Mô hình song sinh kỹ thuật số Tokyo chính thức đi vào hoạt động! Trí tuệ thể hiện, Di chuyển mẫu không cần thiết, Thế giới thực, Tư duy bầy đàn chung

[Lời giới thiệu về Trí tuệ mới] Sau khi thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực thiết kế nghệ thuật và biên tập văn bản, Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đã thổi luồng sinh khí mới vào quy hoạch đô thị và giám sát thời gian thực các hoạt động đô thị.
Dữ liệu đám mây điểm 3D độ phân giải cao của Tokyo Bản sao kỹ thuật số Mô hình hiện đã được công khai! Bất cứ ai cũng có thể tải xuống miễn phí.

Địa chỉ dự án: https://github.com/tokyo-digitaltwin

Tỷ lệ của mô hình song sinh kỹ thuật số là hVàVà hình ảnh Tokyo được mô tả vô cùng chi tiết - độ chính xác vị trí tuyệt đối chỉ trong khoảng 10cm.

Vạch kẻ đường dành cho người đi bộ trên đường

Jim Fan, nhà khoa học nghiên cứu cấp cao của NVIDIA, cho biết: "Chắc chắn rằng ngày càng nhiều thành phố, nhà cửa và nhà máy sẽ được nhập khẩu vào môi trường mô phỏng".

Trong tương lai, robot sẽ không được huấn luyện riêng lẻ. Chúng sẽ được mô phỏng như một "đội quân thép" trong một công cụ đồ họa thời gian thực, được mở rộng quy mô bằng một cụm máy tính khổng lồ để tạo ra hàng nghìn tỷ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao tiếp theo.
Nói cách khác, việc số hóa môi trường vật lý và nhập nó vào thế giới mô phỏng ảo sẽ đẩy nhanh đáng kể sự phát triển của robot.
Bằng cách huấn luyện trong môi trường mô phỏng có độ chính xác cao, robot có thể thu thập được dữ liệu huấn luyện phong phú và học hỏi nhanh chóng trong các tình huống phức tạp.
Cách tiếp cận này sẽ thúc đẩy quá trình chuyển đổi suôn sẻ của robot từ thế giới ảo sang thế giới thực, đồng thời nâng cao hiệu quả và trí thông minh của chúng trong các ứng dụng thực tế.

Mô hình song sinh kỹ thuật số đô thị là gì?
Nói một cách đơn giản, bản sao kỹ thuật số là bản sao của một thực thể trong không gian vật lý được chuyển lên không gian mạng.
Khi quá trình tái tạo này đạt đến một mức độ chính xác nhất định, người ta có thể mô phỏng hành vi và giám sát hoạt động bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực được gửi từ các cảm biến trên các đối tượng vật lý, cho phép xây dựng và khai thác các thành phố "song sinh".
Việc số hóa thành phố thực chất là việc tái tạo cơ sở hạ tầng như nhà cửa và đường sá, các hoạt động kinh tế, dòng người và các yếu tố khác dưới dạng "bản sao" trong không gian mạng dựa trên dữ liệu đô thị được thu thập.

Nói cách khác, giống như vòng lặp liên tục trong hình dưới đây, có thể thực hiện các phân tích và mô phỏng nâng cao trong không gian mạng dựa trên dữ liệu thời gian thực thu được từ nhiều khu vực hoạt động trong không gian vật lý và đưa kết quả trở lại không gian vật lý dưới dạng tương tác với tốc độ cao.

Theo Werner Kritzinger và cộng sự, có ba giai đoạn của quá trình tạo bản sao kỹ thuật số.
Giai đoạn đầu tiên được gọi là mô hình hóa kỹ thuật số, trong đó quá trình chuyển đổi giữa một đối tượng vật lý hiện có và không gian ảo mà nó được thể hiện là một trạng thái được thực hiện thủ công. Trong trường hợp bản sao kỹ thuật số của thành phố, đó là trạng thái mà dữ liệu lịch sử đã có sẵn (ví dụ: dữ liệu về lưu lượng giao thông, v.v.) được tái tạo trên mô hình 3D của thành phố.
Giai đoạn thứ hai được gọi là tô bóng kỹ thuật số, một trạng thái luồng dữ liệu một chiều hỗ trợ việc tự động chuyển đổi các đối tượng vật lý thành đối tượng kỹ thuật số.
Giai đoạn thứ ba là bản sao kỹ thuật số, nơi các đối tượng vật lý và kỹ thuật số đạt được sự hợp nhất hoàn toàn theo cả hai chiều, trong đó mỗi đối tượng thay đổi và tự động được phản ánh trong đối tượng khác. Trong bản sao kỹ thuật số của thành phố, đó là trạng thái trao đổi dữ liệu hai chiều trong không gian vật lý thực và không gian mạng.

Đối với mô hình song sinh kỹ thuật số của thành phố, các giá trị chính là:
- Thu thập dữ liệu thời gian thực liên kết với thực tế: thu thập nhiều loại dữ liệu trong thời gian thực bằng cách sử dụng các công nghệ cảm biến tiên tiến và công nghệ truyền thông.
- Phân tích và mô phỏng sử dụng không gian 3D: các phân tích và mô phỏng nâng cao như thí nghiệm trong không gian tái tạo thực tế.
- Phản hồi thực tế: phản hồi kết quả theo thời gian thực vào không gian thực để hỗ trợ ra quyết định, điều khiển hệ thống, v.v.
Ví dụ, việc ứng dụng mô hình song sinh kỹ thuật số và các công cụ dự đoán AI vào phân tích và điều tiết tắc nghẽn giao thông ở New South Wales có thể giảm đáng kể chi phí thiệt hại về phúc lợi xã hội do tắc nghẽn giao thông gây ra.

Bản sao kỹ thuật số so với bản sao tương tự
Mô hình song sinh kỹ thuật số của thành phố là bản sao kỹ thuật số của một thành phố được xây dựng để phản ánh trạng thái của thế giới vật lý trong thời gian thực.
Nó liên tục thay đổi khi thành phố vận hành trong thời gian thực, giống như một "cái bóng" sống và thở cùng với thành phố thực. Mô hình không chỉ phản ánh trạng thái hiện tại của thành phố mà còn có khả năng phản ứng nhanh chóng với những tình huống bất ngờ trong thực tế.
Ngược lại, mô phỏng thành phố là một mô hình tương đối tĩnh dựa trên các giả định và quy tắc được thiết lập sẵn.
Đây là sự chắt lọc và tóm tắt dữ liệu hoạt động của thành phố trong quá khứ, và mặc dù nó có thể phản ánh một số mô hình nhất định, nhưng độ chính xác thấp hơn so với dữ liệu thời gian thực của mô hình kỹ thuật số song sinh. Mô phỏng thành phố giống như việc dự đoán các điều kiện có thể xảy ra trong tương lai dựa trên "lịch sử hoạt động" trong quá khứ của thành phố.
Nhìn chung, mô hình song sinh kỹ thuật số và mô phỏng đều là những mô phỏng dựa trên mô hình ảo, nhưng có một số điểm khác biệt chính.
Mô phỏng thường được sử dụng trong thiết kế và, trong một số trường hợp, tối ưu hóa ngoại tuyến. Các nhà thiết kế nhập các thay đổi vào mô phỏng để quan sát các kịch bản "nếu như". Mặt khác, các bản sao kỹ thuật số là những môi trường ảo phức tạp mà mọi người có thể tương tác và cập nhật trong thời gian thực. Chúng lớn hơn nhiều và có phạm vi ứng dụng rộng hơn.
Ví dụ, trong các mô phỏng ô tô, người lái xe mới có thể có được trải nghiệm đào tạo nhập vai, học cách vận hành các bộ phận khác nhau của xe và đối mặt với các tình huống thực tế khác nhau khi lái xe ảo. Tuy nhiên, những tình huống này không liên quan đến chiếc xe thực tế.
Mặt khác, bản sao kỹ thuật số của chiếc xe được liên kết với chiếc xe vật lý và học hỏi tất cả thông tin về chiếc xe thực tế, chẳng hạn như các số liệu thống kê hiệu suất quan trọng, các bộ phận đã được thay thế trong quá khứ, các vấn đề tiềm ẩn được phát hiện bởi các cảm biến, hồ sơ bảo dưỡng trước đó, v.v.

Ba trụ cột của mô hình song sinh kỹ thuật số đô thị
Ba trụ cột của Mô hình song sinh kỹ thuật số đô thị được định nghĩa là 'Bảo trì dữ liệu', 'Trực quan hóa dữ liệu' và 'Phân tích dữ liệu'.

- Bảo trì dữ liệu
Bảo trì và tổng hợp thông tin dữ liệu không gian địa lý được xử lý trên mô hình song sinh kỹ thuật số, chẳng hạn như bản đồ kỹ thuật số 3D, dữ liệu đám mây điểm, dữ liệu GIS, v.v., bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và quản lý.

- Trực quan hóa dữ liệu
Thông qua các hệ thống trực quan hóa như trình xem 3D, dữ liệu phức tạp được chuyển đổi thành các biểu đồ, đồ thị và mô hình 3D trực quan, cho phép các nhà quản lý thành phố nhìn thấy "chân dung kỹ thuật số" của toàn bộ thành phố.
Ví dụ, bản đồ nhiệt được sử dụng để thể hiện mật độ dân số ở các khu vực khác nhau của thành phố, sơ đồ dòng chảy động được sử dụng để biểu diễn lưu lượng giao thông và tình trạng tắc nghẽn, và mô hình 3D được sử dụng để mô phỏng sự phân bố mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà.
Những hình ảnh trực quan này cho phép các nhà quản lý thành phố nhìn thấy tình trạng hoạt động của thành phố chỉ trong nháy mắt, như thể họ có một cặp "mắt" có thể nhìn xuyên suốt thành phố.

- Phân tích dữ liệu
Thông qua nhiều trình mô phỏng ứng dụng khác nhau, dữ liệu trên mô hình kỹ thuật số được phân tích và sử dụng để đưa ra các chỉ số đo lường.
Lấy ví dụ về giao thông công cộng đô thị, bằng cách phân tích dữ liệu như thời gian di chuyển, tuyến đường và tần suất di chuyển của hành khách, người ta có thể điều chỉnh các tuyến xe buýt, tối ưu hóa lịch trình xe buýt, nâng cao hiệu quả hoạt động của giao thông công cộng và giảm thời gian chờ đợi cũng như chi phí đi lại của hành khách.
Về quản lý năng lượng, bằng cách phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà, có thể xây dựng các kế hoạch tiết kiệm năng lượng chính xác để giảm tiêu thụ năng lượng của thành phố và đạt được sự phát triển đô thị bền vững.

Bảo trì dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu

Tokyo Digital Twin
Dự án Tokyo Digital Twin dự kiến ​​sẽ được hoàn thành vào năm 2030, và phiên bản thử nghiệm liên quan đã được ra mắt.

Link đến trải nghiệm: https://3dview.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/? _ga=2.180157796.1370176531.1735090358-57006728.1735090358