Что такое цифровые двойники?
Цифровые двойники — это виртуальные модели физических систем, которые отслеживают и анализируют их состояние в реальном времени. Они были разработаны для помощи в проектировании сложной техники, но со временем их применение расширилось. Цифровые двойники обрабатывают данные с датчиков, обнаруживают изменения условий и повышают осведомлённость операторов о ситуации.
Благодаря технологиям in-memory computing цифровые двойники могут быстро генерировать действенные оповещения. Кроме того, они могут использоваться для моделирования сложных систем, таких как системы в авиации и логистике, что способствует стратегическому планированию и принятию решений на основе прогнозной аналитики.
Интеграция цифровых двойников с генеративным ИИ
Интеграция цифровых двойников с генеративным ИИ создаёт новые возможности для обеих технологий. Синергия между ними может повысить точность прогнозирования генеративного ИИ и усилить ценность цифровых двойников для мониторинга и разработки систем.
Генеративный ИИ может непрерывно анализировать результаты аналитики, полученные цифровыми двойниками, выявлять новые тенденции и предотвращать сбои до их эскалации. Это позволяет проактивно идентифицировать аномалии и оптимизировать операции.
При этом данные, поступающие в реальном времени от цифровых двойников, ограничивают результаты генеративного ИИ, чтобы избежать непредсказуемых результатов, таких как галлюцинации. В процессе, называемом retrieval augmented generation, ИИ всегда использует самую актуальную информацию о системе для анализа поведения и создания рекомендаций.
Трансформация взаимодействия с данными с помощью визуализаций, основанных на ИИ
Генеративный ИИ меняет способы взаимодействия команд с большими объёмами данных, позволяя использовать запросы на естественном языке и визуализации. Вместо того чтобы вручную составлять сложные запросы, пользователи могут просто описать свои потребности, и генеративный ИИ немедленно визуализирует соответствующие диаграммы и результаты запросов, предоставляя новые идеи.
Это упрощает взаимодействие и даёт лицам, принимающим решения, необходимые данные. ИИ-технологии позволяют организациям эффективно просеивать огромные массивы данных, извлекать значимые тенденции и оптимизировать операции с большей точностью.
Инкорпорация машинного обучения с автоматическим переобучением
Цифровые двойники могут отслеживать многочисленные потоки данных и искать проблемы, связанные с соответствующими физическими источниками данных. Тысячи или даже миллионы цифровых двойников могут совместно мониторить очень большие и сложные системы.
После обучения на данных из реальных операций алгоритмы машинного обучения (ML) могут идентифицировать аномалии и немедленно генерировать оповещения для операторов. Однако после развёртывания для анализа данных в реальном времени алгоритм может столкнуться с новыми ситуациями, не охваченными его первоначальным набором данных.
Автоматическое переобучение позволяет алгоритму учиться на опыте, улучшая свою производительность и адаптируясь к меняющимся условиям. Цифровые двойники могут работать вместе, чтобы обнаруживать недействительные ответы ML и создавать новые наборы данных для автоматического переобучения.
Интеграция технологии цифровых двойников с генеративным ИИ и машинным обучением может революционизировать способы мониторинга сложных систем в реальном времени. Это позволит предприятиям принимать более обоснованные решения быстрее и оптимизировать операции с большей точностью. Появление новых версий программных решений, таких как Digital Twins™ Version 4 от ScaleOut Software, с использованием генеративного ИИ и автоматического переобучения ML, способствует достижению цели полностью автономных операций.
Комментарии
Отправить комментарий