Digitalni blizanci – virtualni prikazi okruženja i dinamike interesa – mogu odgovoriti na širok raspon potreba i mogućnosti donošenja odluka, a očekivanja od tehnologije i povezanih aplikacija su visoka.
Studija Fortune Business Insights predviđa rast tržišta s 24 milijarde dolara u 2025. na više od 250 milijardi dolara u 2032. Digitalni blizanci mogu podržati istraživanje, planiranje i operacije u širokom rasponu područja primjene, kao što su biološki sustavi, strojevi i infrastrukture, industrijske operacije, zajednice i gradovi, pa čak i simulacije globalne i geopolitičke dinamike. Nedavne rasprave usredotočene su na njihovu upotrebu za robotiku i upravljanje robotikom.
Svestranost digitalnih blizanaca je značajna, ali postoje prepreke koje ih sprječavaju da ostvare svoj puni potencijal. Neke dinamike nisu u potpunosti obuhvaćene, dok je druge dinamike teško sveobuhvatno obraditi. U nekim slučajevima umjetna inteligencija (AI) može smanjiti postojeća ograničenja, ali uporaba AI može stvoriti vlastite probleme.
Sadržaj objave
Ubrizgavanje ljudskog ponašanja
Strojevi i oprema mogu se modelirati prema fizičkim formulama i akumuliranim senzorskim podacima koji bilježe ponašanje u stvarnom vremenu i stvarnom svijetu. Isto vrijedi i za električne i vodovodne mreže, na primjer. Ovi sustavi su komplicirani, ali se mogu modelirati u teoriji.
Komplicirani sustavi ponašaju se na predvidljiv način. Složeni sustavi će se, nasuprot tome, ponašati drugačije svaki put, dijelom zbog ljudskog ponašanja koje se može promijeniti u skladu s mnogim utjecajima. Većina digitalnih blizanaca ima tendenciju izostavljanja ljudskog ponašanja, dok drugi tretiraju ljudsko ponašanje kao predvidljiva mjesta – na neki način, oni mehaniziraju ljudsko ponašanje. Ali ljudsko ponašanje i interakcije od presudne su važnosti u simulaciji dinamike digitalnih blizanaca za gradove i urbane sredine – uostalom, to je ono za što su gradovi i zajednice u konačnici stvoreni.
Farzin Lotfi-Jam, docent na Arhitektonskom fakultetu Sveučilišta Cornell, proučava korištenje tehnologija za upravljanje gradovima. On je direktor Realtime Urbanism Laba Sveučilišta Cornell, koji “istražuje utjecaj novih tehnologija koje virtualiziraju gradove i stanovništvo”.
Kaže: “Globalno širenje modela urbanih digitalnih blizanaca zahtijeva istraživački program koji istražuje isprepletene društvene, političke i tehničke dimenzije njihova razvoja, od dizajna do upotrebe u planiranju i upravljanju. U svakom od ovih koncepata digitalnog bratimljenja nalazi se koncept onoga što grad jest. Gledajući sve to, primijetio sam da nigdje nema ljudi ni u jednom od ovih koncepata.”
Područje istraživanja koje je daleko od interesa Lotfi-Jama moglo bi potencijalno dodati smjernice u postavljanju digitalnih blizanaca za gradove. Tianyi Peng, asistent profesora u Odjelu za odlučivanje, rizik i operacije na Columbia Business School, je gledajući korištenje umjetne inteligencije za donošenje odluka. Njegovo istraživanje istražuje što se može koristiti za generiranje AI agenata koji oponašaju ljudsko ponašanje, kao što je ono u kontekstu tržišnih odluka kao što su preferencije pri kupnji i reakcije na podražaje proizvoda.
Trenutna upotreba digitalnih blizanaca za urbane sredine ograničena je zbog nedostatka realnih prikaza ljudi i njihovih radnji i interakcija. Lako je vidjeti kako će proučavanje individualnog ponašanja i simulacija grupnih interakcija s vremenom pronaći primjenu u gradskim digitalnim blizancima.
Pengov kolega Olivier Toubia, profesor poslovanja na Columbia Business School, koji istražuje interakcije između ponašanja generiranog umjetnom inteligencijom i načina na koji te interakcije utječu na kolektivno ponašanje, “kombinira metode društvenih znanosti i znanosti o podacima za proučavanje ljudskih procesa kao što su motivacija, izbor i kreativnost”.
U međuvremenu, Lydia Chilton, izvanredna profesorica računalnih znanosti na Sveučilištu Columbia School of Engineering & Applied Sciences, doprinosi istraživanju o tome kako AI agenti u simulirana okruženja mogu oponašati jedinstvena ponašanja ljudskih interakcija to može biti nepredvidivo.
Pružanje sveobuhvatnih podataka
Mutualističke tehnologije nude načine gledanja na širi skup tehnologija koje međusobno djeluju s utjecajem na digitalne blizance i robotiku. Mreža uzajamnih tehnologija u nastajanju ima AI i senzore kao ljepilo koje stvara pozitivne povratne veze između tih tehnologija. Podaci su potrebni za stvaranje realnih prikaza i relevantnih interakcija između virtualnog i stvarnog svijeta. Mnogo puta izvlačenje podataka iz stvarnog svijeta može biti teško ili skupo. Tada se sintetički podaci mogu koristiti. Sinestetički podaci mogu doći iz simulacija u digitalnim blizancima ili iz aplikacija temeljenih na umjetnoj inteligenciji.
Komercijalni značaj prikupljanja sveobuhvatnih podataka je značajan, posebno za digitalne blizance za urbane sredine gdje podaci iz mnogih međusobno ovisnih mreža zahtijevaju uključivanje kako bi se realno zrcalile aktivnosti i interakcije sustava u gradovima. Cestovne mreže utječu na prometne obrasce, a javni prijevoz utječe na to kako se ljudi kreću kroz gradove, a time i na mjesta nastajanja poduzeća.
Električne mreže, distribucija plina, vodovod i kanalizacija križaju se urbanim kartama i utječu na to koja će naselja prva izgubiti struju tijekom prekida ili koja su područja sklona poplavama. A poplave mogu utjecati na nestanak struje, što onda može utjecati na pouzdanost javnog prijevoza, i tako dalje. Za vizualizaciju međuovisnosti potreban je vrlo sveobuhvatan pogled na urbane aktivnosti.
Jedna od općih prepreka učinkovitom i učinkovitom upravljanju gradom su silosi u kojima funkcioniraju urbane mreže i usluge. Podaci se ne mogu lako povezati; problemi s platformom i formatom sprječavaju besprijekorno sučelje između sustava, postavljajući tako stvarne prepreke sveobuhvatnim digitalnim blizancima koji mogu uistinu uhvatiti i odražavati operativne, komercijalne i društvene tokove unutar gradova. Stoga je prvi korak u stvaranju istinski korisnih urbanih digitalnih blizanaca često prilično prizeman, administrativni korak. Suradnja između uprava i agencija ključna je, a potreba za kompatibilnim podacima ključna.
Menadžeri grada San Diega shvatili su važnost takve suradnje i stvorio partnerstvo između Udruge vlada San Diega; Korporacija za regionalni ekonomski razvoj San Diega; Državno sveučilište San Diego; Kalifornijsko sveučilište, San Diego; i industrijskim partnerima. Međusobno povezana dinamika i izazovi u urbanim sredinama zahtijevaju povezane, relativne podatke i digitalne blizance koji mogu predstavljati rezultirajuću složenost – suradnja gradskih uprava i korisnika mreže je prvi korak.
Upozorenje protiv razvijanja podjela među zajednicama
Digitalni blizanci preobrazit će način na koji planiramo, dizajniramo, upravljamo i održavamo opremu, mreže i urbana okruženja. AI će ubrzati njihov razvoj, poboljšati njihovu izvedbu i upotrebljivost. Ali na putu prema sveprisutnoj upotrebi potrebno je prevladati prepreke i probleme – neka razmatranja općenito su povezana s virtualizacijskim tehnologijama i upotrebom, druga se odnose na umjetnu inteligenciju, koja trenutno doživljava gotovo nekontrolirano uzbuđenje i ulaganja.
Institut Brookings nedavno je istaknuo pojavu industrijske i zemljopisne neujednačenosti u implementaciji i korištenju umjetne inteligencije. Širenje umjetne inteligencije odvijat će se u različitim vremenskim okvirima u različitim industrijskim sektorima. Potrošnja na umjetnu inteligenciju ovisit će o produktivnosti i gospodarskom rastu koji će tvrtke i industrije očekivati ili doživjeti. Dostupni investicijski kapital i dioničarski ugovor također će igrati ulogu.
Iako je prirodno da tvrtke povezane s tehnologijom te tvrtke koje se bave financijama, logistikom i proizvođačima već predviđaju znatne promjene u svom poslovanju, poljoprivreda, rudarstvo, osobne usluge (uključujući neke aspekte zdravstvene zaštite) i mnoge državne službe vidjet će manje neposredne prilike za primjenu. Upotreba umjetne inteligencije za digitalne blizance gradova stoga će u početku stvoriti neravnomjernu zastupljenost u različitim sektorima urbanog planiranja i upravljanja.
Postojeće razlike između zemalja i regija stvorit će geografsku neujednačenost u korištenju umjetne inteligencije, a time i u usvajanju i širenju digitalnih blizanaca osnaženih umjetnom inteligencijom. Istraživanje Instituta Brookings navodi: “Umjetna inteligencija transformira američko gospodarstvo, ali regionalne razlike u razvoj talenata, istraživački kapacitet i prihvaćanje poduzeća su oštri i još nisu u potpunosti shvaćeni.”
Digitalni jaz pojavio se kao glavni problem krajem 1990-ih. Iako učinci nisu bili tako dramatični kao što su neki promatrači isprva upozoravali, pandemija Covida iz 2020. i sljedećih godina istaknula je neujednačenost u načinu na koji su pojedinci, regije i cijele zemlje mogle premjestiti osobne i komercijalne aktivnosti na internet. Mogla bi se pojaviti geografska zaostalost u kojoj je implementacija umjetne inteligencije spora, ostavljajući druge regije da naplaćuju prednost.
Izvješće nastavlja: “Takvi nedostaci i nedostaci mogu rezultirati nerealiziranim prilikama za rast produktivnosti u različitim industrijama i ograničiti otkrivanje i širenje čitavog niza slučajeva upotrebe umjetne inteligencije. Što se toga tiče, razlike u spremnosti za umjetnu inteligenciju mogu dovesti do toga da neke zajednice zaostaju ili padnu u ‘razvojne zamke’. Neravnoteže u talentima za umjetnu inteligenciju, inovacijskoj infrastrukturi i prihvaćanju poslovanja vrlo bi mogle odlučiti koji će ljudi i mjesta napredovati u budućnosti – i koji neće.”
Na međunarodnoj razini, takve praznine mogu dovesti do “geo-algoritamska nejednakostDigitalni blizanci koji repliciraju komercijalne aktivnosti, urbana okruženja, čitave ekosustave i na kraju čak i gospodarstva u cjelini podržat će razvoj strategija otpornosti na klimu, utjecati na tokove ulaganja i uspostaviti temelj za regionalne razvojne planove u razvijenim zemljama i metropolama.
“Nasuprot tome, veći dio Afrike, Kariba i dijelova jugoistočne Azije ostaju nevidljivi u glavnim digitalnim ekosustavima blizanaca”, kaže se u izvješću. Dostupnost podataka je nejasna, često nepostojeća. Stoga se “odluke o pomoći za infrastrukturu, prevenciji katastrofa ili kompenzaciji ugljika donose s nepotpunim informacijama – ili ih se uopće ne ima na umu”.
Razmišljati globalno, djelovati lokalno
Utjecaj na te regije može biti dramatičan. Geoalgoritamska nejednakost rezultira “neravnomjernim uključivanjem zemalja i zajednica u simulacije koje oblikuju globalnu politiku, ulaganja i planiranje otpornosti”, navodi Brookings Institution.
Učinak može kaskadirati prema digitalnim blizancima koji pokušavaju simulirati globalni ekosustav. U takvim virtualizacijama cijelog planeta, strukturna pristranost može kodirati pogrešna predstavljanja u digitalnim blizancima i stoga iskriviti rezultirajuće aplikacije.
Potencijalni pristupi za ublažavanje takvih zabrinutosti postoje. The Inicijativa Gaia-X nastoji uspostaviti digitalni suverenitet uspostavom “ekosustava u kojem se podaci dijele i postaju dostupni u pouzdanom okruženju”. Napor World Avatara radi na “ekosustavu alata i usluga koji se mogu koristiti za stvaranje pojedinačnog digitalnog blizanca ili mreže povezanih digitalnih blizanaca za pružanje platforma podataka i interoperabilnosti modela”.
Podatkovni silosi mreža ili državnih inicijativa tada se mogu jednostavno povezati jedni s drugima. Iako hvalevrijedan, potreban je usklađeni politički okvir kako bi se stvorile poticaje za korporacije i organizacije da prihvate i potpuno prihvate takve napore.
Martin Schwirn je autor Mali podaci, veliki poremećaji: Kako uočiti signale promjene i upravljati neizvjesnošću (ISBN 9781632651921) o predviđanju i skeniranju horizonta. Konzultant je za strategiju i inovacije za Global 2000 tvrtke.
Povezani sadržaji
- Battlefield 6 uskoro ne dolazi na Switch 2
Deepseek je zaključao pristup javne baze podataka koji je izložio povijest chata
Evo galaksije S26 Edge
Ja sam korisnik Linux Power, a najnovije Ubuntu ažuriranje mi je osmjehnuo na lice
Spremni za izbacivanje prozora? ‘Kraj 10’ olakšava pretvaranje računala u Linux nego ikad
Kako popraviti probleme s bežičnom mrežom [WIFI]
