Un reciente Informe McKinsey descubrió que el 75% de las grandes empresas están invirtiendo en gemelos digitales para escalar sus soluciones de IA. La combinación de gemelos digitales con IA tiene el potencial de mejorar la efectividad de los modelos de idiomas grandes y permitir nuevas aplicaciones para la IA en el monitoreo en tiempo real, ofreciendo importantes beneficios comerciales y operativos.
¿Qué son los gemelos digitales?
Los gemelos digitales, originalmente desarrollados para ayudar en el diseño de maquinaria compleja, han evolucionado significativamente en las últimas dos décadas. Rastrean y analizan los sistemas en vivo en tiempo real procesando la telemetría del dispositivo, detectando condiciones de cambio y mejorando la conciencia situacional para los gerentes operativos. Impulsados por la computación en memoria, habilitan alertas rápidas y procesables. Más allá del monitoreo en tiempo real, los gemelos digitales también pueden simular sistemas intrincados como los que se usan en aerolíneas y logística, apoyando la planificación estratégica y las decisiones operativas a través de análisis predictivos.
La integración de gemelos digitales con IA generativa crea nuevas oportunidades para ambas tecnologías: la sinergia puede aumentar la precisión de la predicción de la IA generativa y puede mejorar el valor de los gemelos digitales para el monitoreo y el desarrollo del sistema.
Identificación proactiva de anomalías con gemelos digitales con IA
El monitoreo continuo y en tiempo real es una necesidad estratégica para las organizaciones que administran sistemas vivos complejos, como redes de transporte, sistemas de ciberseguridad y ciudades inteligentes. Los problemas emergentes nunca deben pasarse por alto porque las respuestas retrasadas pueden hacer que los pequeños problemas se conviertan en grandes.
Mejorar gemelos digitales con IA generativa Responde cómo el monitoreo en tiempo real interpreta los volúmenes masivos de datos en vivo, lo que permite la detección confiable e inmediata de anomalías que impactan las operaciones. La IA generativa puede examinar continuamente los resultados de análisis producidos por gemelos digitales para descubrir tendencias emergentes y mitigar las interrupciones antes de que se intensifiquen. Si bien la IA mejora la conciencia situacional para los gerentes, también puede identificar nuevas oportunidades para optimizar las operaciones y aumentar la eficiencia.
Al mismo tiempo, los datos en tiempo real suministrados por gemelos digitales limitan la salida de IA generativa para evitar resultados erráticos, como las alucinaciones. En un proceso llamado generación de recuperación aumentada, AI siempre utiliza la información más actualizada sobre un sistema en vivo para analizar el comportamiento y crear recomendaciones.
Transformación de la interacción de datos con visualizaciones impulsadas por IA
Desbloquear ideas de Digital Twin Analytics debe ser intuitivo, no técnico. La IA generativa está redefiniendo cómo los equipos interactúan con conjuntos de datos masivos al habilitar consultas y visualizaciones impulsadas por el lenguaje natural. En lugar de construir manualmente consultas intrincadas, los usuarios simplemente pueden describir sus necesidades, y la IA generativa visualiza inmediatamente los gráficos relevantes y los resultados de las consultas que proporcionan nuevas ideas. Esta capacidad simplifica las interacciones y brinda a los tomadores de decisiones los datos que necesitan. A medida que las organizaciones manejan sistemas vivos cada vez más complejos, la inteligencia con IA les permite examinar eficientemente vastas grupos de datos, extraer tendencias significativas y optimizar las operaciones con mayor precisión. Elimina las barreras técnicas, que permiten decisiones más rápidas basadas en datos que tienen un impacto estratégico.
Incorporación del aprendizaje automático con reentrenamiento automático
Los gemelos digitales pueden rastrear numerosos flujos de datos individuales y buscar problemas con las fuentes de datos físicos correspondientes. Trabajando juntos, miles o incluso millones de gemelos digitales pueden monitorear sistemas muy grandes y complejos. A medida que los mensajes fluyen, cada gemelo digital los combina con información conocida sobre una fuente de datos particular y analiza los datos en unos pocos milisegundos. Puede incorporar un algoritmo de aprendizaje automático para ayudar en el análisis y encontrar problemas sutiles que serían difíciles de describir en los algoritmos codificados a mano. Después de capacitar con datos de operaciones en vivo, los algoritmos de ML pueden identificar anomalías y generar alertas para los gerentes operativos de inmediato.
Una vez implementado para analizar la telemetría en vivo, un algoritmo ML probablemente encontrará nuevas situaciones no cubiertas por su conjunto de capacitación inicial. Puede no detectar anomalías o generar falsos positivos. El reentrenamiento automático permite que el algoritmo aprenda a medida que gana experiencia para que pueda mejorar su rendimiento y adaptarse a las condiciones cambiantes. Los gemelos digitales pueden trabajar juntos para detectar respuestas de ML no válidas y construir nuevos conjuntos de capacitación que alimenten el reentrenamiento automático. Al incorporar el reentrenamiento automático, las empresas obtienen una ventaja competitiva con un monitoreo en tiempo real que ofrece información de manera confiable a medida que aprende con el tiempo.
Pensando en el futuro
La integración de la tecnología gemela digital con IA y ML generativas puede transformar la forma en que las industrias monitorean los sistemas complejos y en vivo al capacitar mejores ideas en tiempo real y permitiendo a los gerentes tomar decisiones más rápidas e informadas. La versión 4 de Digital Twins ™ recientemente lanzada del software de escamas de escamas Agrega AI generativo utilizando el modelo de lenguaje grande de OpenAI y el reentrenamiento de ML automático para mover el monitoreo en tiempo real hacia el objetivo de las operaciones totalmente autónomas.
(Fuente de la imagen: Unsplash)
Fuente: Transformar el monitoreo en tiempo real con gemelos digitales mejorados con AI
