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La automatización ha crecido exponencialmente en los últimos años. De hecho, un informe de la empresa de software Workato ha descubierto que la adopción de la automatización de procesos como la información y el análisis en la región de EMEA ha aumentado en más de un 400% sólo en el último año.

Pero mientras que algunas tecnologías de automatización pueden integrarse fácilmente en una empresa, otras requieren un cierto nivel de pruebas antes de implantarse en el mundo real. Esto es especialmente cierto en áreas como la fabricación y los productos farmacéuticos.

Para estas situaciones, el crecimiento de los gemelos digitales será una evolución apasionante. Un gemelo digital es una representación virtual de un producto o proceso físico, que se utiliza para comprender y predecir las características de rendimiento del homólogo físico.

El año pasado, la Universidad de la Ciudad de Dublín anunció que habría unadigital representation of the university’s campusesIncorporando datos en tiempo real sobre la afluencia de público, los puntos de congestión, la energía, el uso del agua y otros datos importantes para informar sobre la planificación y el desarrollo de las infraestructuras.

Y a principios de este año, la Comisión Europea lanzó una nueva iniciativa para desarrollar un modelo digital de gran precisión de la Tierra para ayudar a controlar, modelar y predecir la actividad natural y humana, y desarrollar y probar escenarios para un desarrollo más sostenible.

Gemelos digitales en las telecomunicaciones

Los gemelos digitales también pueden utilizarse en el sector de las telecomunicaciones para probar los cambios de una red en un simulador antes de implantarlos en la red real. Para saber más sobre esta aplicación, SiliconRepublic.com escuchó a Marco Ruffini, del Trinity College de Dublín.

Ruffini es investigador principal tanto de Connect, el centro de investigación de la Fundación Científica de Irlanda (SFI) sobre redes y comunicaciones del futuro, como del Centro Irlandés de Integración Fotónica (IPIC).

También dirige el grupo de arquitectura de redes ópticas y radio en Trinity y el nuevo Infraestructura de investigación de Open Ireland que aporta tecnologías de próxima generación como OpenRAN, OpenOptical, edge cloud y control de red inteligente a un banco de pruebas en toda la ciudad.

«Cómo construir un gemelo digital fiable para una red sigue siendo una cuestión abierta
– MARCO RUFFINI

«Trabajamos en algoritmos inteligentes para controlar las redes. Un algoritmo inteligente puede controlar el rendimiento de la red, como la calidad de la señal en distintas zonas, y predecir cómo puede afectar a sus usuarios», dijo.

«Luego, esta información puede utilizarse para reaccionar ante los cambios en la calidad de la señal y mantener la calidad del servicio. Esto se aplica tanto si la red es una red móvil 5G como una red de transmisión óptica fija, aunque el tipo de servicio y el usuario serían diferentes.»

Un gemelo digital de una red puede utilizarse para predecir cómo reaccionaría la red real ante determinadas situaciones, como un corte de cable accidental o la adición intencionada de un canal de transmisión.

«Un gemelo digital puede analizar el resultado de un conjunto de entradas y predecir sus resultados sin afectar a la red real. Si los resultados son los previstos, estas nuevas configuraciones pueden trasladarse a la red real», afirma Ruffini

Aunque la idea de simular el comportamiento de las redes existe desde hace mucho tiempo, los gemelos digitales aportan el concepto de un enfoque basado en datos para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático que pueden aproximar mejor el complejo comportamiento de una red.

Según Ruffini, uno de los principales retos es cómo diseñar un gemelo digital, construyéndolo a partir de componentes independientes de aprendizaje automático. «Se ha trabajado mucho en el uso del aprendizaje automático para modelar elementos de la red o características específicas, pero cómo construir un gemelo digital fiable para una red sigue siendo una cuestión abierta», dijo.

«Otro reto se deriva del uso del propio aprendizaje automático como herramienta de modelización. Muchos algoritmos pueden aproximar bien incluso el comportamiento de redes complejas, pero funcionan como cajas negras, lo que significa que es difícil predecir si hay condiciones en las que el algoritmo podría fallar, proporcionando así predicciones no óptimas o erróneas.»

Desde los campus virtuales hasta una réplica digital de la Tierra, es fácil ver cómo los gemelos digitales podrían ser vistos como tecnología innovadora . Sin embargo, Ruffini dijo que aún queda mucho trabajo por hacer.

«Es difícil predecir un plazo o qué nivel de confianza ofrecerá un gemelo digital real en la práctica, pero el trabajo de base ya está ahí, desde la investigación de modelos de aprendizaje automático hasta el desarrollo de interfaces abiertas hacia el componente de red que permitan a un gemelo digital interactuar directamente con el hardware de la red.»

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