Proyecto PlatGDIA

Los gemelos digitales (GD), conocidos en inglés como Digital Twins, son artefactos de software que representan virtualmente (o replican) un sistema real (Sistema Actual – SA), actualizándose de manera continua con datos en tiempo real y teniendo la capacidad de interactuar e influir en el SA.Aunque los GD se utilizan en la industria desde hace años para casos específicos, también encuentran aplicaciones en campos como la medicina (biotecnología), la ingeniería (materiales) y la ciencia. No obstante, la visión global de un Gemelo Digital intensivo en Inteligencia Artificial (GDIA), desarrollado a partir de varios módulos de IA y otras funcionalidades, aún no ha alcanzado su máximo potencial.

El proyecto PlatGDIA tiene como objetivo "contribuir al desarrollo de una industria avanzada y competitiva mediante la explotación de las posibilidades de tres tecnologías profundas: Inteligencia Artificial (IA), incluyendo Machine Learning (ML), nuevos materiales y biotecnología industrial".

A través de este proyecto, se pretende generar un resultado que facilite la incorporación de GDIAs en los sectores de Industria 4.0, Nuevos Materiales y Biotecnología, y que también sea adaptable a otros sectores como la automoción y aeroespacial.

MTP participa en el proyecto PlatGDIA con el propósito de reducir el esfuerzo de desarrollo al poder emplear un marco común de desarrollo y validación de GDIAs, que incluirá una definición clara de las técnicas, procedimientos y herramientas a utilizar, facilitando así su institucionalización y mejorando su calidad.

Objetivos generales de PlatGDIA

• Investigación y elaboración de una metodología de desarrollo y validación de GD compuesta por: un ciclo de vida adaptado a los gemelos digitales y una plataforma de creación de gemelos digitales intensivos en IA (PlatGDIA o bien PlatAIDT, acrónimo en inglés).
• Reducir el esfuerzo necesario en el desarrollo de GDs complejos (IA embebida) gracias a la investigación y desarrollo de una librería de componentes de GDs, denominados DTBlocks, que se podrán emplear para construir nuevos GDs de gran complejidad.
• Validar la metodología DTMeth mediante la experimentación de desarrollo y validación de GDs con IA embebida en escenarios concretos de la Industria 4.0.

Principales resultados del Proyecto

• Metodología de desarrollo y validación de GDs con IA embebida (DTMeth) que incluirá un ciclo de vida adaptado a los gemelos digitales (DT-SDLC) para su desarrollo y despliegue.
• Plataforma SW de creación de gemelos digitales intensivos en inteligencia artificial (PlatGDIA) que facilitar el desarrollo y validación de estos.
• Librería SW de componentes reutilizables de GDs con y sin IA embebida (denominados DTBlocks) que facilitará la construcción de nuevos GDs.
• Varios componentes SW que facilitan el desarrollo y validación de GDIAs:
• Gemelos Digitales intensivos en Inteligencia Artificial:
  • GD de una red de sensores IoT.
  • GD de un UAV de tipo eVTOL, con aplicación en el entorno industrial.
  • GD de un laboratorio industrial inteligente y conectado.
  • GD de un vehículo autónomo móvil orientado a tareas de alta complejidad medioambiental.
  • GD de un proceso completo de fabricación en el ámbito industrial.

Consorcio y plan de trabajo

El consorcio de PlatGDIA está compuesto por la agrupación CDTI formada por MTP como coordinador, CEAMSA, ELLIOT, PLEXUS y SORALUCE y la agrupación AEI formada por GRADIANT como coordinador, UCLM e IDEKO.

El proyecto tiene una duración de 4 años y se ha estructurado en un plan de trabajo dividido en varios paquetes:

• PT0: Gestión y Coordinación del Proyecto
• PT1: Conceptualización de Metodología y Descripción de Gemelos Digitales
• PT2 y PT3: Investigación en Desarrollo y Validación de Gemelos Digitales Intensivos en Software (DTMeth), respectivamente.
• PT4: Desarrollo de Gemelos Digitales Intensivos en IA

En resumen, el proyecto se enfoca en establecer una metodología integral para el desarrollo y validación de gemelos digitales intensivos en inteligencia artificial, con especial énfasis en el desarrollo de gemelos digitales intensivos en software.