasta en un 50% y ha mejorado la eficiencia de carbono de sus motores. Bayer Corp ha creado fábricas virtuales para sus sitios de fabricación de semillas de maíz y ahora puede comprimir 10 meses de operaciones en esos sitios en solo dos minutos. En ejemplos más simples, ChatGPT y otros modelos de IA generativa tienen la capacidad de funcionar como gemelos digitales para procesos lingüísticos y artísticos, y la tecnología de realidad aumentada y virtual crea gemelos digitales en espacios físicos con los que los usuarios interactúan. Australia tiene una gran oportunidad Dada la capacidad de los gemelos digitales para desbloquear la innovación y aportar mejoras a todos los sectores, existe un importante imperativo comercial para que Australia lo haga bien. Como señaló un informe publicado por Standards Australia a finales de 2023: “Estamos en las primeras etapas de una importante transformación del mercado posible en parte gracias a una importante innovación digital. La capacidad de los gemelos digitales en todo el país está creciendo y es probable que tenga un profundo impacto en la forma en que trabajamos, vivimos y jugamos. Las innovaciones impulsadas por las tecnologías digitales, incluido el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, podrían sumar hasta 315 mil millones de dólares a nuestra economía para 2028. A través de los programas estatales de gemelos digitales en marcha en Australia Occidental, Nueva Gales del Sur, Queensland y Victoria, Australia está bien posicionada para Aprovecha estas oportunidades”. Figura B: Una visión del papel que tendrán los gemelos digitales en la sociedad. Fuente: Standards Australia Los estados australianos invierten mucho en gemelos digitales. Las inversiones que el informe señala incluyen una inversión de 40 millones de dólares por parte de Nueva Gales del Sur, una inversión de 37,4 millones de dólares por parte de Victoria y una inversión de 140 millones de dólares por parte de Australia Occidental. «El programa Spatial WA no sólo mejorará los procesos de toma de decisiones, sino que también agilizará la planificación, acelerará el acceso a la tierra y brindará confianza a las inversiones, continuando nuestros esfuerzos para diversificar la economía de WA», dijo sobre el proyecto el Ministro de Tierras de Australia Occidental, John Carey. Más allá del gobierno, ahora también hay 25 empresas emergentes en Australia y Nueva Zelanda que se centran en la tecnología de gemelos digitales, lo que pone de relieve el creciente entusiasmo que Australia tiene por esta floreciente tecnología. El desafío es que, en las empresas, el gobierno y los investigadores, las organizaciones australianas a menudo simplemente no se encuentran en un lugar donde puedan impulsar el éxito en proyectos de gemelos digitales. Más cobertura de Australia Gemelos digitales: Australia, técnicamente exigente y con un uso intensivo de recursos de datos, también carece de preparación para los gemelos digitales en otros aspectos. Por ejemplo, un informe reciente de la Universidad de Melbourne afirmó que existían barreras de infraestructura tecnológica que Australia tardó en superar. “Los Urban Digital Twins (UDT) lideran el camino a la hora de abordar cuestiones tecnológicas, éticas y sociotécnicas”, señala un informe de la Universidad de Melbourne, que destaca algunos de los trabajos que la universidad está realizando con esta tecnología. “A pesar de ello, existen barreras para su aplicación. El éxito de la tecnología UDT depende de una comunicación oportuna y bidireccional entre los entornos físico y digital, sin compromisos”. El desafío, continuó afirmando la Universidad, comienza con la falta de alfabetización digital entre muchos tomadores de decisiones. Al haber menos apreciación por las tecnologías digitales, hubo menos apetito por invertir en ellas. Más allá de eso, los gemelos digitales tienen requisitos de datos extremos, tanto en términos de cantidad como de calidad, y muchas organizaciones continúan luchando con un enfoque aislado de los datos, lo que socava su capacidad de ejecutar gemelos digitales. Los errores en la adopción de gemelos digitales son un caso que se repite en la historia De hecho, en muchos sentidos, el viaje del gemelo digital parece ser paralelo a la historia de la transformación digital y la IA que le precedieron: una falta de comprensión de qué son los gemelos digitales. genera entusiasmo e inversión, pero sin la comprensión adecuada, el riesgo de fracaso es mayor. Gavin Cotterill, fundador y director general de la consultora australiana de gemelos digitales GC3 Digital, dijo en una entrevista con IoT Hub: “Mucha gente piensa que el gemelo digital solo se centra en un llamativo modelo 3D, pero en realidad es una estrategia de gestión de datos maestros. » “Se necesitan datos de buena calidad para respaldar la toma de decisiones y la calidad de nuestros datos, en general, es bastante pobre. Tenemos muchos datos, pero no sabemos qué hacer con ellos”, dijo Cotterill. «La gobernanza de datos y la estrategia de datos son la parte poco atractiva del gemelo digital: es la sala de máquinas, es el combustible». VER: Las organizaciones australianas tendrán un enfoque renovado en la gobernanza de datos en 2024. Esto significa que los líderes de TI enfrentan desafíos competitivos con respecto a los gemelos digitales. Por un lado, existe el apetito, particularmente entre los ejecutivos y juntas directivas, de estar al tanto de lo último en tecnología. Por otro lado, las organizaciones australianas, en su conjunto, no están preparadas para aprovechar la oportunidad del gemelo digital. Como vimos anteriormente con la transformación digital, y estamos viendo ahora con la IA, el entusiasmo sin la base necesaria es una receta para que las inversiones tengan un rendimiento inferior. Los gemelos digitales parecen ir en la misma dirección. Cómo Australia puede prosperar con gemelos digitales Desarrollar y ejecutar con éxito una estrategia de gemelos digitales requiere un nivel increíblemente alto de habilidad y competencia en tecnologías digitales. Esto se aplica a toda la gama. Los gemelos digitales implicarán análisis de datos, inteligencia artificial, así como una comprensión profunda y estratégica del campo en el que se está creando el gemelo digital. En términos de gestión de proyectos, requieren la capacidad de reunir a una amplia gama de especialistas en un ambiente colaborativo. Esto será un verdadero desafío para muchas organizaciones y equipos de TI australianos. Sin embargo, la oportunidad que está sobre la mesa tiene el potencial de ser tan transformadora en la forma de hacer negocios como lo fue la transformación digital hace una década.
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Se avecina el fin de la Ley de Moore. Los ingenieros y diseñadores sólo pueden hacer mucho para miniaturizar los transistores y empaquetar tantos como sea posible en chips. Por eso están recurriendo a otros enfoques para el diseño de chips, incorporando tecnologías como la IA en el proceso. Samsung, por ejemplo, está añadiendo IA a sus chips de memoria para permitir el procesamiento en la memoria, ahorrando así energía y acelerando el aprendizaje automático. Hablando de velocidad, el chip TPU V4 AI de Google ha duplicado su poder de procesamiento en comparación con el de su versión anterior. Pero la IA encierra aún más promesa y potencial para la industria de los semiconductores. Para comprender mejor cómo la IA revolucionará el diseño de chips, hablamos con Heather Gorr, gerente senior de productos de la plataforma MATLAB de MathWorks. ¿Cómo se utiliza actualmente la IA para diseñar la próxima generación de chips? Heather Gorr: La IA es una tecnología tan importante porque está involucrado en la mayor parte del ciclo, incluido el proceso de diseño y fabricación. Aquí hay muchas aplicaciones importantes, incluso en la ingeniería de procesos general donde queremos optimizar las cosas. Creo que la detección de defectos es importante en todas las fases del proceso, especialmente en la fabricación. Pero incluso pensando en el futuro en el proceso de diseño, [AI now plays a significant role] cuando estás diseñando la luz y los sensores y todos los diferentes componentes. Hay mucha detección de anomalías y mitigación de fallas que realmente desea considerar. Heather GorrMathWorks Luego, pensando en el modelado logístico que se ve en cualquier industria, siempre hay un tiempo de inactividad planificado que desea mitigar; pero también terminas teniendo un tiempo de inactividad no planificado. Entonces, mirando hacia atrás en los datos históricos de cuando ha tenido esos momentos en los que tal vez tomó un poco más de tiempo de lo esperado fabricar algo, puede echar un vistazo a todos esos datos y usar IA para tratar de identificar la causa próxima o para ver algo que pueda destacar incluso en las fases de procesamiento y diseño. A menudo pensamos en la IA como una herramienta predictiva o como un robot que hace algo, pero muchas veces se obtiene mucha información de los datos a través de la IA. ¿Cuáles son los beneficios de usar la IA para el diseño de chips? Gorr: Históricamente, He visto muchos modelos basados en la física, que es un proceso muy intensivo. Queremos hacer un modelo de orden reducido, donde en lugar de resolver un modelo tan extenso y costoso desde el punto de vista computacional, podamos hacer algo un poco más barato. Se podría crear un modelo sustituto, por así decirlo, de ese modelo basado en la física, utilizar los datos y luego realizar los barridos de parámetros, las optimizaciones y las simulaciones de Monte Carlo utilizando el modelo sustituto. Esto requiere mucho menos tiempo computacional que resolver directamente las ecuaciones basadas en la física. Entonces, estamos viendo ese beneficio de muchas maneras, incluida la eficiencia y la economía que son los resultados de iterar rápidamente los experimentos y las simulaciones que realmente ayudarán en el diseño. Entonces, ¿es como tener un gemelo digital en cierto sentido? Gorr : Exactamente. Eso es más o menos lo que la gente está haciendo, donde tienes el modelo del sistema físico y los datos experimentales. Luego, en conjunto, tienes este otro modelo que puedes modificar y ajustar y probar diferentes parámetros y experimentos que te permitan analizar todas esas situaciones diferentes y llegar a un mejor diseño al final. Por lo tanto, será más eficiente. y, como dijiste, ¿más barato? Gorr: Sí, definitivamente. Especialmente en las fases de experimentación y diseño, donde intentas cosas diferentes. Obviamente, esto generará importantes ahorros de costos si realmente estás fabricando y produciendo. [the chips]. Quiere simular, probar y experimentar tanto como sea posible sin crear algo utilizando la ingeniería de procesos real. Hemos hablado de los beneficios. ¿Qué hay de los inconvenientes? Gorr: El [AI-based experimental models] tienden a no ser tan precisos como los modelos basados en la física. Por supuesto, es por eso que se hacen muchas simulaciones y barridos de parámetros. Pero ese también es el beneficio de tener ese gemelo digital, donde puedes tenerlo en cuenta: no será tan preciso como ese modelo preciso que hemos desarrollado a lo largo de los años. Tanto el diseño como la fabricación del chip requieren un uso intensivo del sistema; Tienes que considerar cada pequeña parte. Y eso puede ser realmente un desafío. Es un caso en el que es posible que tengas modelos para predecir algo y diferentes partes de ello, pero aun así necesitas unirlo todo. Una de las otras cosas en las que pensar también es que necesitas los datos para construir los modelos. Tienes que incorporar datos de todo tipo de sensores diferentes y diferentes tipos de equipos, y eso aumenta el desafío. ¿Cómo pueden los ingenieros usar la IA para preparar y extraer mejor información de los datos del hardware o de los sensores? Gorr: Siempre pensamos en usar la IA para predecir algo o realizar alguna tarea de robot, pero puedes usar la IA para crear patrones y seleccionar cosas que quizás no hayas notado antes por tu cuenta. Las personas usarán IA cuando tengan datos de alta frecuencia provenientes de muchos sensores diferentes, y muchas veces es útil explorar el dominio de la frecuencia y cosas como la sincronización o el remuestreo de datos. Esto puede ser un verdadero desafío si no está seguro de por dónde empezar. Una de las cosas que yo diría es que utilice las herramientas disponibles. Hay una gran comunidad de personas trabajando en estas cosas y puedes encontrar muchos ejemplos. [of applications and techniques] en GitHub o MATLAB Central, donde las personas han compartido buenos ejemplos, incluso pequeñas aplicaciones que han creado. Creo que muchos de nosotros estamos sumergidos en datos y simplemente no estamos seguros de qué hacer con ellos, así que definitivamente aproveche lo que ya existe en la comunidad. Puede explorar y ver qué tiene sentido para usted, y aportar ese equilibrio entre el conocimiento del dominio y la información que obtiene de las herramientas y la IA. ¿Qué deberían considerar los ingenieros y diseñadores al utilizar la IA para el diseño de chips? Gorr: Piense en los problemas que enfrenta. estás tratando de resolver o qué ideas esperas encontrar, y trata de ser claro al respecto. Considere todos los diferentes componentes, documente y pruebe cada una de esas partes diferentes. Considere a todas las personas involucradas, explique y transmítalas de una manera que sea sensata para todo el equipo. ¿Cómo cree que la IA afectará los trabajos de los diseñadores de chips? Gorr: Liberará una gran cantidad de capital humano para personal más avanzado. tareas. Podemos usar la IA para reducir el desperdicio, optimizar los materiales, optimizar el diseño, pero aún así tienes a ese ser humano involucrado cuando se trata de la toma de decisiones. Creo que es un gran ejemplo de personas y tecnología trabajando de la mano. También es una industria en la que todas las personas involucradas, incluso en la planta de fabricación, necesitan tener cierto nivel de comprensión de lo que está sucediendo, por lo que esta es una gran industria para hacer avanzar la IA debido a cómo probamos las cosas y cómo pensamos sobre ellas antes de ponerlas a prueba. ¿Cómo imagina el futuro de la IA y el diseño de chips? Gorr: Depende en gran medida de ese elemento humano: involucrar a las personas en el proceso y tener ese modelo interpretable. Podemos hacer muchas cosas con las minucias matemáticas del modelado, pero todo se reduce a cómo lo usan las personas, cómo todos en el proceso lo entienden y aplican. La comunicación y la participación de personas de todos los niveles en el proceso serán realmente importantes. Veremos menos de esas predicciones superprecisas y más transparencia en la información, el intercambio y ese gemelo digital, no solo usando IA sino también nuestro conocimiento humano y todo el trabajo que muchas personas han hecho a lo largo de los años. Artículos del sitioArtículos relacionados en la Web
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