Ψηφιακά δίδυμα και συνθετικά δεδομένα

Τα συνθετικά δεδομένα και τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της τεχνητής νοημοσύνης και του σχεδιασμού προϊόντων. Συγκεκριμένα, τα πρώτα χρησιμοποιούν δεδομένα του πραγματικού κόσμου πάνω στα οποία εκπαιδεύουν την Al, ενώ τα δεύτερα προσομοιάζουν διάφορα ενδεχόμενα για την εκτίμηση απόδοσης, κόστους και βιωσιμότητας.

Τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν επίσης να ενισχύσουν τον ρόλο των εργαλείων των συνθετικών δεδομένων και αυτά με την σειρά τους να βοηθήσουν τις ομάδες που χρησιμοποιούν τα ψηφιακά δίδυμα για να αναπαραστήσουν αποτελεσματικότερα ορισμένα πιθανά σενάρια.

Αυτά τα εργαλεία τείνουν να επικεντρώνονται σε διαφορετικές αγορές και περιπτώσεις χρήσης προς το παρόν. Οι δυνατότητες των ψηφιακών διδύμων εισχωρούν για παράδειγμα σε ειδικές εφαρμογές για την ανάπτυξη προϊόντων, τις κατασκευές και την ιατρική.

Τα συνθετικά δεδομένα προτιμώνται συνεπώς για λόγους κόστους, υλικοτεχνικής υποδομής ή προστασίας της ιδιωτικής ζωής είτε όταν τα πραγματικά δεδομένα είναι απρόβλεπτα ή μη διαθέσιμα, και αντίστοιχα τα ψηφιακά δίδυμα για εφαρμογές προγνωστικού χαρακτήρα, αποτελώντας έναν σύνδεσμο μεταξύ του προϊόντος σε χρήση και του ψηφιακού του ομολόγου.

Αυτά τα δύο μπορούν έτσι να αλληλοσυμπληρωθούν, αφού τα συνθετικά δεδομένα είναι σε θέση να λειτουργήσουν ακόμα και σαν υποκατάστατα των μοντέλων των ψηφιακών διδύμων, ειδικά σε περίπτωση που κάτι πρέπει να μοιραστεί χωρίς τις “ευαίσθητες” πληροφορίες.

Ένα συνθετικό μοντέλο δεδομένων υποτίθεται ότι είναι όσο το δυνατόν πιο κοντά στο σενάριο του πραγματικού κόσμου. Ως εκ τούτου, ένα υπάρχον μοντέλο ψηφιακού διδύμου μπορεί να τροφοδοτήσει ή να επιταχύνει τη δημιουργία συνθετικών μοντέλων.

Μερικά από τα πεδία όπου θα έκανε πραγματική διαφορά η συνδυαστική χρήση των παραπάνω είναι τα ακόλουθα:

• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Pre-view και αποτέλεσμα
• Urban planning: Αντίκτυπο και διάδραση (οπτικός ρεαλισμός)
• Προσωποποίηση: Βελτίωση των παροχών (υγείας λ.χ.)
• Επικύρωση: Εξατομικευμένη έρευνα και περισσότερα use cases
• Εφοδιαστική αλυσίδα: Κατανόηση των κενών και αξιολόγηση επιπτώσεων, ευκαιρίες για νέα προϊόντα και ανταγωνιστικές απειλές (μη ορατές ακόμη)
• Προσομοίωση αποτυχίας: Εντοπισμός “ανωμαλιών” και έξυπνες προβλέψεις
• Βελτίωση 5G: Ανάπτυξη δικτύου, νέων υποδομών, δοκιμές εξοπλισμού, προσομοίωση κυβερνοεπιθέσεων
• Εμπειρία χρήστη: Βελτιστοποίηση προϊόντων, κόστους, πωλήσεων (δεδομένα πελατών γίνονται αντίστοιχα συνθετικά και στην συνέχεια χρησιμοποιούνται για να δοκιμαστούν τα ψηφιακά δίδυμα, χαρτογράφηση συμπεριφοράς και προτιμήσεων)