¡Podemos virtualizarnos! ¿Cómo cambian los gemelos digitales a las ciudades y a las personas?

Texto | Chen Long

Este artículo se reimprime con permiso de: Jizhi Club

Introducción

Investigador senior de ciudades inteligentes, Huawei Smart City Wang Peng, consultor urbano senior, fue invitado a pronunciar un discurso titulado "De los datos urbanos a la ciudad inteligente" en el Tencent Research Institute × Jizhi Club AI&Society Salon. El autor revisa la investigación de Wang Peng sobre datos urbanos y sus aplicaciones, y la combina con las últimas investigaciones sobre digitalización humana realizadas por el equipo de Long Ying en la Universidad de Tsinghua para proponer una discusión sobre la virtualización de ciudades e individuos. Para ver la grabación en vídeo de la conferencia, consulte el subprograma y el enlace web al final del artículo.

Gemelos digitales originados en la Industria 4.0

El concepto de gemelo digital se remonta al profesor Michael Grieves en 2002 en el Centro PLM (Gestión del ciclo de vida del producto) de la Universidad de Michigan. Un discurso pronunciado ante la industria (aunque no hay evidencia escrita, todavía se considera ampliamente como la primera fuente de gemelos digitales).

En 2014, Michael Grieves detalló en su documento técnico "Digital Twin: Manufacturing Excellence Through Virtual Factory Replication". Él cree que a través de los datos del dispositivo físico, se puede construir una entidad virtual y un subsistema que pueda representar el dispositivo físico en el espacio virtual (de información), y esta conexión no es unidireccional ni estática, sino que está conectada a lo largo de toda la vida. ciclo del producto juntos.

Desde entonces, el concepto de gemelos digitales se ha ido ampliando paulatinamente a campos como la simulación, el montaje virtual y la impresión 3D. Con el desarrollo continuo de la tecnología de Internet de las cosas, la inteligencia artificial y la tecnología de realidad virtual, más productos y equipos industriales tienen características inteligentes, y los gemelos digitales se han expandido gradualmente hasta la etapa del ciclo completo del producto, incluida la fabricación y los servicios, y Las formas y conceptos de Los gemelos digitales se enriquecen constantemente.

El mundo empresarial está a la vanguardia de los gemelos digitales. Los principales fabricantes de software han dotado a los gemelos digitales de la Industria 4.0 de su propia comprensión y los han integrado en sus propios negocios, esforzándose por crear soluciones que integren el mundo real y el mundo virtual.

La compañía estadounidense General Electric (GE) y ANSYS utilizan el concepto de gemelos digitales para proponer una manera de lograr la integración de maquinaria física y tecnología analítica, de modo que cada motor, cada turbina y cada Zhendu nuclear magnético tiene un "gemelo" digital y utiliza modelos digitales para realizar depuración, pruebas, optimización de las condiciones operativas y otras simulaciones de robots en un entorno virtual, de modo que la solución óptima se pueda aplicar a máquinas en el mundo físico, ahorrando así mucho mantenimiento. y costos de depuración.

Siemens hace referencia al concepto de gemelos digitales para describir el modelo de datos que recorre todos los aspectos del ciclo de vida del producto. En términos sencillos, los gemelos digitales simulan el espacio operativo real de algunas fábricas, desde el diseño del producto hasta el diseño de la línea de producción, el diseño mecánico del fabricante de equipos y la planificación y programación de la fábrica, hasta la ejecución final de la fabricación y los grandes datos del producto.

La empresa de software francesa Dassault Systèmes no solo concede importancia al rendimiento digital de los productos en la colaboración y verificación de la innovación de los gemelos digitales, sino que también intenta lograr la interacción entre diseñadores y clientes a través de una plataforma de experiencia tridimensional.

La empresa alemana de software SAP ha creado un gemelo digital completo en el mundo digital basado en la plataforma Leonardo. Durante la fase de prueba del producto, recopila el estado operativo del equipo, realiza análisis y obtiene el rendimiento real. del producto, que luego se combina con los requisitos del diseño. Compara los objetivos para formar un sistema de circuito cerrado para el desarrollo del producto.

En resumen, los gemelos digitales bajo la Industria 4.0 proporcionan a la industria manufacturera la relación de mapeo entre productos en el espacio físico y el espacio virtual, y los registran en el mundo físico y el espacio virtual digital, el proceso de simulación y. predecir la trayectoria de ejecución de todo el ciclo de vida de un objeto.

El mundo físico y las copias digitales

Gemelos digitales: dando origen a la ciudad inteligente 2.0

Cabe destacar que el concepto de gemelos digitales no sólo está activo en la industria manufacturera de la Industria 4.0, también aparecen cada vez con más frecuencia en el ámbito de las ciudades inteligentes.

A medida que las TIC (información, comunicaciones y tecnología) se convierten en la principal fuerza impulsora para el desarrollo de ciudades inteligentes, las comunicaciones móviles, Internet, la computación en la nube, los sensores, la inteligencia artificial y las comunicaciones cuánticas se han utilizado ampliamente en las ciudades inteligentes. El desarrollo tecnológico en diversos campos, como la detección global, la simulación digital y el aprendizaje profundo, también está a punto de alcanzar un punto de inflexión, lo que ha llevado al surgimiento de gemelos digitales de las ciudades.

Al desarrollo de gemelos digitales en las ciudades inteligentes de China aún le queda un largo camino por recorrer. Los gemelos digitales dependen en gran medida de los datos y la información recopilados por los sensores. Sin embargo, a juzgar por el nivel técnico actual, todavía es difícil obtener una percepción global de los datos urbanos a una escala fina y obtener datos históricos multidimensionales. Los datos en el espacio físico físico no están lo suficientemente detallados, lo que conllevará directamente a la pérdida de su copia digital. El gemelo digital actual todavía está lejos de la deducción de simulación del sistema sandbox imaginado, la toma de decisiones de inteligencia artificial y otras funciones.

El valor central de los gemelos digitales en el desarrollo y construcción de ciudades inteligentes es que pueden establecer de manera integral conexiones en tiempo real entre el mundo físico y el mundo digital, y luego registrar, analizar y analizar los cambios en el predecir el ciclo de vida completo de los objetos operativos. Los gemelos digitales en las ciudades inteligentes se pueden dividir en cuatro etapas, a saber:

Gemelos del estado actual que mapean de manera precisa, integral y dinámica el estado actual de la ciudad

Aprendizaje y análisis a partir de la historia; datos, un gemelo de aprendizaje que identifica, resume y descubre reglas de operación urbana

Un gemelo de simulación que simula escenarios de desarrollo bajo diferentes entornos ambientales bajo supervisión manual

Finalmente, en tiempo real; acceso a datos e inteligencia artificial Un gemelo autónomo para la toma de decisiones inteligente y automatizada.

Al mismo tiempo, también deberíamos ver el enorme potencial de los gemelos digitales en el desarrollo continuo de tecnologías de sensores, 5g y computación de vanguardia. El despliegue de alta densidad y la detección de sensores de alta precisión, combinados con la computación estructurada en tiempo real de 5G y la computación de borde, la detección global y las actualizaciones en tiempo real de los espacios físicos urbanos serán la norma en la era 5G. Ladrillos y tejas, plantas y árboles, mesas y sillas, personas y automóviles actualizarán su información de ubicación y estado en diferentes frecuencias, creando así una ciudad virtual verdaderamente "holográfica".

Datos urbanos: el ADN de los gemelos digitales

En la construcción de ciudades inteligentes, el núcleo de los gemelos digitales es construir un espacio virtual (de información) que se mapee integralmente con el físico. espacio de la ciudad. A diferencia de los datos de información de productos que los fabricantes dominan plenamente en la gestión del ciclo de fabricación de productos, la ciudad, como sistema enorme y complejo, contiene espacios físicos y procesos que generan big data multidimensionales y masivos todo el tiempo. en la recopilación, el procesamiento, la informática, el almacenamiento y la gestión de datos plantean desafíos a los gemelos digitales urbanos.

En los últimos años, la cadena ecológica urbana con datos como núcleo ha construido el diseño de alto nivel de ciudades inteligentes, formando un sistema de "detección, uso compartido de aplicaciones" centrado en información compartida y realizado de forma colaborativa por varios Industrias de la Información” modelo de ciudad inteligente. Al mismo tiempo, impulsados ​​por las tecnologías TIC emergentes, como los macrodatos, la inteligencia artificial, la computación en la nube y la Internet de las cosas, los datos urbanos masivos y multidimensionales se están extrayendo gradualmente de diferentes maneras y aplicándose en la investigación y la práctica de las ciudades inteligentes.

La electronicización y visualización espacial de los datos estadísticos urbanos tradicionales es el primer paso en el desarrollo del big data urbano. Basándose en la delineación de los límites administrativos en la plataforma SIG y cotejándolos con los datos estadísticos tradicionales del anuario, se puede realizar la electrónica y visualización de datos tradicionales, y se puede lograr la visualización y el análisis espacial confiando en la función de análisis espacial del SIG.

Electronicización y visualización espacial de datos estadísticos tradicionales en Cityeye

La aplicación del big data de Internet marca que la ciudad realmente ha entrado en la era del big data, y el big data de Internet se ha convertido en una tendencia de los últimos años Como el “favorito” de la investigación urbana, tanto el mundo académico como la industria están explorando activamente las muchas posibilidades que los big data de Internet aportan a la investigación y el desarrollo urbanos.

La mayor ventaja de los big data de Internet es que rompe las barreras de recopilación de datos de arriba hacia abajo de los datos tradicionales, pero proporciona datos multidimensionales a una escala fina de manera ascendente, como el registro urbano. Datos de puntos de interés (POI) sobre la ubicación espacial y los atributos de todas las entidades geográficas; big data de redes sociales que reflejan la popularidad de los temas y retratos de usuarios que muestran la distribución espacial de la población en tiempo real, etc.

Con la llegada de las ciudades inteligentes, el avance y la madurez de la tecnología de sensores proporciona otra forma de obtener datos para la investigación urbana.

Mediante la instalación de sensores integrados de múltiples módulos dentro de la ciudad, se puede lograr la percepción y recopilación en tiempo real del entorno urbano, el comportamiento humano y de los vehículos y otros datos a gran escala. Por ejemplo, la estación de monitoreo de datos de la red urbana City Grid puede utilizar una red de sensores de múltiples módulos para monitorear el flujo de peatones y vehículos y la calidad ambiental, como la velocidad del viento, la dirección del viento, la luz, la temperatura, la humedad y pm2.5. City Grid es un producto de IoT destinado a una percepción refinada del espacio urbano. También es un caso clásico de la aplicación de la tecnología de sensores en la percepción global urbana, la recopilación de datos e incluso la predicción del futuro microambiente urbano y el comportamiento humano y de los vehículos. El equipo de Wang Peng también ha utilizado City Grid muchas veces para llevar a cabo monitoreo y recopilación de datos en el campus de la Universidad de Tsinghua y la comunidad de Baitasi, y para realizar análisis en profundidad del entorno urbano y el comportamiento de las multitudes.

Estación de monitoreo de datos de la red urbana City Grid

Los datos LBS (datos de servicio basados ​​en la ubicación) recopilan datos de señalización ininterrumpidos entre los usuarios y las estaciones base a través de los operadores para obtener información real relativamente precisa de los usuarios del servicio móvil. -ubicación espacial-temporal. Debido a su gran número de usuarios y amplia cobertura, son los datos "definitivos" que describen el número y la distribución espacial de la población urbana.

¡Nos digitalizamos!

Yo digital

Si bien lamentan cómo los gemelos digitales pueden alterar la fabricación y la gestión y las operaciones urbanas, algunos académicos han comenzado a explorar cómo crear gemelos digitales de individuos humanos.

Zhang Zhaoxi, asistente de investigación del equipo de Long Ying en la Universidad de Tsinghua, publicó recientemente un artículo titulado "Aplicación de cámaras portátiles en el estudio de comportamientos individuales en entornos construidos", proponiendo usos innovadores de cámaras portátiles para monitorear datos. recopilación, análisis y simulación del comportamiento individual y de la percepción del espacio urbano.

El equipo de investigación utiliza una cámara portátil para registrar datos de imágenes cada 5 minutos frente al usuario, y utiliza reconocimiento manual, análisis de visión por computadora y análisis de reconocimiento de color para analizar las características de comportamiento individuales del usuario, elementos como Se analizaron y estudiaron la distribución, la transferencia de caminos y los eventos del sitio. Los resultados de la investigación muestran que los datos de imágenes recopilados por las cámaras portátiles contienen información rica sobre el comportamiento individual y el espacio-temporal, y pueden describir eficazmente las características de comportamiento de los individuos en el espacio.

"Registro de vida" digital

Con la aplicación generalizada y el rápido desarrollo de big data en la investigación urbana, los datos de elementos morfológicos basados ​​en el nivel del entorno construido (como la detección remota, la vista de la calle y POI Data) y diversos datos de Internet (como Weibo, comentarios y datos de señalización de teléfonos móviles), la investigación sobre grupos a gran escala ha proporcionado una gran cantidad de referencias de casos para el uso de big data para explicar los problemas urbanos y gradualmente ha establecido una base teórica. . Sin embargo, estos big data basados ​​en el espacio físico urbano de escala gruesa o en grupos de gran escala todavía son difíciles de aplicar al análisis en profundidad y a la interpretación de la investigación de los individuos.

Las cámaras portátiles brindan nuevas oportunidades para la recopilación a gran escala de datos individuales sobre la actividad personal se digitaliza a través de datos de imágenes grabadas para formar un archivo electrónico del "yo digital", lo que compensa las limitaciones de la investigación existente. El problema de la insuficiente recopilación continua de datos y la insuficiente dimensionalidad de los datos sobre el comportamiento individual es también una de las transiciones de la digitalización del entorno urbano a la informatización del comportamiento individual. Al mismo tiempo, la informatización del comportamiento individual también promoverá la innovación de los métodos de investigación y la intervención de nuevas tecnologías, pasando de la "percepción individual" subjetiva a la "investigación cuantitativa" objetiva.

Desde la perspectiva de los gemelos digitales, basándose en los datos de imágenes grabados por cámaras portátiles, los elementos característicos de comportamiento individuales en el espacio físico se pueden eliminar mediante clasificación y análisis, y estos elementos característicos de comportamiento individuales se pueden eliminar. combinado aún más en Digitalizar en el tiempo y el espacio, construyendo así su gemelo digital en el espacio virtual (de información). Al mismo tiempo, una gran cantidad de elementos del entorno construido en el espacio físico contenidos en datos de imágenes también se pueden digitalizar y registrar en el espacio virtual, reflejando así la interacción entre los individuos y el entorno en el espacio físico y el espacio virtual.

Los rápidos cambios en la ciencia y la tecnología no sólo han provocado enormes cambios en los estilos de vida de las personas, sino que también han afectado todos los aspectos del funcionamiento urbano.

Es innegable que el rápido desarrollo de nuevas tecnologías ha brindado nuevas oportunidades para la investigación y la práctica urbanas y ha promovido avances e innovaciones en tecnologías y herramientas de planificación urbana. El diseño mejorado con datos propuesto por Long Ying permite a los planificadores realizar análisis y respuestas de diseño de planificación más completos y precisos para la ciudad con la ayuda de big data urbanos multidimensionales.

Al mismo tiempo, con la ayuda de las innovaciones en las tecnologías de la información y las comunicaciones, la mejora del almacenamiento de datos, la minería, la computación en la nube y las tecnologías de visualización también ha proporcionado una nueva perspectiva para estudiar las ciudades. La forma de pensar de las personas ha cambiado del pensamiento mecánico tradicional al pensamiento de big data, y sus métodos cognitivos han pasado gradualmente a una experiencia que combina virtualidad y realidad. Los conceptos de gemelos digitales urbanos y yo digital también tendrán connotaciones más ricas bajo la innovación tecnológica de la cuarta revolución industrial.

Materiales de referencia

[1] Wang Peng: Mirando hacia la ciudad del futuro, todo se puede operar Una larga reseña del artículo sobre ciudades inteligentes

[2 ] Wang Peng: Datos de ciudades para ciudades inteligentes

[3] Long, Y. (Nueva) Ciencia urbana: estudio de nuevas ciudades con nuevos datos, métodos y tecnologías de la arquitectura del paisaje, 7(). 2), 8- 21.

[4] Zhang, Z. X. y Long, Y. (2019). Aplicación de cámaras portátiles en el estudio de comportamientos individuales en entornos construidos en arquitectura paisajística, 7(2). , 22-37.