Ученые продвинулись в создании «цифровых близнецов»
Цифровые близнецы могут спасти множество жизней и предотвратить большое количество чрезвычайных ситуаций. Но практическая реализация таких программ очень сложна. Ученые предложили создать такие системы при помощи вероятностной графической модели
Представьте себе: беспилотник доставки получает незначительные повреждения во время полета. Должен ли он приземлиться немедленно, продолжить движение, как обычно, или прибыть в новое место назначения? «Цифровой близнец» — компьютерная модель дрона, которая летела по тому же маршруту и теперь испытывает те же повреждения в виртуальном мире, может помочь принять правильное решение.
Прототипы цифровых близнецов уже есть в руках людей — компьютерные модели помогают просчитать конструкцию зданий, дизайн интерьеров, план города и даже реакцию человеческого организма на комбинацию препаратов. Но для каждого конкретного случая сегодня создается своя программа, у которой, тем не менее, довольно узкая область применения. Поэтому исследователи со всего мира ищут способ создать более обширные модели, способные учитывать сразу множество деталей при проектировании виртуального близнеца.
В новом исследовании ученые показали, что математическое представление, называемое вероятностной графической моделью, может стать основой для системы цифровых близнецов. Она заточена под управление беспилотниками в автономном режиме и призвана помочь в принятии наиболее правильных решений при внештатных ситуациях.
Модель исследователей математически связывает физическую и цифровую динамические системы при помощи двухстороннего обмена данными в реальном времени. В случае беспилотника, например, параметры цифрового близнеца сначала калибруются с помощью данных, собранных с физического объекта так, чтобы виртуальный двойник был как можно сильнее похож на своего реального собрата.
Поскольку общее состояние БПЛА изменяется с течением времени (в частности, в результате механического износа), эти изменения фиксируются цифровым двойником и используются для обновления его собственного состояния так, чтобы оно соответствовало физическому беспилотнику. Этот цифровой двойник может затем предсказать, что произойдет с физическим объектом в будущем, а последний сможет использовать полученную информацию для принятия решений.
Графическая модель позволяет каждому цифровому двойнику опираться на одну и ту же базовую вычислительную модель, но каждый физический актив должен поддерживать уникальное «цифровое состояние», которое определяет уникальную конфигурацию этой модели.
Работа опубликована в журнале Nature Computational Science.
