사람, 도시 및 위기의 디지털 사본: 과학자들이 미래를 모델링하는 방법

우주의 기술: 디지털 트윈이 Apollo 13을 구한 방법

"휴스턴, 문제가 생겼어." 많은 사람들이 이것을 잘 알고 있습니다

유명한 문구이지만 NASA의 아폴로 13호 달 탐사 승무원이 보고한 문제가 프로토타입 디지털 트윈으로 해결되었다는 사실을 모든 사람이 아는 것은 아닙니다.

아폴로 13호 비행의 첫 이틀몇 가지 작은 놀라움을 제외하고 조용히, 우주국은 말했다. 근무 중인 교환원인 Joe Kerwin은 "여기서 지루해 죽을 것입니다."라고 말했습니다. 그러나 그것이 누군가가 지루함을 언급한 마지막 시간이었습니다.

세션 후 몇 분산소 탱크가 폭발했습니다. 그 순간 승무원이 NASA의 동료에게 문제를 보고했다는 유명한 문구가 울렸습니다. 우주 비행사는 산소 탱크의 가스가 고속으로 우주로 던지는 것을 보았습니다. 센서는 나중에 3개의 연료 전지 중 2개의 손실을 보여주었습니다. 임무의 문제는 거기서 끝나지 않고 달 착륙을 포기하기로 결정했습니다. 지구에 남아있는 엔지니어의 주요 임무는 320,000km 이상 떨어진 승무원을 구하는 방법을 긴급히 파악하는 것이 었습니다.

잘못된 결정으로 이어질 수 있는돌이킬 수없는 결과, 그래서 확실히 행동해야했습니다. NASA 전문가들은 실패를 포함한 다양한 시나리오를 해결하기 위해 우주 비행사와 컨트롤러를 훈련하는 데 사용했던 15개의 시뮬레이터를 마음대로 사용할 수 있었습니다. NASA 비행 책임자인 Gene Krantz는 전체 우주 프로그램에서 가장 복잡한 기술 중 하나가 시뮬레이터라고 말했습니다. 훈련 중 실제 있었던 것은 승무원, 조종석 및 제어판뿐이었습니다. 그는 다른 모든 것은 "많은 컴퓨터, 많은 공식 및 숙련된 사람들"이 만든 가상의 것이라고 말했습니다.

승무원을 지구 센터로 되돌리기 위해경영진은 원래 계산이 이루어진 것과 매우 다른 구성에서 심하게 손상된 선박을 탐색하는 방법을 알아낼 필요가 있었습니다. 팀은 에너지, 산소 및 물을 절약할 수 있는 새로운 방법을 찾고 우주에서 차단하도록 설계되지 않은 명령 모듈을 다시 시작하는 방법을 찾아야 했습니다.

시뮬레이터 자체는모든 컴퓨터 시스템을 본격적인 디지털 트윈이라고 할 수는 없습니다. 그러나 NASA 팀이 일하는 방식은 도플갱어가 일하는 방식과 상당히 비슷합니다. 엔지니어들은 시뮬레이션을 사용하여 승무원을 반환할 올바른 전략을 선택하는 데 도움이 되는 다양한 시나리오를 시뮬레이션했습니다. 전문가들은 NASA가 Apollo 13의 승무원을 구조하기 위해 사용하는 시스템이 프로토타입 디지털 트윈으로 간주될 수 있는 요인을 나열합니다.

  • 디지털 트윈은 인간의 직접적인 상호 작용에 사용할 수 없는 물리적 개체에 연결될 때 가장 유용합니다.정보를 업데이트하고 결정을 내리기 위해 물리적 개체로부터 지속적인 피드백이 필요합니다.아폴로 13호에서는 통신이 이 역할을 했습니다.
  • 디지털 트윈은 관련된 물리적 객체의 변화에 대응할 수 있을 만큼 유연해야 합니다.NASA는 설계되지 않은 구성을 다시 만들기 위해 몇 시간 만에 시뮬레이터를 재구성했습니다.
  • 아폴로 13호 미션에는 디지털 트윈이 없었고, 우주국은 15개의 서로 다른 시뮬레이터를 사용하여 다양한 세부 사항을 계산했습니다.오늘날의 디지털 트윈은 또한 많은 상호 작용 모델로 구성됩니다.

NASA는 이제 디지털 트윈을 사용하여권장 사항, 로드맵 및 차세대 선박 개발. “디지털 트윈의 궁극적인 목표는 가상 환경에서 하드웨어를 생성, 테스트 및 구축하는 것입니다. 요구 사항을 충족하는 것을 얻을 때만 물리적으로 생성합니다. 동시에 센서를 통해 디지털 트윈에 연결하고 디지털 트윈에 개체에 대한 모든 정보를 포함할 개체가 필요하다고 NASA 직원인 John Vickers는 설명합니다.

지구상의 어디에서 디지털 트윈을 사용할 수 있습니까?

설계에 도움이 되는 디지털 트윈물리적 개체가 아닌 가상 모델에서 더 많은 시나리오를 미리 시도하십시오. 쌍둥이의 도움으로 건물의 에너지 효율을 높이고 기후에 대한 영향을 최적화하며 시설의 부하 및 고장에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 그리고 공작 기계, 비행기 또는 건물과 같은 우리가 이야기하는 대상의 종류는 중요하지 않습니다. 기존 시뮬레이션과 달리 디지털 트윈은 실시간 데이터를 사용합니다. 또한 시뮬레이터는 하나의 프로세스를 연구하고 쌍은 계산을 위해 다른 수의 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

예를 들어, 디지털 트윈 기술,지멘스를 사용합니다. 이 회사는 이를 사용하여 가스 터빈, 플랜트 운영 또는 스위스 본사와 같은 새 건물을 설계합니다. 이 기술은 캐나다 스타트업 Electra Meccanica에서 Solo 3륜 전기 자동차를 만드는 데 도움이 되었습니다. 엔지니어들은 이전에 디지털 트윈을 사용하여 자동차의 모든 요소를 ​​테스트하고 최적화했습니다.

디지털 트윈은 어디에 사용됩니까?

  • 산업에서는 건물, 기술 프로세스 및 개별 제품의 디지털 트윈이 생성됩니다.
  • 자동차 제조업체는 새로운 자동차 모델의 도색을 거부하고 가상 테스트로 대체하고 있습니다.
  • 그들의 도움으로 새로운 교통 인터체인지 모델을 만들고 교통 흐름이 어떻게 분산되는지 확인하고, 지하철 근처의 보행자를 위한 새로운 교통 체계를 모델링하고, 그것이 얼마나 효과적인지, 어떻게 할 수 있는지 평가할 수 있습니다1999년 보안관실은

러시아에 디지털 트윈이 있는 사람

러시아에서는 물체의 디지털화가 다음과 같이 알려져 있습니다.도시를 여행하고 파노라마를 촬영하는 "Yandex"와 Google의 모바일 연구소. 도로와 건물의 디지털 사본을 만들면 길을 찾고, 교통 체증을 추적하고, 수리를 할 수 있어 사람들의 삶이 더 쉬워졌습니다. 그러나 이것은 빙산의 일각에 불과합니다. 복식은 더 복잡한 탐색에 도움이 될 수 있습니다.

러시아의 디지털 트윈 개발은 다음과 같이 수행됩니다.로스텍과 글로나스. 두 회사는 비디오 레코더에서 데이터를 수집하고 이를 도로 인프라(동일한 디지털 트윈)의 수학적 모델 및 교통 카메라의 데이터와 결합하는 공동 프로젝트를 시작했습니다. 인공지능(AI)이 이 사진을 분석해 도로의 폭과 차선의 수, 도로표지판과 신호등의 위치 등 안전기준과 비교한다. 이 프로그램은 도로의 각 섹션에 등급을 지정하고 개선을 위한 권장 사항을 제시합니다.

AI는 이미 오렌부르크 지역의 거의 3,000km에 달하는 도로를 분석해 가장 위험한 구간을 찾아냈습니다.

디지털 도구로 할 수 있는 일:

  • 교통 혼잡을 줄입니다.
  • 날씨 및 환경 조건을 모니터링합니다.
  • 자원의 보다 합리적인 사용;
  • 새로운 도로 인프라 요소의 건설을 시뮬레이션합니다.
  • 무인 차량의 이동을 조직하기 위한 옵션을 계산합니다.

또 다른 러시아 프로젝트는 모바일입니다.Digital Roads 회사의 실험실. 모든 변경 사항이 있는 인프라가 실시간으로 표시될 정도로 도로 네트워크 객체를 디지털화하는 프로세스를 자동화하고 가속화합니다. 이 시스템은 물체의 위치를 ​​10cm의 정확도로 고정하고 크기를 결정하며 물체에 쓰여진 내용을 읽을 수도 있습니다. 개발은 기반 시설의 상태에 대한 객관적인 그림을 제공하고 모든 개체와 개체와 함께 발생하는 변경 사항을 철저히 설명하는 데 도움이 됩니다.

모바일 실험실 네트워크 및DVR은 하루에 최대 150km를 읽을 수 있습니다. 시스템은 물체를 디지털화하고 새 물체와 임시 물체를 보고하며 손상을 수정합니다. 플랫폼은 상태 이력을 저장 및 분석하고 광고 표지판을 제어하며 교통 관리 프로젝트를 준비합니다.

디지털 트윈이 필요한 사람은 누구입니까?

디지털 트윈은 매우 유용하지만모든 프로세스와 회사. 어떤 경우에는 객체의 가상 사본을 생성하면 비용이 증가하지만 원하는 결과를 얻지는 못할 것이라고 IBM 전문가들은 믿습니다.

연구원에 따르면, 쌍둥이의 사용건물, 교량, 제트 터빈, 자동차 및 항공기와 같은 물리적으로 크고 복잡한 프로젝트에 필요합니다. 이 기술은 에너지 기업과 산업에 유용할 것입니다.

디지털 트윈 시장은 빠르게 확장되고 있으며전문가들은 적어도 몇 년 동안 계속 성장할 것이라고 예상합니다. 2020년 이 시장은 31억 달러로 추산되며 일부 분석가에 따르면 2026년에는 약 482억 달러에 이를 것으로 전망되며, 최근에야 많은 기업과 연구 기관에서 그 강점을 평가했습니다. 이제 그들은 시뮬레이션된 대규모 이벤트(글로벌 금융 위기, 전쟁 또는 사람)를 테스트하려고 합니다.

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