Il potenziale dei Digital Twins nella digital transformation
Il concetto di digital twins, inteso come “gemelli digitali di un sistema fisico”, rappresenta oggi uno dei cardini della trasformazione digitale. Questa tecnologia permette di creare un modello virtuale dinamico di un oggetto, processo o ambiente reale, utile per analizzare e ottimizzare le prestazioni del sistema fisico. Integrando dati provenienti da sensori e dispositivi IoT, il digital twin diventa un laboratorio virtuale in grado di riprodurre con grande fedeltà il comportamento del suo corrispettivo reale, offrendo così una base solida per la sperimentazione, la previsione e il miglioramento continuo.
Il ruolo del machine learning nei gemelli digitali
Non è la prima volta che parliamo di digital twin sul nostro blog, come anche dei suoi legami con il Machine Learning. L’integrazione delle funzionalità ML amplia, infatti, enormemente le capacità dei digital twins. Gli algoritmi e le caratteristiche di apprendimento automatico, delle quali abbiamo più volte parlato facendo riferimento alla nostra soluzione ADR-Flow, consentono infatti di trasformare i modelli virtuali da semplici strumenti di simulazione a sistemi adattivi e predittivi. Attraverso l’analisi dei dati generati dal gemello digitale e dal mondo reale il ML è in grado di identificare pattern, correggere deviazioni e ottimizzare automaticamente i parametri di funzionamento. In questo modo, il digital twin non soltanto descrive la realtà, ma impara da essa e la anticipa, riducendo errori e tempi di sviluppo.
Il caso d’uso GreenHouse: un esempio di applicazione del digital twin
Un esempio concreto di applicazione del digital twin è il progetto GreenHouse, sviluppato da eLabor. L’obiettivo era realizzare un sistema software web-based capace di simulare il comportamento dinamico di una serra, basandosi su equazioni scientifiche e modelli matematici. Il progetto è stato sviluppato con una duplice finalità: sostenere la ricerca nel campo dell’automazione e del controllo ambientale, e fornire uno strumento interattivo che renda più intuitivo l’apprendimento dei concetti di modellazione e controllo. GreenHouse è stato realizzato interamente con tecnologie open source. L’applicazione consente di configurare serre virtuali con parametri personalizzati, importare dati strutturati (CSV, JSON) e visualizzare i risultati in tempo reale attraverso grafici interattivi. In questo modo, ogni utente può sperimentare diverse condizioni ambientali e comprendere come le variabili di sistema, come temperatura, umidità, ventilazione interagiscano tra loro. La piattaforma, flessibile e accessibile, si configura come un vero e proprio digital twin del sistema serra.
Parleremo di questo progetto anche all’ evento Open Source Week 2025 di RIOS, la Rete Italiana Open Source della quale facciamo parte.
Dall’analisi alla previsione: il valore del machine learning
L’integrazione del machine learning con i digital twins può permettere di fare un passo oltre la semplice simulazione. Gli algoritmi possono infatti apprendere dai dati raccolti e affinare i modelli fisici sottostanti, migliorando la qualità delle previsioni. Il digital twin, potenziato dal machine learning, può quindi diventare uno strumento chiave per l’innovazione e la formazione. In ambito industriale questo abbinamento apre la strada a sistemi di controllo sempre più autonomi e ottimizzati. La sinergia tra digital twin e apprendimento automatico rappresenta così una nuova frontiera dell’automazione intelligente: una combinazione capace non solo di simulare la realtà, ma di comprenderla e migliorarla in modo continuo.
Implicazioni future
Possiamo affermare che il digital twin rappresenta oggi una nuova forma di intelligenza ingegneristica, poiché rappresenta un modo per osservare, comprendere e migliorare la realtà attraverso la sua controparte virtuale. Non è soltanto uno strumento di simulazione, ma un linguaggio che unisce progettazione, dati e creatività umana. Nel suo sviluppo si intravede un cambio di paradigma, in cui il confine tra il mondo reale e quello digitale diventa sempre più sottile e collaborativo. Il valore del gemello digitale sta nella sua capacità di rendere visibile ciò che prima era invisibile, di misurare l’imponderabile e di prevedere l’imprevisto. In questa fusione tra scienza, tecnologia e immaginazione, il digital twin si afferma come un vero protagonista della trasformazione tecnologica contemporanea.