數碼對映(Digital twin),或譯作數碼孿生數碼分身數碼雙生,指在資訊化平台內模擬物理實體、流程或者系統,類似實體系統在資訊化平台中的雙胞胎。藉助於數碼對映,可以在資訊化平台上了解物理實體的狀態,甚至可以對物理實體裏面預定義的介面元件進行控制。

數碼對映是物聯網裏面的概念,它指通過整合物理反饋數據,並輔以人工智能機器學習軟件分析,在資訊化平台內建立一個數碼化模擬。這個模擬會根據反饋,隨着物理實體的變化而自動做出相應的變化。理想狀態下,數碼對映可以根據多重的反饋源數據進行自我學習,從而幾乎即時地在數碼世界裏呈現物理實體的真實狀況。數碼對映的反饋源主要依賴於各種感測器,如壓力、角度、速度感測器等。數碼對映的自我學習(或稱機器學習)除了可以依賴於感測器的反饋資訊,也可以是通過歷史數據,或者是整合網絡的數據學習。後者常指多個同批次的物理實體同時進行不同的操作,並將數據反饋到同一個資訊化平台,數碼對映根據海量的資訊反饋,進行迅速的深度學習和精確模擬。

應用

編輯

數碼對映可以應用在各種行業(目前主要是工業)對核心裝置、流程的使用進行最佳化,並簡化維護工作,目前也有農漁業數碼分身應用的嘗試[1]

在建築行業,數碼對映可透過大量嵌入式感測器對資產進行持續監控,從而實現基礎設施各個方面的即時資料收集。這種主動的 DT 即時監控和維護方法可確保及時介入並最大限度地減少停機時間。此外,虛擬數碼對映模型通常反映竣工實體產品的幾何形狀,從而最佳化現場施工作業。 DT 使​​所建構的實體產品的三維幾何形狀來辨識表面參數。在營運最佳化的情況下,數碼對映透過分析來自感測器的資料流並即時調整參數來實現營運的即時最佳化,從而提高建築單元的效能。在當前建築環境數碼化和綠色轉型的時代,數碼對映可以更有效地監控資源消耗和利用,從而可以對能源、材料使用和水進行數據驅動的最佳化,從而透過確定需要改進的領域來支援永續發展目標[2]

參考資料

編輯
  1. ^ 智慧農漁業數位分身:一個高效率、永續經營的農漁業升級解決方案。養殖漁業如何靠著稱為「數位分身」的AI 技術達成三倍產量?. 資策會服創所. [2021-08-09]. (原始內容存檔於2021-04-11). 
  2. ^ Afzal,et al.,Delving into the Digital Twin Developments and Applications in the Construction Industry: A PRISMA Approach. Sustainability. 2023; 15(23):16436

相關條目

編輯
  NODES