Кто такие цифровые двойники?

Цифровые двойники — это целый набор технологий. Их общий смысл — создание виртуального представления или модели физического объекта, или целой системы, или процесса.

Такой двойник — это цифровой аналог реального физического объекта.

По сути это просто математическая модель. Но с одной важной особенностью — эта модель меняется в реальном времени.

Двойник связан со своим физическим аналогом через датчики и разные другие устройства сбора данных. (да-да, это еще одно важное применение Интернета вещей — IoT. Компоненты IoT используются для сбора данных из физического мира и передачи их цифровому двойнику)

Цифровой двойник в реальном времени синхронизирован с физическим оригиналом. А это означает, что изменения или события в физическом мире отражаются в цифровом двойнике (и наоборот).

Это позволяет осуществлять мониторинг, анализ и самое главное — моделирование будущего. А предсказав будущее, мы можем на него влиять.

Сегодня цифровые двойники применяются во множестве областей. Например, в производстве: с их помощью можно оптимизировать производственный процесс или оценивать риски выхода компонентов из строя.

Датчики в самолете могут передавать информацию цифровому двойнику, который оптимизирует потребление топлива, рассчитывает сокращение выбросов и оценивает износ деталей.

Цифровой двойник планеты Земля, может включать модели физики атмосферы, океанов, движения плит. Это бы позволило получить представление об экстремальных погодных явлениях, изменениях температур, предсказывать чрезвычайные ситуации и подсказывать изменениям в политике.

Но как биоинформатику мне интереснее всего цифровые двойники в биологии и медицине. Лишь некоторые примеры потенциального применения:

✅ цифровой двойник отдельного пациента на основе его генетических данных, истории болезни и данных о состоянии здоровья в режиме реального времени. Такие персонализированные модели можно использовать для моделирования и прогнозирования реакции на лечение, и проводить более эффективные медицинские вмешательства.

✅ разработка цифровых двойников органов или даже систем органов. Для тестирования лекарств, моделирования заболеваний и лучшего понимания биологических процессов.

✅моделирования фармакокинетики (как лекарства перемещаются по организму) и фармакодинамики (как лекарства взаимодействуют с организмом) конкретных людей. Это может улучшить процессы разработки лекарств и способствовать персонализированной медицине.

✅ моделирование и проведение виртуальных клинических испытаний. Это может помочь оптимизировать дизайн исследований, предсказать реакцию пациентов и сократить время и затраты, связанные с традиционными клиническими исследованиями.

✅ цифровые двойники пациентов с хроническими заболеваниями. Такие модели могут получать данные с носимых устройств, датчиков и электронных медицинских записей, чтобы в режиме реального времени получать информацию о состоянии здоровья пациента и прогнозировать потенциальные проблемы.

Какие еще вы можете придумать варианты применения? Пишите в комментарии.

А вот и минус: использование цифровых двойников сдерживается нехваткой вычислительных ресурсов.

В своем свежем докладе Национальная академия наук, техники и медицины (США) рекомендует федеральным агентствам создать механизмы, которые предоставят исследователям нужные вычислительные ресурсы, А еще инвестировать в развитие математических подходов и создание алгоритмов, снижающих вычислительные требования. Любите математику? Ваше время пришло!