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Mapeado: el enlace gemelo digital perdido

Los gemelos digitales, un concepto fuertemente promovido por NVIDIA en su plataforma Omniverse, aún no está completamente maduro. Puede crear un gemelo virtual 3D de algo, pero el gemelo está sincronizado estática y físicamente con el objeto real que está emulando. Sin embargo, el mundo no es estático y, para que sea completamente funcional, el gemelo digital debe estar estrechamente conectado a su gemelo físico a través de sensores para seguir reflejándolo con precisión. Es la diferencia entre un espejo y una foto, y al igual que no usarías una foto para peinarte o maquillarte, tampoco usarías un gemelo digital estático en el funcionamiento.

Para ser viables, los gemelos digitales deben estar cada vez más vinculados a su material de origen para que lo que le sucede a uno en tiempo real le suceda a otro. Este objetivo requiere una gran cantidad de sensores para mantener sincronizadas las palabras virtuales y precisas. Identificar y conectar en red estos sensores en una matriz de control no solo requiere mucho tiempo inicialmente, sino que también requeriría mucho trabajo para mantener el resultado a lo largo del tiempo si se hiciera manualmente.

Recientemente descubrí un producto de una pequeña empresa emergente, Mapped Inc., que podría ayudar a resolver este problema.

Acerca de Mapped Inc.

Mapped fue concebido por el ex vicepresidente de Cisco, Shaun Cooley, quien ayudó a construir la plataforma cinética en Cisco después de ver muchos errores de IoT. Con demasiada frecuencia, estas fallas se asociaron con la incapacidad de integrar sensores y dispositivos existentes en el marco de IoT diseñado por TI pero proporcionado por el proveedor de soluciones de IoT. El noventa por ciento del tiempo y el esfuerzo involucrados en estas implementaciones fallidas a menudo estuvo asociado con el proceso de integración y no estuvo relacionado con el proveedor de la solución.

Mapped fue creado para resolver este problema. Utiliza la introspección, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático para analizar el entorno y determinar automáticamente qué están haciendo los sensores y dispositivos y cómo interactúan. Esto forma un marco necesario para la creación de una estructura de comando y control automatizada que está vinculada a este marco a través de una API normalizada vinculada al resultado. Esta API atraviesa la variedad de hardware para proporcionar una interfaz de programación fácil de usar. Es similar a la gestión de activos empresariales utilizada, pero cambia el modelo de los metadatos a los datos reales.

Aunque espero que esta capacidad en algún momento se vincule más estrechamente con un proveedor de soluciones más conocido, ya que se trata de una pequeña empresa que resuelve un problema crítico y, por lo tanto, un objetivo de adquisición, actualmente es (en papel) una oportunidad poderosa, relativamente rápida y Económico Desarrolle sistemas automatizados que gestionen entornos complejos. Se puede hacer mucho trabajo automáticamente en 12 a 24 horas, dependiendo del esfuerzo.

Actualmente, la solución se está probando o desplegando en tiendas de abarrotes, empresas de microprocesadores y principalmente complejos de oficinas gestionados, principalmente para gestionar la iluminación, HVAC, ascensores y grandes unidades de refrigeración (para tiendas de abarrotes).

Esta solución, construida sobre el esfuerzo del gemelo digital, debería permitir que el gemelo digital use los sensores adjuntos para actualizarse y adaptarse automáticamente a su gemelo físico, proporcionando una representación más precisa y en tiempo real del elemento duplicado digitalmente.

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Gemelos digitales sincronizados para control y monitoreo automatizados

Si bien un primer gemelo digital que represente con precisión a su contraparte física es posible sin mapeo, esta capacidad mapeada parece requerir mantener a los dos gemelos idénticos durante sus mismos ciclos de una manera rentable.

El uso de tecnología mapeada debería ser mucho más fácil y económico para crear gemelos digitales sincronizados que utilicen activamente la gran cantidad de sensores en el sitio web para garantizar que los cambios físicos en el gemelo real se reflejen en tiempo real en el gemelo digital. La tecnología también debería mejorar la capacidad de una IA para controlar mejor los recursos corporativos en red y convertirse en una mejora o reemplazo viable para los operadores humanos.

Si bien Mapped no es una solución completa, mejora y acelera significativamente las soluciones de IoT diseñadas para un funcionamiento autónomo. Podría ser el eslabón perdido para cosechar los beneficios reales de los gemelos digitales.

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