Ao contrário dos gémeos digitais tradicionais, que são utilizados principalmente para monitorização e análise, os gémeos digitais executáveis são modelos ativos, dinâmicos que podem responder a entradas, simular cenários
e tomar decisões de forma autónoma ou com intervenção humana. O executável digital twin (ou xDT). Em termos simples, o xDT é o gémeo digital num chip. O xDT utiliza dados de um número (relativamente) pequeno de sensores embutidos no produto físico para realizar simulações em tempo real usando modelos de ordem reduzida. A partir desse pequeno número de sensores, pode prever o estado físico em qualquer ponto do objeto (mesmo em locais onde seria impossível colocar sensores).
A
simulação e interação em tempo real
xDT são capazes de simular o comportamento e desempenho do ativo físico ou sistema em tempo real. Podem responder a entradas, simular diferentes condições de funcionamento e interagir com sistemas externos ou utilizadores de forma dinâmica.
Autonomia e tomada de decisão
xDT pode tomar decisões de forma autónoma com base em regras predefinidas, algoritmos ou modelos de machine learning. Podem analisar dados, prever resultados e tomar medidas para otimizar o desempenho ou responder a condições em mudança.
O
controlo de circuito fechado
xDT opera frequentemente num sistema de controlo de circuito fechado, onde os dados em tempo real dos sensores e actuadores são alimentados de volta para o modelo virtual para ajustar parâmetros, otimizar o desempenho e manter as condições de funcionamento desejadas.
Análise preditiva e otimização
xdT utilizam técnicas de análise preditiva e otimização para prever comportamentos futuros, identificar potenciais problemas ou oportunidades e recomendar ações para melhorar o desempenho ou mitigar riscos.
Integração com tecnologias IoT e IA
xDT alavancam sensores da Internet das Coisas (IoT), conectividade e algoritmos de inteligência artificial (IA) para recolher dados em tempo real, analisar padrões complexos e tomar decisões informadas. Podem também incorporar modelos de machine learning para comportamento adaptativo e melhoria contínua.
A
adaptação dinâmica e a aprendizagem
xDT são capazes de aprender com a experiência e adaptar-se às mudanças no ambiente ou nas condições de funcionamento ao longo do tempo. Podem actualizar continuamente os seus modelos, parâmetros e estratégias com base em novos dados e feedback.
Gêmeos digitais executáveis encontram aplicações em vários setores, incluindo manufatura, energia, transporte, saúde e cidades inteligentes. Permitem manutenção preditiva, operação autónoma, otimização de processos e apoio à decisão em sistemas complexos onde a monitorização e o controlo em tempo real são críticos. No geral, os gêmeos digitais executáveis representam a próxima evolução na tecnologia digital twin, oferecendo capacidades aprimoradas para simulação em tempo real, tomada de decisão e otimização de ativos e sistemas físicos. Um gémeo digital executável é uma forma avançada de gémeo digital que não só representa uma réplica virtual de um activo físico ou sistema mas também tem a capacidade de executar, simular e interagir com o modelo virtual em tempo real.
Modelos baseados na física
Um gémeo digital executável baseado na física baseia-se em modelos matemáticos que descrevem o comportamento físico do sistema a ser replicado. Estes modelos baseiam-se tipicamente em princípios fundamentais da física, tais como a mecânica, a termodinâmica, a dinâmica dos fluidos, o electromagnetismo, etc. Ao resolver as equações que governam estes fenómenos físicos, o gémeo digital pode simular o comportamento do sistema do mundo real num ambiente virtual.
Simulação de processos físicos
O gémeo digital simula os processos físicos e as interações dentro do sistema utilizando modelos baseados na física. Isso permite prever como o sistema se comportará em diferentes condições operacionais, entradas e cenários.
Simulação em tempo real
Um gémeo digital executável baseado em modelos físicos pode simular o comportamento do sistema físico em tempo real ou quase em tempo real. Isso permite uma interação dinâmica e tomada de decisão com base no estado atual do sistema e do seu ambiente.
Controlo em circuito fechado
Os
gémeos digitais executáveis baseados na Física operam frequentemente num sistema de controlo de circuito fechado, onde são utilizados dados em tempo real de sensores e atuadores para ajustar os parâmetros de simulação e controlar o comportamento do modelo virtual. Isso permite que o gêmeo digital mantenha as condições operacionais desejadas e otimize o desempenho.
Validação e verificação
Os modelos baseados em Física utilizados em gémeos digitais executáveis devem ser validados e verificados para garantir a sua precisão e fiabilidade. Isso envolve a comparação dos resultados da simulação com medições do mundo real e dados experimentais para confirmar que o gêmeo digital representa com precisão o sistema físico.
Embora a modelação baseada na física seja comumente usada em gêmeos digitais executáveis, é importante notar que outras abordagens de modelagem, tais como modelagem baseada em dados, modelos empíricos ou modelos híbridos que combinam física e técnicas orientadas a dados, também podem ser empregadas dependendo dos requisitos específicos e restrições da aplicação.
