Digital Twins: Khai thác sức mạnh mô phỏng quy mô lớn cho các ứng dụng khoa học

Chính thế giới phẳng cùng thời đại công nghệ 4.0 đã tạo nên những thay đổi sâu rộng trong mọi ngành nghề, nhất là lĩnh vực công nghiệp. Và một trong những công nghệ quan trọng góp phần làm nên bước đột phá mới mẻ của công nghiệp hiện đại là Digital Twin. Bên cạnh đó, Digital Twins còn khai thác sức mạnh mô phỏng quy mô lớn cho các ứng dụng khoa học.

Digital Twins là gì?

Digital Twin thực chất là bản sao Kỹ Thuật Số hay cặp song sinh kỹ thuật số. Nó được hiểu là bản sao của các thực thể vật lý gồm thiết bị, con người, cũng như quy trình hoặc hệ thống nhằm giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định theo mô hình. 

Xét về bản chất, Digital Twin là một chương trình máy tính lấy dữ liệu trong thế giới thực về một đối tượng hoặc hệ thống vật lý để làm đầu vào. Đồng thời, tạo ra các dự đoán hoặc mô phỏng đầu ra về cách đối tượng hoặc hệ thống vật lý đó sẽ bị ảnh hưởng bởi những yếu tố đầu vào đó.

Hơn nữa, các cặp song sinh kỹ thuật số đang thay đổi cách thức thực hiện công việc trong các ngành công nghiệp. Nắm được những ứng dụng đó có thể giúp các doanh nghiệp triển khai cặp song sinh kỹ thuật số vào quy trình của họ.

Mô hình hoạt động của Digital Twin như thế nào?

Nhận thấy, Digital Twin có khả năng tiếp nhận dữ liệu đầu vào từ các cảm biến hỗ trợ thu thập dữ liệu trong thế giới thực. Bên cạnh đó, các thiết bị vật lý sẽ được trang bị một hệ thống cảm biến để giúp theo dõi các thông số hoạt động, tình trạng vận hành cũng như vị trí và các yếu tố quan trọng khác. Các cảm biến này sẽ được kết nối với nền tảng đám mây, đây là nơi các dữ liệu sẽ được thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích.

Khi các dữ liệu vận hành được phân tích với các điều kiện ngữ cảnh giả định khác nhau sẽ giúp mô phỏng ra các kết quả khác nhau. Nhờ vậy mà các khám phá quan trọng trong môi trường ảo hóa này sẽ giúp quá trình triển khai ở thực tế diễn ra nhanh hơn và giúp giảm thiểu rủi ro có thể xảy ra.

Điều này sẽ cho phép Digital Twin mô phỏng đối tượng vật lý trong thời gian thực hay trong quá trình cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất cũng như các vấn đề doanh nghiệp quan tâm.Vì thế, trong một số trường hợp, Digital Twin có thể đóng vai trò là một nguyên mẫu trước khi bất kỳ phiên bản vật lý nào được chế tạo.

Digital Twins khai thác sức mạnh mô phỏng quy mô lớn dành cho các ứng dụng khoa học

Như chúng ta đã biết, NVIDIA vừa công bố một nền tảng dành cho các phiên bản số (digital twin) trong lĩnh vực khoa học. Từ đó, giúp tăng tốc các mô hình Machine Learning (ML) vật lý để giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật ở quy mô hàng triệu lần, thậm chí có tốc độ nhanh hơn hàng nghìn lần so với trước đây.

Bên cạnh đó, nền tảng phiên bản số tăng tốc dành cho điện toán trong lĩnh vực khoa học bao gồm NVIDIA Modulus AI framework để đảm bảo phát triển các mô hình mạng nơ-ron ML vật lý và nền tảng mô phỏng về thế giới ảo 3D NVIDIA Omniverse.

Nền tảng có thể giúp tạo các mô phỏng AI tương tác trong thời gian thực có phản hồi vật lý (physics-informed) nhằm phản ánh chính xác thế giới thực. Đồng thời, tăng tốc các mô phỏng như tính toán động lực học chất lỏng nhanh hơn gấp 10.000 lần so với các phương pháp truyền thống để mô phỏng kỹ thuật và quy trình tối ưu hóa thiết kế. Nó sẽ cho phép các nhà nghiên cứu có thể mô hình hóa các hệ thống phức tạp ví dụ như các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, với tốc độ và độ chính xác cao hơn nếu so sánh với các mô hình AI trước đây.

Đặc biệt, công ty đã đưa ra hai ví dụ về các ứng dụng của công nghệ này. Đó là mô hình NVIDIA FourCastNet physics-ML mô phỏng các kiểu thời tiết trên toàn cầu và dự đoán các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, ví dụ như bão, với độ tin cậy cao hơn và nhanh hơn tới 45.000 lần so với các mô hình dự đoán số truyền thống. Bên cạnh đó, Siemens Gamesa Renewable Energy đang sử dụng AI để tối ưu hóa thiết kế tuabin gió.

NVIDIA Modulus và Omniverse

NVIDIA Modulus sẽ mang cả dữ liệu và vật lý chi phối vào account để đào tạo mạng nơ-ron tạo ra mô hình đại diện AI dành cho các phiên bản số. Tiếp theo, đại diện có thể suy luận hành vi hệ thống mới trong thời gian thực. Điều này cho phép các quy trình làm việc động và lặp lại. Nhờ sự tích hợp với Omniverse mang lại hình ảnh trực quan và khám phá tương tác trong thời gian thực.

Bản phát hành mới nhất của Modulus sẽ cho phép đào tạo theo hướng dữ liệu bằng cách sử dụng Fourier neural operator, một framework sẽ cho phép AI giải các phương trình vi phân riêng liên quan đồng thời. Hơn nữa, nó cũng tích hợp các mô hình ML với dữ liệu thời tiết và khí hậu, ví dụ như bộ dữ liệu ERA5 từ Trung tâm dự báo thời tiết trung hạn của Châu Âu.

Ngoài ra, bổ sung cho Modulus, NVIDIA Omniverse là một nền tảng hợp tác thiết kế 3D và mô phỏng thế giới ảo theo thời gian thực. Nó sẽ cho phép khám phá tương tác và trực quan hóa các phiên bản số theo thời gian thực sử dụng mô hình đại diện đầu ra từ Modulus.

NVIDIA FourCastNet

Fourier neural operator và transformer sẽ cho phép mô hình NVIDIA FourCastNet physics-ML được đào tạo trên 10TB dữ liệu hệ thống của Trái đất. Đây là một bước tiến tới Earth-2 được giới thiệu bởi NVIDIA CEO – Jensen Huang nhằm tạo ra một phiên bản số của Trái đất trong Omniverse.  Bên cạnh đó, FourCastNet mô phỏng và dự đoán hành vi cũng như rủi ro của các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt như bão và sông khí quyển (atmospheric river) với độ tin cậy cao hơn, nhanh hơn đến 45.000 lần.

Tuabin gió Siemens Gamesa – Năng lượng tái tạo

Nền tảng digital twin cũng giúp thúc đẩy nghiên cứu mô phỏng để bố trí các trang trại gió được trang bị các tuabin gió Siemens Gamesa Renewable Energy. Đây là lần đầu tiên có thể sử dụng AI để mô hình hóa chính xác tác động của vị trí đặt tuabin đối với hiệu suất của chúng trong nhiều loại kịch bản thời tiết khác nhau. Điều này dự kiến ​​có thể dẫn đến việc bố trí công viên gió được tối ưu hóa có khả năng tạo ra điện năng nhiều hơn tới 20% so với các thiết kế trước đây.

Nhận thấy, Sự hợp tác giữa Siemens Gamesa và NVIDIA chính là một bước tiến lớn trong việc tăng tốc cả hai tốc độ tính toán và tốc độ triển khai phát triển các thuật toán mới nhất trong một lĩnh vực phức tạp ví dụ như tính toán động lực học chất lỏng. Đồng thời còn đặt nền tảng cho mối quan hệ hợp tác bền chặt trong tương lai.

Mong rằng những thông tin mà chúng tôi cung cấp sẽ giúp doanh nghiệp thấu hiểu được Digital Twin là gì và ứng dụng của chúng trong việc khai thác sức mạnh mô phỏng quy mô lớn trong các ứng dụng khoa học. Hãy thường xuyên truy cập Shop máy chủ để tìm hiểu những công nghệ 4.0 mới nhất nhé.