In che modo Digital Twins e Intelligenza Artificiale possono integrarsi e portare benefici per il funzionamento dei sistemi reali? E come possono i Digital Twins generare dati utili per questi sistemi? A queste e ad altre domande proviamo a rispondere raccontando la nostra esperienza al riguardo.

Fa piacere vedere che una newsletter seria come RT Insights pubblichi un articolo sulla convergenza tra “Digital Twins” ed i sistemi di Intelligenza Artificiale, in particolare quelli che si occupano di analizzare i dati <https://www.rtinsights.com/how-digital-twins-and-ai-are-taming-live-data-analysis>. Piacere che deriva in particolare dal fatto che proprio questa convergenza è parte integrante della nostra proposta di valore.

Ricordo che già due anni fa ho cercato di spiegarlo, per la verità con poco successo, ad un gruppo di imprenditori ed enti italiani e keniani appartenenti al mondo della geotermia, nell’ambito di una missione organizzata dall’ufficio italiano di UNIDO (United Nations Industrial Development Organization) a Nairobi, aggiungendo a questi due ambiti, e ne sono sempre più convinto, anche il tema dei “cruscotti” (dashboard) e dell’ottimizzazione vincolata delle risorse. Successivamente, ne ho anche scritto, ripetutamente, su questo stesso blog (<https://www.adrflow.it/2024/04/> e <https://www.adrflow.it/2024/09/>, ad esempio).

Ma qual è il punto, ottimamente sottolineato nell’articolo di RT Insight, che rende vincente questa coppia (ma insisto, per quanto mi riguarda è una quaterna) di tecnologie?

È molto semplice: a noi interessa ovviamente il buon funzionamento deli sistemi reali, in particolare i cosiddetti CPS (Cyber-Physical System), e proprio per questo ci interessa applicare ai nostri sistemi reali tecniche di analisi e controllo basate su metodologie di Intelligenza Artificiale, ma queste si basano sui dati ed i sistemi reali producono solo dati reali: nessun impianto di generazione elettrica genererà mai i dati della sua produzione del prossimo mese!

È qui che viene in soccorso il “gemello” digitale che in quanto gemello si comporta “esattamente” (le virgolette sono d’obbligo) come il sistema reale, ma che in quanto digitale può tranquillamente generare dati del mese prossimo (così come quelli del mese scorso: può essere utile, come vediamo più avanti), ma anche quelli che sarebbero stati generati dal sistema reale se le condizioni di lavoro fossero state diverse.

Non solo: ci sono dati che sono molto difficili da raccogliere sui sistemi reali, mentre lo sono molto meno sui sistemi digitali. Ecco che, una volta (attenzione che questo è importantissimo) assicurato il “gemellaggio”, cioè che i due sistemi si comportino effettivamente allo stesso modo, il gemello digitale ci fornisce anche dei dati altrimenti molto difficilmente recuperabili.

Capite che si apre un mondo di possibilità in cui l’Intelligenza Artificiale può aiutarci ad interpretare moli di dati ingentissime e trarre dal gemello digitale informazioni preziosissime per il funzionamento di quello reale. E, aggiungo io, sempre riprendendo il tema dei quattro pilastri, anche per costruire cruscotti molto più efficaci e per realizzare strategie di ottimizzazione dell’uso delle risorse.

Certo, c’è da assicurarsi che i due gemelli … lo siano davvero, ma questo è proprio quello che dei bravi esperti di “Digital Twins” sanno fare: costruire un sistema digitale che è progettato per riprodurre esattamente il funzionamento di un sistema fisico ed è anche in grado (guarda un po’, grazie a tecniche di Intelligenza Artificiale) di accorgersi quando le cose non stanno funzionando bene e di correggersi o, quanto meno, di avvertire qualcuno, umanamente intelligente, del problema.