Desarrollan “gemelos digitales” de próxima generación más accesibles, versátiles y de código abierto

Milthon Lujan Monja

Resultado final del gemelo digital para el caso de la Industria Petroquímica 4.0. Fuente: Robles et al., (2023), Computers in Industry.
Resultado final del gemelo digital para el caso de la Industria Petroquímica 4.0. Fuente: Robles et al., (2023), Computers in Industry.

En el panorama en constante evolución de la Industria 4.0, el concepto de gemelos digitales ha surgido como una tecnología innovadora que promete representaciones más precisas y confiables de activos y procesos.

Sin embargo, a pesar de su potencial, el desarrollo de gemelos digitales ha enfrentado varios desafíos, incluida su adaptación a entornos específicos y la necesidad de una integración perfecta de tecnologías como el aprendizaje automático, el Internet de las cosas (IoT) y la visualización 3D.

Estos desafíos pueden limitar la escalabilidad y accesibilidad de las soluciones de gemelos digitales, lo que genera la necesidad de un marco de código abierto que simplifique la creación y orquestación de gemelos digitales avanzados.

En este contexto, tres ingenieros del grupo de investigación ERTIS de la Universidad de Málaga han desarrollado una plataforma de código abierto, más accesible y versátil, que permite diseñar estas herramientas tecnológicas que simulan entornos reales a partir de réplicas virtuales.

Nos referimos a ‘Open Twins’, el primer ecosistema integrado de código abierto de “gemelos digitales”, que es capaz de combinar las últimas tecnologías: Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Artificial (IA), monitorización, modelos de simulación y visualización 3D. El código fuente está íntegramente disponible en GitHub.

Gemelos digitales: una breve descripción

Definidos como “representaciones dinámicas y digitales de un objeto, proceso o sistema real que son capaces de imitar y analizar su comportamiento”, los investigadores de la UMA, autores del estudio, explican que aunque el término “gemelo digital” apareció en 2010, no fue hasta hace unos cinco años que alcanzó su uso más amplio.

Los gemelos digitales son réplicas virtuales de objetos, sistemas o procesos físicos. Estos gemelos nos permiten monitorear, analizar y simular activos del mundo real, lo que puede ser invaluable para diversas industrias, incluidas la manufactura, la atención médica y el transporte.

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La capacidad de crear estas representaciones virtuales tiene el potencial de revolucionar la forma en que gestionamos y optimizamos sistemas complejos.

El panorama actual de los gemelos digitales

Las soluciones de gemelos digitales existentes en el mercado a menudo se adaptan a entornos específicos, lo que las hace menos adaptables a aplicaciones más amplias. Además, la integración de tecnologías esenciales como el aprendizaje automático, los flujos de datos de IoT y la visualización 3D puede resultar desafiante debido a la falta de una alineación perfecta en las soluciones de código abierto.

“Hasta ahora, la mayoría de las plataformas de este tipo existentes han sido plataformas de pago que no se pueden modificar”, subraya Manuel Díaz, catedrático de la Facultad de Informática de la UMA y director del Centro de Investigación Ada Byron, quien afirma que “Open Twins” supera estas limitaciones y, además, añade “composicionalidad”, es decir, permite a los “gemelos” conectarse entre sí más fácilmente, consiguiendo estructuras más complejas.

Esto puede dar como resultado un ecosistema fragmentado, lo que obstaculiza el desarrollo y la implementación de gemelos digitales avanzados.

“En la actualidad, la simulación y modelado de sistemas son herramientas indispensables en muchas industrias, como la manufacturera y la de automoción, ya que pueden predecir cómo funcionarían sistemas reales en diferentes situaciones, previniendo riesgos”, añade en este sentido Cristian Martín, catedrático de la Departamento de Informática y Lenguajes de Programación.

Un vistazo a la solución

Para abordar estos desafíos, se ha introducido un novedoso marco de código abierto para el desarrollo de gemelos digitales compositivos. Estos gemelos digitales, como su nombre indica, permiten la vinculación de entidades o subsistemas individuales para crear un gemelo digital de mayor grado. Este enfoque interconectado facilita el intercambio de conocimientos y las relaciones de datos, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para las industrias que se esfuerzan por optimizar sus procesos.

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Una demostración del mundo real

Un proyecto agrícola para medir la precisión de un plan de riego, desarrollado junto a la Universidad de Córdoba; un robot que se comunica a través de tecnología 5G para controlar el movimiento en la finca experimental “La Mayora”, con el fin de predecir la maduración y punto óptimo de maduración de los frutos; o un modelo predictivo desarrollado para la industria petroquímica 4.0 son algunas de las aplicaciones reales de los “gemelos digitales” realizadas por los ingenieros del grupo “ERTIS” de la UMA.

Ingenieros de la UMA desarrollan “gemelos digitales” de próxima generación, más accesibles y versátiles. Fuente: Universidad de Málaga.
Ingenieros de la UMA desarrollan “gemelos digitales” de próxima generación, más accesibles y versátiles. Fuente: Universidad de Málaga.

Para demostrar la viabilidad del marco propuesto, en el estudio se ha desarrollado un caso de uso en la Industria Petroquímica 4.0. En este contexto, el marco se ha empleado para crear gemelos digitales avanzados que representan varios componentes dentro de la industria.

Estos gemelos digitales permiten el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones basada en datos, lo que en última instancia mejora la eficiencia y confiabilidad de toda la operación.

El futuro de los gemelos digitales compositivos

La introducción de un marco de código abierto para gemelos digitales compositivos es un paso importante hacia un ecosistema de gemelos digitales más accesible y escalable.

A medida que esta tecnología continúa evolucionando, podemos esperar ver su adopción en una amplia gama de industrias, optimizando aún más los procesos, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando las capacidades de toma de decisiones.

Conclusión

“En este artículo, proponemos una plataforma de código abierto para el desarrollo de gemelos digitales compositivos que pueden adaptarse a múltiples contextos. Nos referimos a gemelos digitales que pueden integrarse perfectamente con modelos predictivos a través de la plataforma abierta Kafka-ML, gemelos digitales interactivos proporcionados gracias al soporte de Unity para representaciones 3D y una interfaz unificada para visualización y gestión en tiempo real de datos de monitoreo de IoT de forma sencilla. y modelos complejos”, finalizaron los investigadores.

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La era de la Industria 4.0 está a la vuelta de la esquina y los gemelos digitales compositivos están preparados para desempeñar un papel fundamental en este viaje transformador. Al proporcionar un marco abierto que simplifica su desarrollo y orquestación, estamos liberando todo el potencial de los gemelos digitales, creando un futuro en el que estas réplicas virtuales estén fácilmente disponibles para las industrias que buscan aprovechar su poder para un futuro más eficiente y sostenible.

El estudio fue financiado por los proyectos españoles ‘5G+TACTILE_2: Gemelos verticales digitales para redes B5G/6G’, ‘SIERRA: Aplicación de Gemelos Digitales a explotaciones de regadío más sostenibles’, ‘DiTaS: Un marco para servicios de gemelos digitales cognitivos y compositivos agnósticos’ y ‘GEDERA: Gestión inteligente y flexible de la demanda de energía en redes híbridas acopladas’; y por la financiación de la tasa de acceso abierto: Universidad de Málaga/CBUA.

Contacto
Julia Robles
ITIS Software, University de Málaga, Arquitecto Francisco Peñalosa, 18, 29071 Málaga, España
Email: juliarobles@uma.es

Referencia (acceso abierto)
Julia Robles, Cristian Martín, Manuel Díaz. 2023. OpenTwins: An open-source framework for the development of next-gen compositional digital twins, Computers in Industry, Volume 152, 2023, 104007, ISSN 0166-3615, https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.104007.

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