Ngaoptimalkeun Sumber Daya pikeun Profitabilitas: Naha Digital Twin Tech Perlu?
Nilai téknologi naon waé pamustunganana aya dina kamampuan pikeun ngaoptimalkeun biaya sareng sumber daya. Ngagaduhan kamampuan pikeun nyegah hasil masihan patani pangan kauntungan tina pandangan jauh anu teras tiasa diterapkeun dina kahirupan nyata. Conto aplikasi kahirupan nyata sareng komersialisasi téknologi Digital Twin nyaéta mékanistikna. modél anu dikembangkeun ku Tom De Swaef di Universitas Gantt. Perusahaan Belgia 2Grow ngamangpaatkeun modél ieu pikeun ngukur variasi dina aliran cai sareng ketebalan batang dina pepelakan tomat. tujuan perusahaan pikeun ngurangan 20% luas permukaan anu dianggo pikeun produksi pabrik.
It masih teu jelas naha komunitas éta ngalakukeun upaya pikeun ngadopsi kembar digital dina operasina. Leuwih ti éta, bisa dibantah yén dina kalolobaan kasus téknologi kembar digital sabenerna teu diperlukeun. Kamajuan dina pembelajaran mesin parantos ngamungkinkeun pikeun ngaduga kajadian konci tanpa ngawangun modél lengkep anu peryogi seueur data kualitas luhur anu ogé mahal pikeun didapet. Salaku patani dahareun anu hoyong ngaduga sipat-sipat anu tangtu, fokus kana ngukur sareng ngawas parobahan konci panginten sadayana anu diperyogikeun pikeun ngawangun modél prédiktif anu suksés. Leuwih ti éta, ieu sacara dramatis langkung terjangkau, jantenkeun kahontal pikeun patani dahareun anu kedah ningali ROI langsung dina palaksanaan modél prédiktif.
Contona, upami anjeun melak kentang, penting pikeun ngagaduhan indikator hama sapertos panyakit hawar daun, anu disababkeun ku organisme sapertos jamur anu tiasa nyababkeun gagal panén dina waktos anu singget upami ukuran kontrol anu pas henteu dilaksanakeun. Pikeun jinis pepelakan baris ieu dina lahan terbuka anu lega, gaduh kaméra anu dipasang dina sistem irigasi pivot tiasa sacara efisien sareng efektif ngaidentipikasi panyakit atanapi masalah. Data anu diperyogikeun pikeun nyiptakeun kembar digital pikeun lahan kentang anu terbuka bakal nyéépkeun seueur biaya, sareng nyiptakeun sadayana modél dina skala sapertos kitu pikeun kéngingkeun wawasan anu tiasa diala ku téknologi anu langkung saderhana sareng langkung terjangkau, teu masuk akal.
- Kaulinan vidéo SimCity mimiti mekar dina taun 90-an nalika pamaén janten pahlawan kota sorangan nalika aranjeunna ngarancang sareng nyiptakeun metropolis anu éndah sareng rame sacara digital. Maju gancang 30 taun, sareng urang gaduh téknologi pikeun nyiptakeun répréséntasi digital anu akurat pisan tina tangkal, kebon, atanapi kebon buah di dunya nyata. Sapertos di SimCity urang tiasa ngasimulasikeun kumaha metropolis bakal mekar dumasar kana naon anu urang "investasikeun" dina kaulinan, ayeuna urang tiasa nyiptakeun simulasi kumaha pepelakan bakal tumbuh dina skénario anu béda - ngabantosan urang nyaluyukeun upaya tatanén kalayan pandangan anu teu acan pernah aya.
- Digital Twin nyaéta répréséntasi digital tina hiji hal di dunya nyata. Éta tiasa dianggo pikeun ngawas 'hal' nyata ti jarak jauh. Pikeun nyayogikeun surogat anu akurat sareng realistis pikeun kembar di dunya nyata, kembar digital kedah diinformasikeun data ngalangkungan pangukuran digital tina éntitas nyata. Dina tatanén ieu tiasa janten data anu asalna tina alat-alat sapertos sénsor taneuh, pencitraan pepelakan, data cuaca, jsb.
- Répréséntasi digital anyar, atanapi kembar digital, kedah ngagambarkeun sakumna usaha tatanén: aset fisik, prosés, sistem, sumber daya, sadayana. Salaku imbalanna, ieu ngamungkinkeun urang pikeun simulasi, ngarencanakeun, nganalisis, sareng ningkatkeun prosés tatanén dina skala anu teu acan pernah dibayangkeun sateuacanna. Nanging, naha leres-leres diperyogikeun pikeun patani pangan pikeun nerapkeun téknologi canggih anu mahal ieu — atanapi tiasa aranjeunna kéngingkeun wawasan anu diperyogikeun tina sénsor anu langkung gampang diaksés sareng terjangkau anu bakal ngabantosan aranjeunna ngawas sareng ngaduga hasil konci?
Tumuwuhna sareng Adopsi Kembar Digital sareng Poténsina dina Tatanén
Gartner ngaramalkeun yén dina taun 2021, satengah perusahaan industri ageung bakal nganggo kembar digital, anu bakal ditarjamahkeun kana paningkatan efektivitas 10% pikeun organisasi éta. Nanging, konsép kembar digital parantos aya salami sababaraha dasawarsa. Salila langkung ti 30 taun, tim rékayasa produk sareng prosés parantos nganggo rendering 3D tina desain dibantuan komputer (CAD) modél, modél aset, sareng simulasi prosés pikeun mastikeun sareng validasi manufakturabilitas. Salaku conto, NASA parantos ngajalankeun simulasi pesawat ruang angkasa anu rumit salami sababaraha dasawarsa. Nanging, inovasi dina pembelajaran mesin sareng AI mawa konsép kembar digital ka payun, nyiptakeun seueur hype salaku tren anu ngaganggu kalayan dampak anu langkung lega dina waktos anu caket.
Nalika ngeunaan prosés tatanén, nganggo Digital Twins salaku sarana sentral pikeun manajemen pertanian tiasa ngamungkinkeun pamisahan aliran fisik tina perencanaan sareng kontrolna. Hasilna, patani tiasa ngatur operasi jarak jauh dumasar kana inpormasi digital (ampir) real-time tinimbang kedah ngandelkeun observasi langsung sareng tugas manual di tempat. Ieu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun langsung bertindak upami aya panyimpangan (anu dipiharep) sareng pikeun ngasimulasikeun épék intervensi dumasar kana data kahirupan nyata. Salaku conto, Digital Twin tina hiji kebon tiasa ngingetkeun kebon ngeunaan irigasi anu kaleuleuwihi tanpa patani kedah mariksa kebon éta.
Ideu a kebon digital Ieu hal téh pikaresepeun pisan pikeun para patani anu ngartos sifat intensif tanaga gawé dina ngawas, ngaramal, sareng ngontrol kaséhatan tangkal buah sareng kualitas panénna. Para élmuwan di Universitas Queensland ngembangkeun modél pikeun kebon buah kalayan pepelakan anu tumuwuh laun sapertos mangga sareng macadamia. Ieu tiasa ngamungkinkeun para pangguna pikeun gancang nyobian ideu-ideu énggal sareng kéngingkeun wawasan ngeunaan kumaha cara ngaoptimalkeun sistem produksi anu pangsaéna. Para panaliti dina proyék ieu nekenkeun kumaha simulasi instan ieu tiasa nguntungkeun pepelakan anu tumuwuh laun sapertos tangkal buah.
Aya sababaraha kasus panggunaan khusus dimana sacara finansial masuk akal pikeun ngawangun kembar digital, sapertos pikeun pemuliaan pepelakan, dimana modél tiasa ngamungkinkeun anjeun pikeun ngaduga ti mimiti upami variétas khusus henteu layak sacara komersil. Tapi dina seueur kasus, teu kedah repot-repot.
- Raviv Itzhaky nyaéta Ko-Pendiri sareng CTO Téhnologi Prospera, mingpin visi téknis perusahaan pikeun ngarobah cara pangan dipelak ngagunakeun élmu data sareng AI. Anjeunna nganggo kaahlianana dina pamekaran algoritma, matematika sareng pembelajaran mesin pikeun ngarengsekeun masalah dunya nyata. Sateuacan Prospera, Raviv ngembangkeun algoritma di perusahaan kaamanan siber BioCatch, sareng janten Insinyur Pamrosésan Sinyal sareng IDF. Anjeunna nyepeng gelar BSc dina Fisika sareng MSc dina Fisika Terapan ti Universitas Ibrani.
