Сегодня двойники бывают не только у глав государств или звезд эстрады, но и у промышленных предприятий, автомобилей или, скажем, нефтегазовых месторождений. Разумеется, фото на память с ними сделать не получится, ведь это цифровые модели различных объектов. Такие технологии какое-то время успешно применяются в космической промышленности, а теперь активно распространяются в самых разных отраслях, включая нефтегазовый сектор, строительство, коммерческий и общественный транспорт.
От фантастики к реальности
Многое из того, что сейчас стало обычным делом в IT, маркетинге, автоматизации производства, уже давно предсказано фантастами. Возьмем хотя бы металлические облака из «Непобедимого» Станислава Лемма, которые развиваются, думают и эволюционируют. Чем вам не искусственный интеллект и машинное обучение? А ведь книга вышла в свет в начале 1960-х. В свою очередь, Рэй Бредбери в романе «451 по фаренгейту» уже в начале 1950-х предрек такие изобретения, как современные наушники, мобильные гаджеты и контекстная реклама.
Еще одним излюбленным в научной фантастике сюжетом стало создание цифрового двойника человеческого сознания, позволяющего его хозяину жить после смерти. Но и это уже не кажется таким уж невероятным. Ведь в университете имени Лобачевского разрабатывают цифровую копию человека. Правда, пока ученых интересуют не сознание и душа, а внутренние органы и жизненные системы. В будущем такие «нейродвойники» призваны отслеживать состояние здоровья пациента и предупреждать развитие различных заболеваний.
Предикативная аналитика – часть цифрового двойника
Цифровой двойник представляет собой виртуальный прототип одного или нескольких связанных между собой объектов либо процессов. Это сложный программный продукт, который создаётся на основе огромного количества разнообразных данных. Более того, сбор информации продолжается на протяжении всего жизненного цикла реального героя цифровой «экранизации», скажем, двигателя или нефтяной скважины. Для этого широко применяются, в том числе, многочисленные IoT-датчики. Технология моделирует самые разнообразные ситуации, которые могут произойти на производстве, в ходе эксплуатации какого-либо оборудования, изделия, выполнения тех или иных операций.
«При этом используются подходы статистического анализа, машинного обучения, химии, физики, численного моделирования, оптимизации, а также целый ряд теорий: управления, надежности, массового обслуживания, – рассказывает руководитель направления отдела исследования и разработки Центра цифровых инноваций ПАО «Газпром нефть» Дмитрий Шварц.
В целом цифровые двойники выполняют схожие задачи с предикативной аналитикой. Однако последняя не всегда дублирует в цифровой среде весь объект наблюдения, ограничиваясь лишь какими-то отдельными процессами. К примеру, прогнозные IT-решения помогают предсказывать отказы оборудования исходя из анализа рабочей температуры и других параметров. В то время как цифровой двойник является полным виртуальным отражением данного оборудования, что существенно расширяет его возможности. Он может применяться не только для моделирования ситуаций и оценки рисков, но и при создании новых аналогичных объектов в реальности. Так, 3D-модели существующих месторождений помогают «Татнефти» просчитывать риски при разработке очередных скважин со схожими геологическими условиями. К слову, сегодня решения предикативной аналитики все чаще выступают как отдельные компоненты цифрового двойника.
«3D-версия завода должна учитывать огромное количество сценариев в зависимости от расположения оборудования, перемещения работников и проведения операций по ремонту, изменений освещения, чрезвычайных ситуаций, – поясняет генеральный директор Autodesk в России и СНГ Анастасия Морозова. – Это лишь некоторые примеры, все зависит от задач бизнеса. Важно, что погрешность между работой виртуальной модели и реального объекта не должна превышать 5%».
«Нередко одни и те же цифровые двойники используются сразу несколькими организациям – добавляет Дмитрий Шварц. – Например, производителем автомобиля, страховой и обслуживающей организацией».
