Dal processo reale vengono raccolti dati, tipicamente da sensori IoT, in modo tale da mappare virtualmente il comportamento; i dati raccolti vengono utilizzati dal gemello digitale per simulare e prevedere il comportamento dell’entità reale.
Conoscere e prevedere l’evoluzione di un processo è utile soprattutto in campo industriale, per ridurre perdite di produzione e ottimizzare i processi, per diagnosticare eventuali anomalie e correggere la produzione in funzione dello scenario futuro previsto.
Per creare un digital twin servono competenze eterogenee: infrastrutturali per creare l’architettura di raccolta dati da sensori IoT, informatiche per gestire i dati e elaborarli, matematiche per modellare con i dati in possesso il processo reale e creare algoritmi di controllo/previsione e HPC poiché la mole di dati raccolta è tale che è necessario riuscire a gestire in modo scalabile gli algoritmi che li elaborano.
La simulazione abilitata dalle infrastrutture HPC nei digital twins ha un doppio ruolo chiave, sia nella progettazione che nel funzionamento del gemello digitale. Nella fase di progettazione si possono simulare comportamenti differenti del processo per riuscire a prevedere situazioni di rischio, mentre nella fase di funzionamento se un comportamento non è chiaro all’algoritmo di previsione si può effettuare una simulazione per approfondire una situazione di possibile anomalia.
Cineca grazie al suo know-how nel campo dell’HPC contribuisce a molti progetti sul tema.
Uno di questi è IoTwins (Horizon 2020, GA #857191), coordinato da Bonfiglioli Riduttori SpA. L'obiettivo è quello di costruire un'architettura di riferimento per lo sviluppo e l'implementazione di digital twins distribuiti e edge-enabled di impianti e processi produttivi, con una molteplicità di casi d'uso che spaziano dalle pale eoliche alla modellazione del Stadio Camp Nou di Barcellona.
