AWS: Neues Tool zur Erstellung digitaler Zwillinge

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Amazon Web Services (AWS) hat sich das Ziel gesetzt, die Einführung neuer digitaler Zwillingslösungen mit dem Start von AWS IoT TwinMaker zu beschleunigen. Das Produkt zielt auf verschiedene Marktsegmente ab. Es vereinfacht die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie IoT-Sensoren, Kameras und Anwendungen. So ermöglicht es Simulationen, die die Betriebsleistung von intelligenten Städten, Gebäuden, Raffinerien, Fabriken und Produktionslinien optimieren sollen.

Mit dem Produkt können Sie vorhandene visuelle 3D-Modelle importieren, um digitale Zwillinge von Anlagen, Prozessen und Ausrüstungen zu erstellen. Diese können Sie dann in webbasierte Anwendungen integrieren. So ist es möglich, dass Ihre Anlagenbetreiber und Wartungstechniker ihre Arbeit überwachen und verbessern können.

Nach der Integration von Datenquellen können Benutzer Diagramme erstellen, um Beziehungen abzubilden und eine virtuelle 3D-Darstellung von Umgebungen anzulegen. Anschließend können sie Anwendungen entwickeln, z. B. für Anlagenbetreiber und Wartungstechniker. So können Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen und Analysen durchführen, um Erkenntnisse über die Betriebsleistung physischer Systeme in Echtzeit zu gewinnen.

Quelle: AWS

„Der Aufwand für die Erstellung digitaler Zwillinge und benutzerdefinierter Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle ist kompliziert, teuer und für die meisten Unternehmen unerschwinglich. AWS IoT TwinMaker enthält Funktionen wie Konnektoren zu Datenquellen, Tools zur Modellierung der physischen Umgebung und Tools zur Visualisierung des räumlichen Kontexts, die den Benutzern eine ganzheitliche Sicht auf Geräte, Anlagen und Prozesse ermöglichen. So kann der Betrieb in Echtzeit überwacht und optimiert werden“, erklärt Michael MacKenzie. Er ist der General Manager im AWS-IoT-Bereich.

AWS IoT TwinMaker ist als Probeversion für die Regionen Ostamerika (Nord-Virginia), Westamerika (Oregon), Asien-Pazifik (Singapur) und Europa (Irland) verfügbar. Die Verfügbarkeit für andere Regionen wird in Kürze erwartet. Laut AWS fallen keine Gebühren für die Freischaltung an. Die Nutzer würden nur für die Dienste zahlen, die sie auch nutzen.

In großen Dimensionen denken

Einige denken bereits darüber nach, das Konzept der digitalen Zwillinge in viel größerem Maßstab anzuwenden ­– über geschlossene Systeme wie Stromerzeuger, Fabrikumgebungen oder sogar Städte hinaus. Der Maßstab ist dabei global, denn es geht um den gesamten Planeten. „Wir werden einen digitalen Zwilling der Erde erstellen, um den Klimawandel zu simulieren und vorherzusagen“, sagte Jensen Huang, CEO von NVidia, in einem Vortrag auf der GPU Technology Conference (GTC) im vergangenen November. NVidia enthüllte seine Pläne zum Bau von Earth-2, oder E-2. Earth-2 ist ein leistungsstarker Supercomputer für künstliche Intelligenz. Er soll den Klimawandel mithilfe eines Systems digitaler Zwillinge auf seiner Omniverse-Plattform vorhersagen.

NVidia ging nicht näher auf die Architektur von E2 ein. CEO Huang gab jedoch an, dass es ein äußerst schwieriges Problem sei, das Klima der Erde so detailliert zu modellieren, dass genaue Vorhersagen für 10, 20 oder 30 Jahre in die Zukunft möglich sind. Das Unternehmen geht dieses Szenario an, indem es sein neues Modulus-Framework zur Entwicklung von Modellen für das maschinelle Lernen einsetzt. Zudem werden Systeme der künstlichen Intelligenz darauf trainiert, die Gesetze der Physik zu nutzen. So soll das Verhalten von Systemen in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich der Klimawissenschaft, modelliert werden.

Nachfolgend sind einige Faktoren aufgeführt, die den Markt für digitale Zwillinge anheizen (Venture Beat):

1. Omniverse-Konzept für die Zusammenarbeit – Die wichtigsten Omniverse-Anwendungsfälle werden die Zusammenarbeit für Stadtplanung, Ortungssysteme, architektonische Lösungen, Logistik, Drohnenflugplanung und den Versicherungsmarkt verbinden.

2. Lernen mit weniger Daten – Ausgleich zwischen dem Bedarf an Daten für die Ausbildung und besseren Simulationen von Umgebungen. Nur so lassen sich realistische digitale Zwillinge erhalten.

3. Schließen von physikalischen Lücken – Aufbau von Physikmodellen aus Daten, die von physikalischen Prozessen erfasst wurden, die in der Lage sind, wichtige Phänomene in Echtzeit und nicht erst nach Tagen vorherzusagen.

4. Inferenzmodelle – Bessere, in Fertigungsprozesse integrierte, Sensoren können Inferenzmodelle bei der Simulation von Merkmalen unterstützen. Diese wirken sich auf Qualität, Kosten und Montagelinien aus.

5. Bessere autonome Systeme – Digitale Zwillinge können auch die von autonomen Systemen verwendeten Modelle verbessern, z. B. die von Gabelstaplern, Autos, Schiffen und sogar Fabriken.

6. Demokratisierung der Simulation – Heute richtet sich der Simulationsmarkt hauptsächlich an Industriedesigner und Ingenieure in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen. Besser zugängliche digitale Zwillingswerkzeuge können neue Planungs- und Entwicklungsmöglichkeiten für technisch weniger versierte Nutzer eröffnen, indem sie die Einführungshürden senken.

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