Gemelos Digitales: una revolución con múltiples posibilidades para la industria

Los Gemelos Digitales, o Digital Twins en inglés, son programas informáticos diseñados para ofrecer una reproducción o simulación virtual del funcionamiento de objetos, procesos o sistemas reales. Estas herramientas son capaces de simular la operativa de múltiples cosas: desde el motor de un avión hasta el corazón de una persona, pasando por cuestiones más complejas como el tiempo atmosférico o el cambio climático.

A diferencia de otros modelos, estos programas pueden realizar la simulación en tiempo real, pudiendo comparar los resultados con lo que está ocurriendo de verdad. Esta simulación funciona con datos de entrada, por ejemplo, las horas de funcionamiento de un motor que bombea agua o la altura desde donde se está bombeando agua, y datos de salida, como el número de horas que puede estar a pleno rendimiento sin averías o el nivel de desempeño que va a tener durante su operación y vida útil.

El modelo es capaz de simular el funcionamiento del motor porque cuenta con mucha información relacionada con sus características y su forma de operar. El conocimiento se codifica previamente a través de fórmulas físicas o matemáticas o, cada vez más común, mediante un modelizado directo a partir de datos reales o simulados y el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA).

Probablemente el primer ejemplo de uso de un Gemelo Digital en la historia se distingue en la misión espacial Apolo 13, de 1970. La forma en la que los controladores de la misión de la NASA pudieron adaptar y modificar rápidamente las simulaciones para igualar las condiciones de la nave espacial averiada en la vida real permitió investigar, rechazar y perfeccionar las estrategias necesarias para traer a los astronautas de vuelta a casa.

Esta tecnología, con una presencia cada vez mayor en la industria, está evolucionando gracias a los avances de la IA y cuenta a día de hoy con aplicaciones en numerosos campos: ingeniería, salud, meteorología, economía, sociología… El propósito del empleo de los Gemelos Digitales puede ser o bien anticiparse al funcionamiento real de un sistema antes de su construcción o bien predecir su operación y evolución.

En un sistema en construcción, el Gemelo Digital permite comprender cómo funcionará, verificar si cumple con las características deseadas y optimizarlo desde su puesta en marcha hasta su funcionamiento operativo e, incluso, anticipar su fin de vida útil. Esto permite, por ejemplo, la selección de materiales o el diseño que maximicen la eficiencia, el rendimiento o la durabilidad del sistema

Por otro lado, la predicción de la operación y su evolución, por ejemplo, la degradación en sistemas ya en operación es muy útil para anticipar y mitigar efectos no deseados como fallos de un motor o problemas meteorológicos, económicos o sanitarios.

Además, el Gemelo Digital también se asocia a sistemas de realidad aumentada o mixta. En este caso, su objetivo es mejorar la comprensión de la realizad, incluyendo por ejemplo información de interés asociada. Por ejemplo, visualizar las ruinas de una ciudad romana con datos de quién hizo la construcción o imágenes de cómo era hace 2.000 años. Esto también se considera un ejemplo de Digital Twin.

Por tanto, esta técnica ofrece una gran oportunidad para predecir comportamientos y optimizarlos en casi todos los sectores, incorporando otras tecnologías como la IA o el machine learning para mejorar los modelos a partir de los datos.

Los Gemelos Digitales pueden realizar la simulación en tiempo real, pudiendo comparar los resultados con lo que está ocurriendo de verdad. Foto: Rubin Observatory NSFAURA A._Pizarro_D.

Sin embargo, el rendimiento de los Gemelos Digitales depende en gran medida de la calidad del modelo subyacente. Es decir, para poder mejorar un gemelo, el primer paso es poder mejorar la calidad y cantidad de datos de los que se alimenta en tiempo real para realizar sus predicciones.

En este sentido, el aumento de la digitalización y su conexión al mundo (especialmente en el contexto de Internet de las Cosas) está abriendo la puerta poder conectar cada vez más datos y componentes de diferentes sistemas permitiendo filtrar y mejorar la calidad de los mismos. Además, en esta mejora de la calidad, cabe destacar el grado de refinamiento que están alcanzando las mencionadas tecnologías de Machine learning e IA a partir de un modelo de partida y de su comportamiento, a través del cual el sistema se va corrigiendo, adaptando y mejorando.

Por ejemplo, los pronósticos de tiempo, a pesar de lo que podamos pensar, han ido mejorando con los años porque cada vez se nutren de más datos de entrenamiento y también tienen en cuenta una mayor cantidad de información variable, como más puntos de datos referentes a estaciones en tierra.

Finalmente, en la parte físico-mecánica, es importante poner en valor la combinación de modelos teóricos, o basados en datos, con sistemas físicos reales, construidos a escala, para poder comparar la operación de los sistemas, obtener datos en múltiples condiciones de actividad, y mejorar así la calidad de los Gemelos Digitales.

En el centro tecnológico Tekniker, con más de 40 años de trayectoria, la especialización en los Gemelos Digitales abarca diferentes áreas de investigación. Por un lado, el equipo de Tekniker pone el foco en el modelado y la simulación de sistemas mecatrónicos. Por ejemplo, cómo debe funcionar una máquina de corte o de fabricación aditiva, así como elementos críticos de equipamientos científicos.

Para poder resolver estos problemas físicos complejos, se emplean habitualmente las denominadas técnicas de modelado por elementos finitos (FEM), que permiten analizar estructuras, la transferencia de calor, sistemas magnéticos o eléctricos.

Otro campo en el que trabaja el personal investigador de Tekniker relacionado con los Gemelos Digitales es el modelado y la optimización de sistemas de generación de calor y frío. El centro aplica aquí también técnicas que se construyen con información físico-matemática y datos a través de la IA.

El objetivo es diseñar nuevas estrategias de control y operación de las instalaciones, escoger los materiales más adecuados para los sistemas de almacenamiento, detectar fallos y posibles mejoras, y optimizar la operación con orientación al ahorro energético y económico.

Asimismo, el centro también aplica las tecnologías de machine learning para entrenar Gemelos Digitales basados en conjuntos de datos con ejemplos en aplicaciones como la producción fotovoltaica, procesos complejos como la extrusión industrial o la fabricación aditiva.

En el caso de la predicción de producción fotovoltaica, este proceso permite anticipar la potencia producida a partir de la energía solar mediante modelos y datos meteorológicos, un aspecto fundamental para gestionar eficientemente sistemas solares y redes eléctricas.

Tekniker usa un gemelo digital propio para verificar las modificaciones de software antes de implementarlas en el telescopio del Observatorio Vera C. Rubin. lo que permite ahorrar tiempo en las pruebas en máquina y evitar errores graves. Foto: H.Stockebrand Rubin Observatory NSFAURA.

El trabajo y la experiencia de Tekniker en la investigación de los Gemelos Digitales han permitido al centro tecnológico posicionarse a nivel internacional y llevar a cabo destacadas contribuciones en la puesta a punto de instalaciones astronómicas de vanguardia.

Por un lado, el personal experto de Tekniker ha colaborado en el Telescopio Extremadamente Grande (ELT), una nueva generación de telescopios ópticos. Los investigadores se han encargado de modelar a través de la técnica FEM réplicas virtuales de la grúa y la estructura principal del equipamiento para evaluar la respuesta de los elementos antes de su instalación.

Por otro lado, el centro ha contado con un rol destacado en el montaje del telescopio del Observatorio Vera C. Rubin. Entre sus funciones, ha realizado los ajustes necesarios para asegurar el correcto funcionamiento del software y los algoritmos de control diseñados y desarrollados para aportar una alta capacidad de precisión de movimiento al equipamiento.

Gracias a esta tecnología, el telescopio es capaz de dar una vuelta completa en tan solo 36 segundos y, al mismo tiempo, puede moverse tan despacio que tardaría más de 114 años en dar esa misma vuelta.

Además, el centro tecnológico ha colaborado en mejorar la precisión y el funcionamiento del sistema que ejecuta los movimientos de rotación de la cámara digital. Para ello, los investigadores han reemplazado el generador de trayectoria por uno propio, diseñado ad-hoc, y han modificado el controlador del movimiento.

Tekniker también ha aportado su conocimiento para el desarrollo del rotador de cables de la cámara, un dispositivo mecatrónico necesario para que nada interfiera en su funcionamiento. La solución de Tekniker enrolla o desenrolla suavemente los cables y tuberías que van a la cámara cuando se encuentra en movimiento de giro, es decir, mientras toma las fotografías del cielo visible.

A día de hoy, Tekniker emplea un gemelo digital de desarrollo propio para verificar las modificaciones de software antes de implementarlas en el telescopio, lo que permite ahorrar tiempo en las pruebas en máquina y evitar errores graves.

Otro ejemplo es el análisis del sistema de accionamiento de rotación del cerramiento y apertura de postigos del Telescopio Gigante de Magallanes (GMTO) para evaluar el ajuste del controlador de velocidad y posición y la respuesta del sistema en los giros y al abrir y cerrar los postigos.

En este contexto, a pesar de ser todavía una tecnología con pocos años de vida, se espera que la demanda del desarrollo de Gemelos Digitales crezca y también de perfiles y empresas preparadas para dar respuesta con soluciones de analítica de datos, sensorización, ciberseguridad y arquitectura en la nube.

Existen eso sí aún desafíos que es necesario salvar para que los modelos virtuales sean cada vez más precisos y útiles para la industria.

En primer lugar, la sensorización de los sistemas resulta compleja y cara, por ejemplo, en plantas productivas que no fueron concebidas en un contexto de digitalización. La mejora de la interoperabilidad y conectividad de los sistemas industriales y la generación de datos sintéticos son dos maneras de aumentar el caudal de datos de calidad.

En segundo lugar, el conocimiento necesario para desarrollar el modelo virtual es a veces inexacto, y a menudo incompleto, y requiere mucho esfuerzo, a menudo humano. El aprendizaje continuo junto con la hibridación de información y datos permiten avanzar en robustez y precisión.

En tercer lugar, la operación con un gemelo digital implica la gestión en tiempo real de grandes cantidades de datos, trayendo consigo una necesaria inversión en analítica de datos y cloud. Es necesario trabajar en arquitecturas y tecnologías IA que permitan una gestión, explotación y aprendizaje federados de los gemelos digitales (desde el componente hasta la nube).

Y, por último, a nivel tecnología, no existe una tecnología estandarizada, siendo los mayores expertos, empresas tecnológicas que han elaborado sus Gemelos Digitales para el propio desarrollo y fabricación de sus productos, y que ahora, lanzan al mercado. El uso por ejemplo de Asset Administration Shell (AAS) o Building Innformation Modelling (BIM) permite avanzar en la estandarización necesaria.

Tekniker, con un largo recorrido en este ámbito, está preparado para abordar estos retos y abrirse camino para liderar desde Euskadi la revolución tecnológica del Gemelo Digital.