Cyfrowy Bliźniak Tokio rusza! Ucieleśniona inteligencja Zerowa migracja próbek Rzeczywisty świat, wspólne myślenie roju

[Wprowadzenie do Nowej Mądrości] Po wzmocnieniu dziedzin projektowania artystycznego i pisania tekstów, sztuczna inteligencja wniosła nową energię również do planowania urbanistycznego i monitorowania dynamiki miejskiej w czasie rzeczywistym.
Chmura punktów w wysokiej rozdzielczości 3D w Tokio Cyfrowy bliźniak Model jest już publicznie dostępny! Każdy może go pobrać za darmo.

Adres projektu: https://github.com/tokyo-digitaltwin

Skala modelu cyfrowego bliźniaka wynosi hIa przedstawione na nim Tokio jest niezwykle szczegółowe — dokładność określenia położenia wynosi około 10 cm.

Przejście dla pieszych na drodze

Jim Fan, starszy naukowiec ds. badań w firmie NVIDIA, powiedział: „Prawdopodobnym jest, że coraz więcej miast, domów i fabryk będzie importowanych do symulowanych środowisk”.

W przyszłości roboty nie będą szkolone w izolacji. Będą symulowane jako „flota stali” w silniku graficznym czasu rzeczywistego, skalowanym za pomocą ogromnego klastra, aby generować kolejne biliony wysokiej jakości danych szkoleniowych.
Innymi słowy, digitalizacja środowiska fizycznego i zaimportowanie go do świata symulacji wirtualnych znacznie przyspieszy rozwój robotyki.
Dzięki szkoleniom w wysoce precyzyjnych symulowanych środowiskach roboty mogą zdobywać bogate dane szkoleniowe i szybko uczyć się w złożonych scenariuszach.
Podejście to umożliwi płynną migrację robotów ze świata wirtualnego do realnego oraz zwiększy ich wydajność i inteligencję w praktycznych zastosowaniach.

Czym jest cyfrowy bliźniak miasta?
Mówiąc prościej, cyfrowy bliźniak to reprodukcja bytu istniejącego w przestrzeni fizycznej przeniesiona do cyberprzestrzeni.
Gdy reprodukcja osiągnie pewien poziom dokładności, możliwe będzie symulowanie zachowań i monitorowanie operacji przy użyciu danych w czasie rzeczywistym przesyłanych z czujników umieszczonych na obiektach fizycznych. Umożliwia to budowę i eksploatację miast bliźniaczych.
Cyfrowe partnerstwo miast polega w istocie na odtwarzaniu infrastruktury, takiej jak budynki i drogi, działalności gospodarczej, przepływów ludzi i innych elementów stanowiących „bliźniaki” w cyberprzestrzeni w oparciu o postrzegane dane miejskie.

Innymi słowy, tak jak w pętli przedstawionej na poniższym rysunku, możliwe jest przeprowadzanie zaawansowanych analiz i symulacji w cyberprzestrzeni w oparciu o dane w czasie rzeczywistym uzyskiwane z różnych obszarów aktywności w przestrzeni fizycznej, a następnie przekazywanie wyników do przestrzeni fizycznej w formie interaktywnej z dużą prędkością.

Według Wernera Kritzingera i in. istnieją trzy fazy cyfrowego bliźniaka.
Pierwszy etap znany jest jako modelowanie cyfrowe, w którym wzajemna konwersja między istniejącym obiektem fizycznym a przestrzenią wirtualną, w której jest on reprezentowany, jest stanem wykonywanym ręcznie. W przypadku cyfrowego bliźniaka miasta jest to stan, w którym dostępne już dane historyczne (np. dane o ruchu drogowym itp.) są odtwarzane na trójwymiarowym modelu miasta.
Drugi etap nazywany jest cieniowaniem cyfrowym i jest to stan jednokierunkowego przepływu danych, który umożliwia automatyczną konwersję obiektów fizycznych na obiekty cyfrowe.
Trzeci etap to cyfrowy bliźniak, w którym obiekty fizyczne i cyfrowe osiągają pełną fuzję w obu kierunkach, gdzie każdy obiekt zmienia się i automatycznie odzwierciedla w drugim. W cyfrowym bliźniaku miasta jest to stan dwukierunkowej wymiany danych w przestrzeni fizycznej i cyberprzestrzeni.

Dla cyfrowego bliźniaka miasta najważniejszymi wartościami są:
- Zbieranie danych w czasie rzeczywistym w powiązaniu z rzeczywistością: zbieranie różnorodnych danych w czasie rzeczywistym przy użyciu zaawansowanych technologii czujników i technologii komunikacyjnych
- Analizy i symulacje wykorzystujące przestrzeń 3D: zaawansowane analizy i symulacje, takie jak eksperymenty w przestrzeni odtwarzającej rzeczywistość
- Informacja zwrotna do rzeczywistości: informacja zwrotna o wynikach w czasie rzeczywistym do rzeczywistej przestrzeni w celu podejmowania decyzji, kontroli systemu itp.
Przykładowo zastosowanie cyfrowych bliźniaków i silników predykcyjnych opartych na sztucznej inteligencji do analizy i regulacji zatorów drogowych w Nowej Południowej Walii może znacząco ograniczyć koszty utraconych korzyści społecznych spowodowanych zatorami drogowymi.

Cyfrowy bliźniak kontra analogowy
Cyfrowy bliźniak miasta to cyfrowa replika miasta, która odzwierciedla stan świata fizycznego w czasie rzeczywistym.
Stale się zmienia, ponieważ miasto działa w czasie rzeczywistym, niczym „cień”, który żyje i oddycha wraz z rzeczywistym miastem. Model nie tylko odzwierciedla aktualny stan miasta, ale także potrafi szybko reagować na nieoczekiwane sytuacje w rzeczywistości.
W przeciwieństwie do tego symulacja miasta jest stosunkowo statycznym modelem bazującym na założeniach i z góry ustalonych regułach.
Jest to destylacja i podsumowanie danych dotyczących funkcjonowania miasta w przeszłości i chociaż może odzwierciedlać pewne wzorce, jest mniej dokładne niż dane w czasie rzeczywistym z cyfrowego bliźniaka. Symulacja miasta bardziej przypomina prognozowanie możliwych przyszłych warunków na podstawie „historii medycznej” miasta.
Ogólnie rzecz biorąc, cyfrowe bliźniaki i symulacje są symulacjami bazującymi na modelach wirtualnych, ale istnieją pewne kluczowe różnice.
Symulacja jest zazwyczaj wykorzystywana do projektowania, a w niektórych przypadkach do optymalizacji offline. Projektanci wprowadzają zmiany do symulacji, aby obserwować scenariusze „co by było, gdyby”. Cyfrowe bliźniaki to z kolei złożone środowiska wirtualne, z którymi użytkownicy mogą wchodzić w interakcje i które mogą aktualizować w czasie rzeczywistym. Są one znacznie większe i mają szerszy zakres zastosowań.
Na przykład w symulacjach motoryzacyjnych nowi kierowcy mogą odbyć immersyjne szkolenie, nauczyć się obsługi różnych części samochodowych i stawić czoła różnym realistycznym scenariuszom podczas wirtualnej jazdy. Scenariusze te nie są jednak powiązane z rzeczywistym samochodem.
Cyfrowy bliźniak samochodu jest z kolei powiązany z fizycznym pojazdem i uczy się wszystkich informacji o rzeczywistym samochodzie, np. ważnych statystyk dotyczących osiągów, wymienionych w przeszłości części, potencjalnych problemów wykrytych przez czujniki, poprzednich zapisów dotyczących konserwacji itp.

Trzy filary miejskiego cyfrowego bliźniaka
Trzy filary Urban Digital Twin to: „Konserwacja danych”, „Wizualizacja danych” i „Analityka danych”.

- Konserwacja danych
Konserwacja i agregacja informacji geoprzestrzennych przetwarzanych na cyfrowym bliźniaku, takich jak trójwymiarowe mapy cyfrowe, dane w chmurze punktów, dane GIS itp., obejmująca zbieranie, przechowywanie i zarządzanie danymi.

- Wizualizacja danych
Dzięki systemom wizualizacji, takim jak przeglądarki 3D, złożone dane przekształcają się w intuicyjne wykresy, tabele i modele 3D, umożliwiając zarządcom miast zobaczenie „cyfrowego portretu” całego miasta.
Przykładowo mapy cieplne służą do pokazywania gęstości zaludnienia w różnych częściach miasta, dynamiczne diagramy przepływu służą do przedstawienia przepływu ruchu i korków, a modele 3D służą do symulacji rozkładu zużycia energii w budynkach.
Dzięki wizualizacjom zarządcy miasta mogą na pierwszy rzut oka ocenić stan funkcjonowania miasta, tak jakby mieli „oczy” zdolne widzieć miasto na wskroś.

- Analiza danych
Za pomocą różnych symulatorów aplikacji dane dotyczące cyfrowego bliźniaka są analizowane i wykorzystywane do pomiarów.
Biorąc za przykład miejski transport publiczny, analiza danych, takich jak czas podróży pasażerów, trasy podróży i częstotliwość kursów, umożliwia dostosowanie tras autobusów, optymalizację rozkładu jazdy autobusów, poprawę efektywności operacyjnej transportu publicznego oraz skrócenie czasu oczekiwania pasażerów i obniżenie kosztów podróży.
W kontekście zarządzania energią, analiza danych dotyczących zużycia energii w budynkach umożliwia opracowanie dokładnych planów oszczędzania energii w celu ograniczenia zużycia energii w mieście i osiągnięcia zrównoważonego rozwoju obszarów miejskich.

Konserwacja danych, wizualizacja danych i analiza danych

Cyfrowy bliźniak Tokio
Realizacja projektu Tokyo Digital Twin planowana jest na rok 2030, a jego wersja beta została już uruchomiona.

Link do doświadczenia: https://3dview.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/? _ga=2.180157796.1370176531.1735090358-57006728.1735090358