Bessons Digitals, o com modelar la realitat

Seria genial poder anticipar o fins i tot evitar qualsevol cosa que estigués a punt de passar, oi que sí? Doncs això és el que prometen (i, cada vegada més, compleixen) els digital twins o bessons digitals; un vibrant i innovador camp de desenvolupament tecnològic —i considerat com un exponent de les tendències actuals d'hiperautomatització de processos— el mercat global del qual, segons Gartner, pot arribar a generar 183.000 milions de dòlars l'any 2031.

Una còpia predictible de la realitat

Els bessons digitals són, bàsicament, ecosistemes virtuals (més aviat caldria dir-ne còpies) que permeten simular el comportament d'objectes o processos en el món físic o real. Un bessó digital és un sistema dissenyat i programat de manera que, si rep les mateixes entrades i en condicions teòricament similars (parlem de dades amb magnituds exactament conegudes) que l'objecte o procés físic del qual és twin, produiria les mateixes sortides que aquell, de tal manera que podríem predir, amb una precisió raonable, quin seria el seu comportament en un món real.

Així ens podríem anticipar al comportament d'una turbina de gas si se'n modifica una temperatura o pressió, d'una aeronau si se'n canvien els patrons d'actuació dels comandants, d'un sistema d'armes davant els canvis climàtics… o de cors o pulmons humans; fins i tot de pacients complets davant l'agressió d'un bisturí o d'un microorganisme.

Els bessons digitals es creen mitjançant algoritmes alimentats amb dades de sensors connectats —com no podia ser d’altra manera— al model original, i d'aquesta manera són capaços de predir-ne l'estat i el funcionament davant qualsevol canvi que pugui patir en la vida real. Així, doncs, un bessó digital es podria enfrontar per nosaltres a tota mena de situacions-còpia del comportament del món físic —centenars o milers de vegades— abans d'haver d'aterrar-hi, de tal manera que mai no ens quedi un cap per a lligar (o un risc per córrer) a l'hora de posar en producció un procés químic, enlairar una aeronau o, fins i tot, provar un nou tractament mèdic.

Estalviar diners i riscos en milers d'escenaris d'ús

És evident que quan es tracta de provar els límits físics (sovint perillosos) d'un nou sistema de producció d'energia, d'esbrinar quina seria l'eficiència d'una màquina costosa abans de començar a construir-la i comercialitzar-l, o bé d'intentar obtenir respostes anticipades a com respondria un tipus de pacient determinat a un tractament experimental abans dels assajos clínics, els bessons digitals poden estalviar temps i recursos, suportar la presa o el fet de descartar opcions costoses i, per descomptat, mitigar riscos abans de passar al món real (bé sigui la fàbrica, la xarxa d'energia o el pacient).

Però no tan sols es pot concebre per a aquesta mena de sistemes com una eina necessàriament vinculada a la introducció de productes, maquinàries o processos nous. El manteniment dels sistemes industrials d'avui dia és prou complex i costós perquè molts responsables d'operacions industrials s'hi estiguin començant a fixar per tal de reduir costos i friccions.

Els bessons digitals, d'aquesta manera, poden ser un mode enormement eficaç per monitorar maquinàries i fer més eficient el seu manteniment predictiu, gràcies al fet que podem sotmetre el twin en qüestió a tota mena de maltractaments fins a identificar quin serà el seu punt d'errada i anticipar-nos a avaries costoses —o, tal com dèiem abans, perilloses—.

Imaginem-nos, per exemple, el cas d'un reactor nuclear sotmès a límits de seguretat estrictes a l'hora de planificar aturades o modificar paràmetres de gestió del combustible, de la refrigeració, de la disposició dels materials de control de fissió o de la configuració dels elements de seguretat, per posar només alguns exemples.

Però això no és tot, perquè el digital twin pot ser una plataforma de col·laboració i interconnexió entre equips que treballen junts a l'hora de desenvolupar sistemes complexos, proporcionant un marc en què es comparteixen dades d'entrada i informació sobre el seu comportament abans que sigui realitat, escurçant temps i eliminant errors. O bé ens pot servir com un mitjà per definir layouts de plantes industrials, perquè ens permetria estudiar els moviments de persones i actius i predir com un canvi en la disposició d'una instal·lació podria canviar les condicions d'eficiència, comoditat o seguretat dels operaris, per exemple.

Dades, dades i dades

És evident que les tecnologies al voltant dels bessons digitals seran cada cop més un vector d'innovació inqüestionable, perquè permetran a les organitzacions desenvolupar —a uns costos i en un temps cada vegada menors— processos o solucions innovadors que probablement seria car i arriscat de provar in situ.

Però encara manca molt de temps per fer perquè els bessons digitals siguin capaços d'oferir solucions completes —és a dir, completament predictibles—, començant perquè en moltes organitzacions continua havent-hi un gran dèficit de les dades imprescindibles per alimentar els seus models de comportament —IoT, sensors, etc. — i així poder anticipar digitalment la realitat amb una mínima fiabilitat. Així és; com en gairebé totes les ordres de la transformació digital, aquí la qualitat de la informació també acaba sent el gran limitador i el gran repte.