Entre em uma fábrica de montagem de automóveis. Veja os trabalhadores apertando porcas e parafusos. Ouça o zumbido de ferramentas pneumáticas. Observe carrocerias de carros impecáveis deslizando ao longo da linha de montagem e robôs adicionando peças.
Agora, ative o digital twin da fábrica em 3D on-line. Veja pessoas digitais animadas trabalhando na mesmíssima fábrica, porém em versão digital. Arraste e solte robôs para mover materiais pesados e execute simulações para otimizações, recolhendo dados da fábrica em tempo real para melhorias. Isso é um digital twin.
Um digital twin é uma representação virtual (uma simulação realista de física e materiais) de um elemento ou sistema físico do mundo real que é atualizada continuamente.
Digital twins não são apenas para objetos inanimados e pessoas. Eles podem ser uma representação virtual de arquiteturas de rede de computadores para uso como área restrita para simulações de ataques cibernéticos. Eles podem replicar um processo de um centro de atendimento de pedidos para testar interações humano-robô antes de introduzir determinadas funções robóticas em ambientes reais. As aplicações são tão vastas quanto a imaginação.
Digital twins estão transformando as operações de empresas. Estima-se que o mercado global de plataformas de digital twins chegará a US$86 bilhões até 2028, de acordo com a Grand View Research. O relatório da instituição cita a COVID-19 como catalisador para a adoção de digital twins em determinados setores.
O Que Impulsiona os Digital Twins?
A Internet das Coisas está acelerando o desenvolvimento e adoção de digital twins.
A Internet das Coisas (IoT – Internet of Things) está ajudando a permitir que máquinas e dispositivos conectados compartilhem dados com seus digital twins e vice-versa. Isso é possível porque os digital twins são versões sempre atualizadas e ativas, simuladas por computador, de coisas ou processos físicos reais conectados à IoT.
Digital twins são representações virtuais que podem capturar a física das estruturas e alterar as condições internas e externas medidas por uma infinidade de sensores conectados impulsionados pela computação no edge. Eles também podem realizar simulações dentro de virtualizações para descobrir problemas e buscar melhorias via atualizações de serviço.
O desenvolvimento de robótica e veículos autônomos é apenas um exemplo das muitas aplicações dos digital twins para simular equipamentos e ambientes físicos.
“De maneira simplificada, veículos autônomos são robôs que operam no mundo aberto trabalhando para evitar contato com qualquer coisa”, disse Rev Lebaredian, vice-presidente de Tecnologia Omniverse e Simulação na NVIDIA. “Em algum momento, teremos robôs autônomos sofisticados trabalhando ao lado de humanos em ambientes como cozinhas, por exemplo, manipulando facas e outras ferramentas perigosas. Precisamos de digital twins dos mundos em que os robôs estarão operando para que possamos treiná-los com segurança no mundo virtual antes de transferir a inteligência para o mundo real.”
Digital Twins em Ambientes Virtuais 3D
Mundos 3D virtuais compartilhados estão unindo as pessoas para colaborar em digital twins.
O universo virtual 3D interativo fica evidente nos games. Games cooperativos on-line, como Fortnite e Roblox, com seu mundo virtual gerado pelo usuário, demonstram o potencial das interações.
Chamadas de videoconferência em VR, em que os participantes aparecem como avatares de si mesmos em uma sala de reuniões virtual compartilhada, são um avanço rumo à concretização das possibilidades no âmbito empresarial.
Hoje, já existem as ferramentas para desenvolver cada um desses mundos virtuais compartilhados em uma plataforma de colaboração virtual dentro do ambiente.
Omniverse Replicator para Simulações de Digital Twins
No GTC, a NVIDIA apresentou o Omniverse Replicator para ajudar a desenvolver digital twins. É um mecanismo de geração de dados sintéticos que produz dados simulados fisicamente para o treinamento de redes neurais profundas.
Além disso, a empresa anunciou duas implementações do mecanismo para aplicações que geram dados sintéticos: NVIDIA DRIVE Sim, um mundo virtual para hospedagem de digital twins de veículos autônomos, e NVIDIA Isaac Sim, um mundo virtual para digital twins dos robôs de manipulação.
Veículos autônomos e robôs desenvolvidos com o uso desses dados podem dominar habilidades em uma ampla variedade de ambientes virtuais antes de aplicá-las no mundo real.
Com base na Universal Scene Description da Pixar e na tecnologia NVIDIA RTX, o NVIDIA Omniverse é a primeira plataforma multi-GPU dimensionável e fisicamente precisa de simulação de mundos.
O Omniverse oferece aos usuários a capacidade de se conectar a diversos ecossistemas de software (incluindo Unreal Engine da Epic Games, Reallusion, OnShape, Blender e Adobe) que podem auxiliar milhões de usuários.
A plataforma de desenvolvimento de referência é modular e facilmente extensível. Diversas equipes dentro da NVIDIA usaram a plataforma para criar algumas das aplicações de simulação mais importantes, como os já mencionados NVIDIA Isaac Sim, para robótica e geração de dados sintéticos, e o NVIDIA DRIVE Sim.
O DRIVE Sim permite recriar cenários de condução do mundo real em um ambiente virtual para permitir a testagem e o desenvolvimento de casos de uso raros ou perigosos. Além disso, como o simulador tem um entendimento perfeito do valor de referência de qualquer cena, os dados do simulador podem ser usados para treinar as redes neurais profundas usadas na percepção dos veículos autônomos.
Como demonstrado na fábrica do futuro da BMW Group, a modularidade e a abertura do Omniverse permitem que ele faça uso de diversas outras plataformas NVIDIA, como o NVIDIA Isaac para robótica, o NVIDIA Metropolis para análise inteligente de vídeo e o SDK NVIDIA Aerial, que oferece a ambientes redes 5G aceleradas por GPU e definidas por software, com acesso sem fio via rádio, bem como software de terceiros para que usuários e empresas continuem a usar as próprias ferramentas.
Como os Digital Twins Entram em Atividade?
Para criar um digital twin e implantar seus recursos, é preciso recorrer a recursos de AI.
A Plataforma Base Command da NVIDIA permite que as empresas implantem infraestrutura de AI em grande escala. Ela otimiza recursos para usuários e equipes e pode monitorar o workflow, do desenvolvimento inicial à produção.
A Plataforma Base Command foi desenvolvida para apoiar a equipe de pesquisa interna da NVIDIA com recursos de AI. Ela ajuda a gerenciar os recursos de GPU disponíveis, bancos de dados selecionados, espaços de trabalho e imagens de contêiner disponíveis.
Ela gerencia o ciclo de vida do desenvolvimento de AI, incluindo o gerenciamento de cargas de trabalho e o compartilhamento de recursos, oferecendo uma interface gráfica de usuário e uma interface de linha de comando, além de painéis integrados de monitoramento e relatórios. Ela fornece as atualizações mais recentes da NVIDIA diretamente para os workflows de AI.
É como o mecanismo de computação da AI.
Como os Digital Twins são Gerenciados?
O NVIDIA Fleet Command oferece gerenciamento remoto de AI.
A implementação da AI de digital twins para o mundo real requer uma plataforma de implantação para lidar com as atualizações para milhares, e até milhões, de máquinas e dispositivos no edge.
O NVIDIA Fleet Command é um serviço baseado em cloud acessível pelo hub NVIDIA NGC de software acelerado por GPU para implantar, gerenciar e dimensionar aplicações de AI com segurança em sistemas e dispositivos conectados ao edge.
O Fleet Command permite que centros de atendimento, instalações de manufatura, varejistas e muitos outros implementem atualizações de AI remotamente.
Como os Digital Twins Estão Avançando?
Os digital twins possibilitam a autonomia das coisas. Eles podem ser usados para controlar seu equivalente físico de forma autônoma.
Um fabricante de veículos elétricos, por exemplo, pode usar um digital twin de um sedã para executar simulações em atualizações de software. E, quando as simulações mostram melhorias no desempenho do carro ou resolvem um problema, essas atualizações de software podem ser enviadas over-the-air para o veículo físico.
A Siemens Energy está criando digital twins para auxiliar a manutenção preditiva de usinas. De acordo com a empresa, um digital twin dessa escala promete reduzir o tempo de inatividade e ajudar os provedores de serviços a economizarem cerca de US$1,7 bilhão por ano.
A Passive Logic, uma startup com sede em Salt Lake City, oferece uma plataforma de AI para projetar e operar, de forma autônoma, os componentes de IoT de construções. O engine de AI compreende, até o nível físico, como os componentes de construções funcionam juntos e pode executar simulações de sistemas de construção.
A plataforma pode receber múltiplos pontos de dados e tomar decisões de controle para otimizar as operações de forma autônoma. Ela compara essa rota de controle ideal aos dados reais dos sensores, aplica machine learning e aprende melhorias a respeito da operação da construção ao longo do tempo.
Os trens também estão a caminho da autonomia, com a ajuda de digital twins. Eles estão sendo usados em simulações para recursos como sistemas automatizados de frenagem e detecção de colisões, impulsionados pela AI das GPUs NVIDIA.
Qual é a História dos Digital Twins?
Há muitas indicações de que a NASA tenha sido a primeira a apresentar o conceito de digital twins. Embora não tivesse a mesma conexão da Internet das Coisas, o primeiro conceito que a NASA criou dos twins e seu uso era semelhante ao dos digital twins de hoje em muitos pontos.
A NASA começou a desenvolver a ideia dos digital twins já na década de 60. A agência espacial ilustrou seu enorme potencial na missão da Apollo 13 à Lua. A NASA havia criado simuladores de sistemas da nave Apollo 13 que recebiam atualizações da nave real, no espaço, por meio de telecomunicações. Isso permitiu que os engenheiros da NASA executassem simulações de situações entre astronautas e engenheiros antes da partida, uma competência útil quando a missão falhou em 1970.
Os engenheiros em terra puderam solucionar problemas com os astronautas no espaço ao consultar os modelos na Terra, salvando a missão de um desastre.
Que Tipos de Digital Twins Existem?
Simuladores de Cidades Inteligentes
Cidades inteligentes estão aparecendo por toda parte. Usando câmeras de vídeo, computação no edge e AI, as cidades conseguem entender tudo, dos padrões de estacionamento ao fluxo de tráfego e infrações. Os planejadores urbanos podem estudar os dados para ajudar a elaborar e melhorar os designs das cidades.
Os digital twins de cidades inteligentes permitem um melhor planejamento da construção, bem como aprimoramentos constantes nas cidades. As cidades inteligentes estão criando as próprias réplicas em 3D para executar simulações. Esses digital twins ajudam a otimizar o fluxo de tráfego, o estacionamento, a iluminação pública e muitos outros aspectos para melhorar a vida nas cidades, e essas melhorias podem ser implementadas no mundo real.
A Dassault Systèmes ajudou a criar digital twins no mundo todo. Em Hong Kong, a empresa apresentou exemplos para um estudo de “caminhabilidade” usando uma simulação 3D da cidade para visualização.
O NVIDIA Metropolis é um framework de aplicações, um conjunto de ferramentas para desenvolvedores e um grande ecossistema de parceiros especializados que ajudam desenvolvedores e provedores de serviços a instrumentar melhor o espaço físico e criar infraestruturas e espaços mais inteligentes por meio da visão impulsionada por AI. A plataforma abrange do treinamento de AI à inferência, facilitando a implantação do edge ao cloud e inclui ferramentas de gerenciamento empresarial, como o Fleet Command, para administrar frotas de nós do edge.
Twins de Simulação da Terra
Os digital twins estão sendo aplicados até à modelagem climática.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, revelou planos de criar o supercomputador de AI mais potente do mundo dedicado à previsão de mudanças climáticas. Nomeado Earth-2, ou E-2, o sistema criaria um digital twin da Terra no Omniverse.
De forma independente, a União Europeia lançou o Destination Earth, um esforço para construir uma simulação digital do planeta. O plano é ajudar os cientistas a mapear com precisão os acontecimentos climáticos e climas extremos.
Apoiando um mandato da UE para alcançar a neutralidade climática até 2050, o projeto do digital twin seria renderizado em uma escala de um quilômetro e baseado em dados observacionais, atualizados continuamente, de sensores climáticos, atmosféricos e meteorológicos. Ele também planeja levar em conta as dimensões do impacto ambiental das atividades humanas.
A previsão é de que o projeto do digital twin Destination Earth exigiria um sistema com 20.000 GPUs para operar na escala total, segundo um artigo publicado na Nature Computational Science. Os insights da simulação podem ajudar os cientistas a desenvolver e testar cenários. Com eles, as decisões políticas e o planejamento de desenvolvimento sustentável ficam mais informadas.
Esse trabalho pode ajudar a avaliar o risco de estiagem, monitorar a elevação do nível do mar e observar mudanças nas regiões polares. Ele também pode ser usado para o planejamento de problemas relacionados à água e alimentação e de energia renovável, como parques eólicos e usinas solares. A meta é que a principal plataforma de modelagem digital entre em operação até 2023, com o lançamento do digital twin até 2027.
Simulação de Redes de Data Center
Na área de redes, os digital twins estão reduzindo o tempo de inatividade para data centers.
As redes ficaram cada vez mais complexas ao longo do tempo. Os tamanhos das redes, o número de nós e a interoperabilidade entre os componentes aumentam a complexidade, afetando as operações de pré-produção e preparação.
Os digital twins de redes aceleram as implantações iniciais fazendo testes prévios de roteamento, segurança, automação e monitoramento em simulação. Eles também aprimoram operações em andamento com a validação de solicitações de alterações de redes em simulação, reduzindo os tempos de manutenção.
As operações de rede também evoluíram para recursos mais avançados com o uso de APIs e automação. E a telemetria de streaming (como sensores conectados à IoT para dispositivos e máquinas) permite a coleta constante de dados e análises na rede para melhor visibilidade dos problemas.
A plataforma de simulação de infraestrutura NVIDIA Air permite que os engenheiros de rede hospedem digital twins de redes de data center.
Inaugurando o 5G com Twins
A Ericsson, provedora de equipamentos e serviços de telecomunicação, está combinando décadas de experiência em simulação de rede de rádio com o NVIDIA Omniverse Enterprise.
A empresa global está construindo digital twins em escala de cidade para ajudar a simular com precisão a interação entre micro células e torres 5G e o ambiente para maximizar o desempenho e a cobertura.
Twins na Manufatura Automotiva
A BMW Group, que controla 31 fábricas no mundo todo, está colaborando com a NVIDIA em digital twins. A montadora alemã conta com o NVIDIA Omniverse Enterprise para executar simulações de fábrica e otimizar operações.
Suas fábricas oferecem mais de 100 opções para cada carro e mais de 40 modelos de BMW, oferecendo 2.100 configurações possíveis de um novo veículo. Cerca de 99% dos veículos produzidos em fábricas da BMW têm configurações personalizadas, o que gera desafios para manter os materiais estocados na linha de montagem.
Para ajudar a manter o fluxo de materiais para as fábricas, a BMW Group também está utilizando a plataforma de robótica NVIDIA Isaac para implantar uma frota de robôs para logística e melhorar a distribuição dos materiais no ambiente de produção. Esses robôs para assistência humana, que são colocados em cenários de simulação com humanos digitais em pré-produção, permitem que a empresa teste com segurança aplicações de robôs na fábrica com o digital twin antes da produção.
As simulações virtuais também permitem que a empresa otimize a linha de montagem, além da ergonomia e da segurança dos trabalhadores. Especialistas em planejamento de diferentes regiões podem conectar-se virtualmente com o NVIDIA Omniverse, que permite que equipes globais de design 3D trabalhem juntas simultaneamente em vários pacotes de software em um espaço virtual compartilhado.
O NVIDIA Omniverse Enterprise está possibilitando digital twins para muitas aplicações industriais diferentes.
Arquitetura, Engenharia e Construção
A criação de equipes de design enfrenta uma demanda crescente por colaboração eficiente, iterações mais rápidas em renderizações e simulações precisas e fotorrealistas.
Essas demandas podem ficar ainda mais desafiadoras quando as equipes estão espalhadas pelo mundo.
A criação de digital twins no Omniverse para arquitetos, engenheiros e equipes de construção para avaliar designs em conjunto pode agilizar o ritmo do desenvolvimento, ajudando a executar contratos no prazo.
As equipes no Omniverse podem ser reunidas virtualmente em uma única plataforma interativa, mesmo quando trabalham simultaneamente em diferentes aplicações de software, para desenvolver rapidamente modelos arquitetônicos e simulações totalmente precisas e fieis à física, como se estivessem na mesma sala.
Varejo e Atendimento de Pedidos
A logística para o atendimento de pedidos é uma enorme indústria de peças móveis. Os centros de atendimento agora são auxiliados por robôs que ajudam trabalhadores a evitar lesões e aumentar a eficiência. É um ambiente cheio de câmeras com tecnologia fornecida por AI e computação no edge que ajudam a escolher, coletar e empacotar produtos rapidamente. É assim que as entregas expressas chegam às nossas portas.
O uso de digital twins significa que grande parte disso pode ser criada em um ambiente virtual, e simulações podem ser realizadas para evitar interrupções e outros problemas.
A Kinetic Vision está reinventando centros de atendimento e distribuição inteligentes com digital twins por meio da digitalização e da AI. A implementação bem-sucedida de uma rede de lojas e centros de atendimento inteligentes requer informações, dados e tecnologias operacionais robustas para permitir uma computação no edge e soluções de AI inovadoras, como o reconhecimento de produtos em tempo real. Isso agiliza inspeções de produtos e cumprimentos de encomendas.
Twins no Setor de Energia
A Siemens Energy conta com a plataforma NVIDIA Omniverse para criar digital twins para auxiliar na manutenção preditiva de usinas.
Usando os frameworks de software NVIDIA Modulus, executados em GPUs NVIDIA A100 Tensor Core, a Siemens Energy consegue simular os efeitos corrosivos do calor, da água e de outras condições no metal ao longo do tempo para ajustar as necessidades de manutenção.
Exploração de Hidrocarbonetos
As empresas de petróleo enfrentam grandes riscos ao buscar explorar novos reservatórios ou reavaliar campos em estágio de produção com o menor impacto financeiro e ambiental. A perfuração pode custar centenas de milhões de dólares. Depois de localizar hidrocarbonetos, essas empresas de energia precisam descobrir rapidamente as estratégias mais lucrativas para produções novas ou em andamento.
Digital twins para simulações de reservatórios podem economizar muitos milhões de dólares e evitar problemas ambientais. Usando aplicações de software técnico, essas empresas podem modelar como a água e os hidrocarbonetos percorrem o subterrâneo em meio aos poços. Isso permite avaliar situações potencialmente problemáticas e estratégias virtuais de produção em supercomputadores.
Tendo avaliado os riscos de antemão nos digital twins, essas empresas de exploração podem minimizar perdas ao assumir novos projetos. As versões do mundo real em produção também podem ser otimizadas para melhores resultados com base em análises das cópias digitais.
Eficiência Aeroportuária
Os digital twins podem ajudar aeroportos a aprimorarem a experiência do cliente. Por exemplo: câmeras de vídeo podem monitorar a administração de segurança de transportes e utilizar a AI para buscar maneiras de analisar os gargalos em horários de pico. Essas informações podem ser analisadas em modelos digitais e, depois, transferidas para a produção para reduzir voos perdidos. Os vídeos de manipulação de bagagens podem ser avaliados para melhorar os caminhos no ambiente digital e garantir que a bagagem chegue a tempo.
O processo de rotatividade de aviões também pode melhorar. Muitos fornecedores prestam serviço aos aviões na chegada para prepará-los para voltar à pista de decolagem. Vídeos podem ajudar as empresas aéreas a rastrear os fornecedores e garantir a agilidade nas rotatividades. Os digital twins também podem analisar a coordenação dos serviços para otimizar os workflows antes de fazer alterações.
As empresas aéreas podem, então, responsabilizar os fornecedores e exigir que realizem os serviços com eficiência. Fornecedores de serviços de alimentação, faxina, remoção de lixo e resíduos, entre outros, têm “acordos a nível de serviço” com as empresas aéreas para ajudar a manter os aviões indo e vindo no horário. Todas essas atividades podem ser realizadas em simulações no mundo digital e aplicadas ao agendamento na produção para resultados reais que ajudarão a reduzir atrasos nas partidas.
O NVIDIA Metropolis ajuda a processar enormes volumes de vídeo a partir do edge para que aeroportos e outros setores possam analisar as operações em tempo real e obter insights de análises.
Qual é o Futuro dos Digital Twins?
As simulações de digital twins têm se desenvolvido há meio século. Porém, os avanços da última década em GPUs, AI e plataformas de software estão impulsionando a adoção nesta era de experiências mais imersivas e maior fidelidade.
Aumentar a presença da realidade virtual e da realidade aumentada agilizará esse trabalho.
Estima-se que as vendas mundiais de headsets de VR aumentem de cerca de 7 milhões em 2021 para mais de 28 milhões em 2025, segundo a empresa de análises IDC.
Esse aumento significa muito mais pessoas conectadas usando headsets e consumindo conteúdo em ambientes virtuais.
E todos que usarem a tecnologia poderão acessar a plataforma NVIDIA Omniverse para AI, interações humano-robô e simulações infinitas, impulsionando uma sucessão de grandes avanços dos digital twins.
“Há anos se fala em mundos virtuais e digital twins. Estamos bem no início da transformação dessa ideia em realidade, pois a AI tornou-se viável e criou uma explosão de possibilidades”, disse Lebaredian, NVIDIA.
Prepare-se para essa aventura.
Saiba mais sobre o NVIDIA Omniverse.