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17 de junio de 2024

Gemelos Digitales, o cómo moldear la realidad

Sería genial poder anticipar o incluso evitar cualquier cosa que estuviera a punto de pasar, ¿verdad? Pues esto es lo que prometen (y, cada vez más, cumplen) los digital twins o gemelos digitales; un vibrante e innovador campo de desarrollo tecnológico – y considerado como un exponente de las tendencias actuales de hiper-automatización de procesos – cuyo mercado global, según Gartner, puede llegar a generar 183.000 millones de dólares hacia 2031.

Una copia predecible de la realidad

Los gemelos digitales son, básicamente, ecosistemas virtuales (más bien cabría decir copias) que permiten simular el comportamiento de objetos o procesos en el mundo físico o real. Un gemelo digital es un sistema diseñado y programado de forma que, si recibe las mismas entradas y en condiciones teóricamente similares (hablamos de datos con magnitudes exactamente conocidas) que el objeto o proceso físico del que es twin, produciría las mismas salidas que aquél, de forma que pudiéramos predecir con razonable precisión cuál sería su comportamiento en un mundo real.

Así, podríamos anticiparnos al comportamiento de una turbina de gas si se modifica una temperatura o presión, de una aeronave si se cambian los patrones de actuación de los comandantes, de un sistema de armas ante los cambios climáticos… o de corazones o pulmones humanos; incluso de pacientes completos ante la agresión de un bisturí o de un microorganismo.

Los gemelos digitales se crean mediante algoritmos alimentados con datos de sensores conectados - como no podía ser de otro modo - al modelo original, y de este modo se hacen capaces de predecir su estado y funcionamiento ante cualquier cambio que pudiera sufrir en la vida real. Así, un gemelo digital podría enfrentarse por nosotros a todo tipo de situaciones-copia del comportamiento del mundo físico - centenares o miles de veces - antes de tener que aterrizar en él, de modo que nunca nos quede un cabo suelto (o un riesgo que correr) a la hora de poner en producción un proceso químico, poner en el aire una aeronave, o incluso probar un nuevo tratamiento médico.

Ahorrar dinero y riesgos en mil escenarios de uso

Es evidente que cuando se trata de probar los límites físicos (a menudo peligrosos) de un nuevo sistema de producción de energía, averiguar cuál sería la eficiencia de una máquina costosa antes de comenzar a construirla y comercializarla, o bien de tratar de obtener respuestas anticipadas a cómo respondería un tipo de paciente determinado a un tratamiento experimental antes de los ensayos clínicos, los gemelos digitales pueden ahorrar tiempo y recursos, soportar la toma o descarte de opciones costosas y, por supuesto, mitigar riesgos antes de pasar al mundo real (ya sea la fábrica, la red de energía o el paciente).

Pero no sólo se puede concebir a este tipo de sistemas como una herramienta necesariamente ligada a la introducción de productos, maquinarias o procesos nuevos. El mantenimiento de los sistemas industriales de hoy en día es lo suficientemente complejo y costoso como para que muchos responsables de operaciones industriales se estén empezando a fijar en ellos para reducir costes y fricciones.

Los gemelos digitales, de este modo, pueden ser un modo enormemente eficaz para monitorizar maquinarias y hacer más eficiente su mantenimiento predictivo, gracias a que podemos someter al twin en cuestión a toda clase de maltratos hasta identificar cuál va a ser su punto de fallo y anticiparnos a averías costosas – o, como decíamos antes, peligrosas.

Imaginemos por ejemplo el caso de un reactor nuclear sometido a estrictos límites de seguridad a la hora de planificar paradas o modificar parámetros de gestión del combustible, de la refrigeración, de la disposición de los materiales de control de fisión o de la configuración de los elementos de seguridad, por poner sólo algunos ejemplos.

Pero, más aún, el digital twin puede ser una plataforma de colaboración e interconexión entre equipos que trabajan juntos a la hora de desarrollar sistemas complejos, proporcionando un marco en el que se comparten datos de entrada e información sobre su comportamiento antes de que sea realidad, acortando tiempos y eliminando errores. O bien nos puede servir como un medio para definir layouts de plantas industriales, gracias a que nos permitiría estudiar los movimientos de personas y activos y predecir cómo un cambio en la disposición de una instalación podría cambiar las condiciones de eficiencia, comodidad o seguridad de los operarios, por ejemplo.

Datos, datos y datos

Es evidente que las tecnologías en torno a los gemelos digitales van a ser cada vez más un vector de innovación incuestionable, porque permitirán a las organizaciones desarrollar – a costes y en tiempos cada vez menores – procesos o soluciones innovadoras que probablemente sería caro y arriesgado probar in situ.

Pero falta mucho por hacer para que los gemelos digitales sean capaces de ofrecer soluciones completas – es decir, completamente predecibles –, comenzando con que en muchas organizaciones sigue existiendo un gran déficit de los datos imprescindibles para alimentar sus modelos de comportamiento – IoT, sensores, etc. - y así poder anticipar digitalmente la realidad con una mínima fiabilidad. Así es; como en casi todos los órdenes de la transformación digital, también aquí la calidad de la información acaba siendo el gran limitador y también el gran reto.