Wat zijn Digital Twins?

Een digital twin is een virtuele kopie van een fysiek systeem of object dat het gedrag van het systeem en alle veranderingen die in de echte wereld plaatsvinden nauwkeurig weerspiegelt. John Gunn, datawetenschapper en consultant bij Landscape, legt uit: "Digitale tweelingen helpen ons om inzichten af te leiden over de fysieke entiteit en experimenten uit te voeren in een virtuele omgeving zonder reële risico's." Ze maken het mogelijk om echte en hypothetische situaties te testen, met snelheden die ordes van grootte sneller zijn dan in het echte leven.

De Kracht van AI en Digital Twins

De digitale, gesimuleerde aard van de digital twin maakt het een uniek en krachtig oefenterrein voor AI. Meestal wordt een AI model getraind met data uit het verleden, maar er zijn veel gevallen waar zulke data niet beschikbaar is. In die situaties is het mogelijk om toch een AI te trainen, door het direct te laten werken met de digital twin en te simuleren wat er vervolgens zou gebeuren. Het trainen van een AI op deze manier, waarbij het moet leren van de (gesimuleerde) gevolgen van zijn eigen acties, heet Reinforcement Learning. John: "De primaire kracht van AI ligt in het vermogen om patronen te herkennen, voorspellingen te doen en van fouten te leren." Het kan patronen identificeren in het gedrag van de digitale tweeling, op basis van de resultaten van zijn eigen acties. Deze combinatie geeft een uniek voordeel: de AI kan optimalere, vaak nieuwe strategieën vinden die onmogelijk te vinden zouden zijn als het alleen getraind zou zijn op historische gegevens.

Landscape's Innovatieve Gebruik van Digital Twins

Landscape heeft digital twin-technologie en kunstmatige intelligentie ingezet in verschillende industrieën. Een bijzonder voorbeeld is de creatie van een digital twin voor een stadsverwarmingsnetwerk in Duitsland. John legt uit: "We hebben een digitaal model van het warmtenet ontwikkeld, waarmee we de warmtebronnen, waterstromen en warmteconsumptie van een stad en een ziekenhuis konden simuleren. Deze simulatie stelt ons in staat om te experimenteren met verschillende operationele strategieën, zonder risico's voor het echte netwerk. Het stelt ons ook in staat om een willekeurig aantal randgevallen te simuleren en een jarenlange werking in een fractie van de tijd te modelleren."

Baanbrekende Resultaten in Efficiëntie van Stadswarmte

John beschrijft hoe Landscape's digitale tweelingproject van een stadsverwarmingsnetwerk zeer waardevolle resultaten opleverde. "De simulaties die in de twin worden gebruikt hebben een zeer hoge getrouwheid, waardoor een fijnmazige controle van de gedetailleerde onderdelen van het stadsverwarmingssysteem mogelijk is. Het resultaat van het project is een AI-gestuurd regelsysteem dat het verwarmingssysteem dynamisch aanstuurt om te reageren op veranderende eisen van eindgebruikers." Het maakt gebruik van slimme operationele strategieën die niet alleen mensen en gebouwen van warmte voorzien, maar ook het energieverbruik optimaliseren, de uitstoot van broeikasgassen verminderen en voorkomen dat het netwerk onnodig onder druk komt te staan. Het beperken van belasting is vooral waardevol bij componenten voor warmteopslag, die notoir moeilijk optimaal te bedienen zijn. Het project toont het potentieel van digital twins en AI om een intelligentere en duurzamere toekomst voor stedelijke infrastructuur te creëren.

Uitdagingen en Risico's Overwinnen

Het combineren van digital twins en AI heeft een enorm potentieel, maar zoals bij elk huwelijk zijn er uitdagingen. John benadrukt dat een van de grootste uitdagingen de kwaliteit en getrouwheid van de simulatie is. Wil het AI-model bruikbaar zijn in de praktijk, dan moet de digitale tweeling voldoende representatief zijn. Anders zal de AI alleen leren om de tekortkomingen van de simulatie uit te buiten, in plaats van werkelijke patronen in de echte wereld op te pikken. Dit kwaliteitsniveau vereist nauwkeurige gegevens over de onderdelen van het gesimuleerde systeem. Daarom houdt Landscape een open dialoog over de gegevens, de simulatie en hoe bruikbaar de AI-uitkomsten zijn. "Door nauw samen te werken en klanten te helpen begrijpen hoe ze de beste data kunnen leveren, hebben we geweldige resultaten gezien."

De kracht en mogelijkheden van AI en digital twins zijn met succes aangetoond, maar de grootschalige implementatie van AI-technologie brengt bepaalde risico's met zich mee. Net als mensen kunnen AI-systemen fouten maken, falen en gevaarlijke situaties creëren. Maar in tegenstelling tot mensen kan een AI alleen begrijpen waar het op getraind is en kan er niet altijd gevraagd worden waarom het een bepaalde beslissing heeft genomen. "We moeten altijd streven naar een verantwoord gebruik van AI," benadrukt John. "We weten hoe we de risico's kunnen beperken die gepaard gaan met het loslaten van de kracht van AI in de echte wereld. Maar je moet het wel goed doen."

De Toekomst voor AI en Digital Twins

De toekomst ziet er rooskleurig uit voor het gecombineerde gebruik van digital twins en AI. John is ervan overtuigd dat we krachtige innovaties zullen zien op het gebied van operational excellence, automatisering, systeem-design en nog veel meer industriële toepassingen. "Het gebied van AI ontwikkelt zich snel, modellen worden steeds geavanceerder en digital twin simulaties worden steeds realistischer. Dit heeft een enorm potentieel in verschillende industrieën."