Gêmeos digitais na AWS: gerando valor com gêmeos digitais descritivos de nível 1 (L1)

Figura 1 – Níveis de Gêmeos Digitais

Gêmeo Digital Descritivo (L1)

Um gêmeo digital L1 se concentra na descrição do sistema físico e inclui conteúdo que vai desde a análise inicial do caso comercial e os requisitos do produto até o projeto detalhado de engenharia e visualizações 3D. A intenção de um gêmeo digital L1 é descrever a estrutura para que o usuário possa entender seus componentes e a relação entre os componentes que compõem o sistema físico. Em muitos casos, para gêmeos digitais L1, o sistema físico ainda não existe, pois ainda está na fase inicial do projeto. Como alternativa, o sistema físico pode existir, e o gêmeo digital L1 é usado para entender seu comportamento médio, sob um conjunto específico de condições operacionais (como em uma análise computacional de dinâmica de fluidos ou mecânica de sólidos). Exemplos de gêmeos digitais descritivos L1 que descreveremos abaixo incluem 1/ modelos de ativos, 2/ design de engenharia e 3/ ambientes de realidade virtual imersivos.

Modelo de ativos

Ao considerar uma entidade física (ou um ativo), a descrição mais básica consiste em identificar todos os subconjuntos e componentes que compõem o sistema. Por exemplo, no diagrama abaixo, mostramos uma representação hierárquica de um veículo elétrico. O diagrama mostra os principais sistemas, subsistemas e componentes que compõem o veículo. Observe que o diagrama abaixo serve apenas para fins ilustrativos. Essas informações descrevem a estrutura do Gêmeo Digital e geralmente são representadas como um modelo de entidade em um banco de dados de grafos, como o Amazon Neptune, e podem ser consultadas e agregadas com dados de outras fontes usando um grafo de conhecimento. Observe que muitos setores desenvolveram padrões para permitir a interoperabilidade entre diferentes sistemas e em todo o ciclo de vida do ativo. Por exemplo, ISO 19650 e UK 1192 são padrões internacionais desenvolvidos para modelagem de informações de construção. Na prática, manter essas configurações atualizadas é um desafio para os operadores de equipamentos, e conhecer a configuração de um ativo é fundamental para casos de uso como programação de manutenção, planejamento de inventário e emissão de recalls de produtos por motivos de segurança. O AWS IoT TwinMaker é um serviço que facilita aos desenvolvedores a criação de gêmeos digitais de sistemas do mundo real, como edifícios, fábricas, equipamentos industriais e linhas de produção. Em particular, facilita a conexão com diferentes fontes de dados para criar, atualizar e consultar o modelo de entidade do ativo. Esses dados podem então ser exibidos em uma visualização ou roteados como dados de entrada para um modelo de aprendizado de máquina ou baseado em física para fazer previsões.

Figura 2 – Representação hierárquica de um EV (veículo elétrico) simplificada

Projeto de engenharia

Do ponto de vista do projeto de engenharia, há muitos subsistemas automotivos que precisam ser projetados, como a estrutura, o grupo motopropulsor, o sistema elétrico, a direção e a suspensão, bem como o exterior (tanto para estética quanto para aerodinâmica) e o interior (para estética e conforto). Cada subsistema é projetado usando diversas ferramentas computacionais que foram validadas ao longo de décadas de experiência. Por exemplo, a condução geral e a dinâmica do veículo são modeladas usando uma simulação de dinâmica de vários corpos baseada em física que modela a rigidez de cada um dos componentes estruturais do veículo montado.
No exemplo abaixo, fornecido pela Maplesoft (figura 3), parceira da AWS, a interação de contato pneu-estrada é modelada à medida que o veículo é conduzido em um terreno irregular simulado. Os inputs para a simulação incluem a velocidade do veículo e valores sobre o desvio da direção, e o modelo fornece a deflexão da suspensão do veículo. A simulação leva em consideração os detalhes da rigidez do pneu e o design da suspensão para entender quando as forças de contato pneu-estrada são muito baixas para fornecer tração adequada. A dinâmica e a estabilidade do veículo durante as manobras (como frenagem em estradas escorregadias) de um veículo elétrico são bem diferentes das de um motor de combustão interna por vários motivos, incluindo a distribuição de peso na parte inferior de um veículo elétrico (já que as baterias estão embaixo do assoalho), em comparação aos veículos convencionais em que o motor está na frente. As simulações dinâmicas do sistema permitem que o engenheiro simule a dinâmica do veículo sob diferentes condições para atender aos requisitos de engenharia para o projeto. Nesse caso, também fornecemos uma renderização 3D do veículo para uma melhor visualização.

Figura 3 – Simulação de veículo elétrico fornecida pela Maplesoft

Para veículos elétricos em particular, a análise de desempenho do sistema de transmissão elétrico é fundamental para garantir que o veículo atenda às expectativas do cliente em relação aos tempos de carregamento, aceleração e alcance. Por exemplo, o alcance da bateria de um veículo elétrico em um dia frio subindo e descendo colinas é muito diferente do alcance em um dia quente em estradas planas. Para explorar o desempenho do conjunto propulsor de um veículo elétrico, modificamos o modelo anterior, conforme mostrado na figura abaixo. Neste modelo, incluímos as partes relevantes da transmissão e um modelo de veículo simplificado para aerodinâmica e inclinação do terreno. Os gráficos na imagem mostram os principais parâmetros da bateria e do motor (tensão e corrente) à medida que o veículo segue o caminho simulado, e pode-se mostrar que o estado de carga da bateria (SOC) diminui à medida que a bateria é descarregada. Esse tipo de análise permite que o engenheiro de projeto entenda se o sistema de transmissão elétrico tem as características de desempenho corretas para atender ou exceder os perfis de rota esperados para os clientes. Para interagir com uma variação desse modelo, visite o site da Maplesoft.

Figura 4 – Simulação modificada para incluir o sistema de transmissão elétrico

Outros exemplos de análise de engenharia incluem dinâmica computacional de fluidos do fluxo de ar sobre o veículo para minimizar o arrasto aerodinâmico, análise de elementos finitos dos componentes estruturais para garantir que eles tenham a resistência necessária para suportar as cargas do veículo e análise de conforto de viagem para simular as condições de vibração/conforto do passageiro durante a operação do veículo. Os parceiros da AWS incluem uma ampla variedade de fornecedores independentes de software (ISVs) que fornecem software de simulação de engenharia para cargas de trabalho computacionalmente intensivas, como dinâmica de fluidos computacional (CFD), análise de elementos finitos (FEA), descoberta de medicamentos, modelagem climática, automação de projeto eletrônico (EDA) e outros. Essas soluções de ISV podem ser implementadas usando serviços de computação de alta performance (HPC) da AWS, como o AWS ParallelCluster, ou por meio do AWS Marketplace. Além disso, os parceiros de competência em HPC da AWS também fornecem um ambiente de HPC na nuvem totalmente gerenciado, e fornecem provisionamento, implementação, gerenciamento e suporte completos de clusters para que os clientes executem cargas de trabalho de HPC na AWS. O uso de simulações na infraestrutura de HPC da AWS permite que os fabricantes reduzam custos, substituindo o caro desenvolvimento de hardware físico por modelos virtuais durante o desenvolvimento do produto. De forma mais geral, sobre o tema do projeto de engenharia, ouvimos muito de nossos clientes de fabricantes de equipamentos originais (OEM) sobre o desejo de modernizar seus fluxos de trabalho de engenharia e buscam a AWS para fornecer orientação sobre transformação digital. A AWS está investindo em esforços de engenharia digital para abordar os principais pontos relacionados ao compartilhamento de dados e modelos em diversas ferramentas de engenharia, em grupos funcionais internos e em toda a cadeia de suprimentos externa com um robusto gerenciamento de permissões.

Experiência imersiva de realidade estendida

O exemplo descritivo L1 acima concentrou-se na descrição da engenharia durante o projeto do veículo pelo fabricante. Outro caso de uso atraente da L1 é a aplicação de tecnologias de realidade estendida (XR), como 3D de alta fidelidade, realidade virtual imersiva (VR) e realidade aumentada interativa (AR), para imergir os usuários em uma experiência de veículo realista durante o processo de engajamento do cliente. Neste exemplo, os parceiros da AWS Cavrnus, Theia Interactive e Epic Games desenvolveram uma solução de metaverso para criar uma réplica colaborativa imersiva de um showroom com um conversível Audi© A5, onde os representantes da marca podem criar interações mais significativas com seus clientes por meio de um espaço virtual sempre ativo e disponível.
Por exemplo, uma visão para o futuro da compra de carros é fazer com que o cliente entre em um showroom virtual imersivo no conforto de sua casa e faça com que um representante da marca participe do mesmo showroom virtual para guiá-lo pelo ciclo de vendas em uma experiência de metaverso. Para destacar isso, fizemos capturas de tela da experiência imersiva do Cavrnus (Figura 5). Podemos ver o ponto de vista do cliente enquanto ele caminha pelo corredor para se aproximar do veículo, depois ver o veículo no showroom e interagir abrindo a porta e sentando-se dentro do veículo.

Figura 5 – Showroom imersivo fornecido pela Cavrnus

A experiência Cavrnus permite ambientes colaborativos para vários usuários, onde todos os usuários têm total co-presença espacial 3D, incluindo streaming de voz e vídeo. O cliente pode convidar seus amigos e familiares para participar da experiência imersiva remotamente de seus próprios locais e interagir juntos por meio de avatares, voz e vídeo. O cliente pode alterar a cor do veículo, o nível de acabamento, as rodas e o interior de acordo com as opções de configuração disponíveis. Todos os usuários verão as mudanças imediatamente e poderão participar de conversas colaborativas e usar quadros brancos para explicar suas ideias uns aos outros. Eles podem então renderizar seu próprio comercial pessoal para o veículo exatamente configurado.
Nas imagens abaixo (Figura 6), o cliente continua interagindo com o veículo abrindo o teto conversível e o porta-malas. O cliente também modifica a cor do veículo e as opções de acabamento interno enquanto participa de discussões colaborativas com seus amigos e familiares, que podem ser vistas por meio de vídeos e avatares.

Figura 6 – Showroom imersivo fornecido pela Cavrnus, personalizado

Essa experiência é totalmente interativa e o cliente pode usar seus controles para “caminhar” pelo showroom virtual como se estivesse lá pessoalmente. Para assistir a um vídeo mostrando a experiência imersiva, visite o site da Cavrnus.
Para esta solução, o ambiente de showroom digital foi criado pela Theia Interactive. Os ativos do showroom foram construídos por seus artistas digitais usando ferramentas de criação de conteúdo digital. O veículo e os componentes do veículo se originaram dos dados CAD e de engenharia originais fornecidos pela Audi© e foram processados por meio de um fluxo de trabalho de conversão/otimização. A experiência é desenvolvida pela Cavrnus e hospedada na infraestrutura da AWS, incluindo o uso de instâncias EC2 G4 e G4ad (otimizadas com GPU), usando o Unreal Engine para renderização e streaming. A experiência também pode ser transmitida em pixels dos servidores de GPU da AWS na nuvem para qualquer dispositivo final por meio de um navegador da web, incluindo smartphones.
A AWS continua trabalhando com clientes de todos os setores para simplificar o processo de geração, armazenamento, hospedagem e experiências de conteúdo 3D. Por exemplo, o Amazon Nimble Studio é um estúdio virtual, agora disponível para criadores de conteúdo digital, fornecendo estações de trabalho virtuais, armazenamento compartilhado e uma solução de renderização integrada que conecta ferramentas criativas em ambientes de produção de mídia e entretenimento. Além disso, a AWS, em parceria com a Epic Games, começou recentemente a oferecer uma imagem de máquina Amazon (AMI) da Unreal Engine disponível no AWS Marketplace, tornando o processo de desenvolvimento de conteúdo baseado no Unreal Engine pronto para uso.

Resumo

Nós, da AWS, estamos muito animados em apoiar nossos clientes em sua jornada de gêmeos digitais com uma variedade de serviços da AWS e parcerias de ISV para apoiar casos de uso em todos os quatro níveis do Digital Twin. Neste blog, descrevemos o nível descritivo L1 examinando um exemplo automotivo. Em blogs futuros, ampliaremos o exemplo automotivo para demonstrar os gêmeos digitais L2 Informativo, L3 Preditivo e L4 Vivo.

Este contéudo é uma tradução do blog original em inglês (link aqui).

Tradução e Adaptação