デジタル ツインとは、物理的なモノ、人、プロセスと同期した仮想表現

自動車組立工場の中に入ると、作業員がナットでボルトを締める様子や、エア ツールの機械音が聞こえる中、新品の車体がラインに沿って移動する中でロボットが部品を取り付けている様子が見られます。

次に、3D オンラインのデジタル ツインで起動しましょう。まったく同じようにデジタルの工場で、デジタル ヒューマンが作業している様子を見ることができます。重い材料を動かすロボットをドラッグ アンド ドロップし、シミュレーションを実行して最適化し、工場の生産現場データをリアルタイムに取り込んで改善することも可能です。これがデジタル ツインです。

デジタル ツインは、現実世界の物理的資産やシステムの仮想表現 (物理的、物質的に忠実に再現されたシミュレーション) で、継続的に更新されるものです。

デジタル ツインは、無生物や人のためだけのものではありません。サイバー攻撃シミュレーションのサンドボックスとして使用されるコンピューター ネットワーク アーキテクチャも仮想的に表現できます。フルフィルメント センターのプロセスを複製して、作動中の環境下で特定のロボット機能を作動させる前に、人間とロボットとのやり取りをテストすることもできます。その応用範囲は想像以上に広いのです。

デジタル ツインは企業経営を揺るがしています。Grand View Research によると、デジタル ツイン プラットフォームの世界市場は 2028 年までに 860 億ドルに達すると予測されています。この報告書では、特定の産業でデジタル ツインを採用するきっかけになったのが COVID-19 であると言及しています。

デジタル ツインの推進要因

モノのインターネット (IoT) がデジタル ツインを活性化させています。

IoT によって、コネクテッド マシンやデバイスがデジタル ツインとデータを共有することができ、またその逆も可能となっています。これは、デジタル ツインが常時稼働しており、IoT に接続された現実世界の物理的なモノやプロセスをコンピューターでシミュレートし、常に最新の状態に保たれているからです。

デジタル ツインは、物理的な構造や条件変化を内部と外部の両方から取り込むことのできる仮想表現であり、エッジ コンピューティングによって稼働する無数のコネクテッド センサーによって測定されています。また、仮想世界の内でシミュレーションを実行して問題をテストし、サービスを更新して向上に努めることもできます。

ロボティクス開発や自律走行など、物理的な機器や環境を模倣するデジタル ツインの使用例は増えています。

NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション テクノロジ担当バイス プレジデントであるレヴ レバレディアン (Rev Lebaredian) は次のように述べています。「非常に単純なレベルの自律走行車は、オープン ワールドで動作するロボットであり、あらゆるものとの接触を避けるように努めます。最終的には、人間と一緒に動く高度な自律型ロボットがキッチンなどに登場し、ナイフなどの危険な道具を使うようになります。そうしたロボットが活動する世界のデジタル ツインが必要であり、これがあれば、ロボットのインテリジェンスを現実世界に移行させる前に、仮想世界で安全に教えることができます。」

3D 仮想環境でのデジタル ツイン

共有された仮想3D世界は、デジタル ツインで共同作業する人々を集めています。

インタラクティブな 3D 仮想空間は、ゲームではっきりと分かります。『フォートナイト』のようなオンライン ソーシャル ゲームやユーザー生成の仮想世界の『Roblox』で、双方向型通信の可能性を垣間見ることができます。

共有されたバーチャル会議室に参加者が自分のアバターとして存在する VR でのビデオ会議通話は、エンタープライズにおける可能性を実現するための一歩です。

現在、こうした環境内の共有型仮想コラボレーション プラットフォームで、これらの共有型仮想世界のそれぞれを開発するためのツールが存在しています。

デジタル ツイン シミュレーションを実現する Omniverse Replicator

GTC にて、NVIDIA はデジタル ツインの開発を支援する Omniverse Replicator を発表しました。これは、ディープ ニューラルネットワークのトレーニング向けの物理的にシミュレーションされたデータを生成する合成データ生成エンジンです。

これに伴い、NVIDIA では合成データを生成するアプリケーション用のエンジンを 2 つ実装したことを発表しました。自律走行車のデジタル ツインをホストするための仮想世界である NVIDIA DRIVE Sim と、ロボット操作のデジタル ツイン用の仮想世界である NVIDIA Isaac Sim です。

このデータを使用して開発された自律走行車やロボットは、現実の世界に適用される前に、一連の仮想環境でスキルを習得できます。

Pixar の Universal Scene Description と NVIDIA RTX テクノロジをベースとした NVIDIA Omniverse は、スケーラブルでマルチ GPU に対応した、物理的に正確な世界をシミュレートできる世界初のシミュレーション プラットフォームです。

Omniverse は、Epic Games Unreal Engine、Reallusion、OnShape、Blender、Adobe などの複数のソフトウェア エコシステムに接続する機能をユーザーに提供し、数百万人のユーザーを支援することが可能です。

リファレンス開発プラットフォームはモジュール式であり、簡単に拡張することができます。NVIDIA ではチームを超えてこのプラットフォームを採用し、前述のロボティクスおよび合成データ生成用の NVIDIA Isaac Sim や NVIDIA DRIVE Sim などのコア シミュレーション アプリを構築しています。

DRIVE Sim を使用すると、仮想環境で実際の運転シナリオを再現し、滅多に起こらない危険なユース ケースのテストと開発を行うことができます。 さらに、このシミュレーターはあらゆるシーンのグラウンドトゥルースを完全に理解しているため、シミュレーターから得られたデータは、自動運転車の認識技術で使用されるディープ ニューラルネットワークのトレーニングに使用できます。

BMW グループの未来の工場で示されているように、Omniverse のモジュール性とオープン性により、例えば、ロボティクス向けの NVIDIA Isaac プラットフォーム、インテリジェント ビデオ分析向けの NVIDIA Metropolis、GPU で高速化されたソフトウェアデファインドの 5G 無線アクセス ネットワークを環境にもたらすNVIDIA Aerial ソフトウェア開発キットなど、他の複数の NVIDIA プラットフォームを利用することや、ユーザーや企業が独自のツールを引き続き使用できるサードパーティーのソフトウェアを利用することもできます。

デジタル ツインの稼働状況

デジタル ツインを構築してその機能を導入する場合、AI リソースを確保する必要があります。

NVIDIA Base Command Platform を使用すると、企業は大規模な AI インフラストラクチャを展開することができます。ユーザーやチームが使うリソースを最適化し、開発の初期段階から本稼働までのワークフローを監視できます。

Base Command は、NVIDIA の社内研究チームを AI リソースでサポートするために開発されました。利用可能な GPU リソースを管理し、利用できるデータベース、ワークスペース、コンテナー イメージの管理を支援します。

ワークロード管理やリソース共有といった AI 開発のライフサイクル全体を管理し、グラフィカル ユーザー インターフェイスとコマンド ライン インターフェイスの両方を提供し、監視とレポートができる総合的なダッシュボードを提供します。また、NVIDIA の最新アップデートを AI ワークフローに直接提供します。

AI のコンピューティング エンジンと考えてください。

デジタル ツインの管理方法

NVIDIA Fleet Command は、リモート AI 管理を提供します。

デジタル ツインから現実の世界に AI を実装するには、エッジにある数千から数百万のマシンやデバイスのアップデートを処理するための展開プラットフォームが必要です。

NVIDIA Fleet Command は、GPU アクセラレーテッド ソフトウェアの NVIDIA NGC ハブからアクセスできるクラウドベースのサービスであり、エッジに接続されたシステムやデバイス全体で AI アプリケーションを安全に展開、管理、スケーリングできます。

Fleet Command を使用すると、フルフィルメント センター、製造施設、小売業者など、多くの場面で AI のアップデートをリモートで実装できます。

デジタル ツインはどのように進歩しているか?

デジタル ツインにより、モノが自律的になります。デジタル ツインを使用して、対になる物理世界のモノを自律的に制御できます。

例えば、電気自動車メーカーは、セダンのデジタル ツインを使用して、ソフトウェア アップデートのシミュレーションを実行します。そして、シミュレーションで車のパフォーマンス向上や問題解決が見られた場合は、それらのソフトウェア アップデートを OTA で物理的な車両に送信できます。

NVIDIA DRIVE Sim での自動運転車のトレーニング

Siemens Energy は、発電所の予知保全をサポートするデジタル ツインを作成しています。同社によれば、この規模のデジタル ツインによりダウンタイムが削減され、電力事業者は年間で推定 17 億ドルの節約が期待できます。

ソルト レイク シティを拠点とするスタートアップ企業の Passive Logic は、建物の IoT コンポーネントを設計して自律的に運用するための AI プラットフォームを提供しています。同社の AI エンジンは、建築コンポーネントがどのように機能し合うかを物理学レベルに至るまで理解し、建築システムのシミュレーションを実行することができます。

このプラットフォームは複数のデータ ポイントを取り込み、自律的に運用を最適化するための制御決定を行うことができます。最適化されたこの制御パスを実際のセンサー データと比較し、機械学習を適用して、時間の経過とともに建物の運用に関する改善を長期的に学習します。

電車も自律化が急速に進んでおり、デジタル ツインの開発が進められています。このようなデジタル ツインは NVIDIA GPU で実行される AI によって実現され、自動ブレーキや衝突検出システムなどの機能のシミュレーションで使用されています。

デジタル ツインの歴史

多くの場所で語られている話によると、NASA がデジタル ツインの概念を最初に導入したとのことです。IoTのやり方とは明らかに違うものの、NASA の初期のツインの概念とその使用法は、現在のデジタル ツインと多くの類似点があります。

NASA は、1960 年代にはデジタル ツインのアイデアに着手し始めており、アポロ 13 号の月面ミッションでその大きな可能性を示しました。NASA は、アポロ 13 号のシステムのシミュレーターを設置し、宇宙空間にある実際の船から電気通信を介して最新情報を取得できました。これにより、NASA のエンジニアは、出発前に宇宙飛行士とエンジニアの間で状況シミュレーションを実行でき、1970 年にミッションでうまくいかないことが発生した際に役立ちました。

地上のエンジニアは、宇宙飛行士と一緒にトラブルシューティングを行い、地球上のモデルを参照して、ミッションを最悪の事態から救うことができました。

どのような種類のデジタル ツインがあるのか?

スマート シティ シムズ

スマート シティがいたるところに現れています。ビデオ カメラ、エッジ コンピューティング、AI を使用することで、都市の駐車場から交通の流れや犯罪のパターンまですべてを理解することができます。都市計画者は、データを調査して都市設計の作成や改善に役立てることができます。

スマート シティにデジタル ツインを利用することで、建設計画が向上し、自治体は継続的に改善することができます。スマート シティは自らの 3D レプリカを構築してシミュレーションを実行しています。このようなデジタル ツインは、交通の流れ、駐車場、街灯など、多くの要素を最適化して都市の生活を向上させ、提供された改善案は現実の世界に実装できます。

Dassault Systèmes は、世界中でデジタル ツインの構築を支援してきました。同社は、香港で都市の 3D シミュレーションを使用して可視化し、歩行者空間調査の事例を紹介しました。

NVIDIA Metropolis は、アプリケーション フレームワークであり、開発者ツール セットであり、開発者とサービス プロバイダーが物理空間をより適切に設計して AI 対応のビジョンを通じてよりスマートなインフラストラクチャと空間を構築する支援を行うスペシャリスト パートナーの大規模なエコシステムでもあります。このプラットフォームは、AI トレーニングから推論までを網羅し、エッジからクラウドへの展開が容易にできるようにします。また、エッジ ノードのフリートをより適切に管理する Fleet Command などのエンタープライズ管理ツールが含まれています。

地球シミュレーション ツイン

デジタル ツインは、気候モデリングにも応用されています。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、気候変動の予測に特化した世界で最もパワフルな AI スーパーコンピューターを構築する計画を発表しました。

Earth-2 (E-2) という名前のこのシステムは、Omniverse に地球のデジタル ツインを作成します。

これとは別に、欧州連合は地球のデジタル シミュレーションを構築する、Destination Earth という取り組みを始めました。この計画の目的は、科学者が気候変動や異常気象を正確に把握できるようにすることです。

2050 年までに気候中立を達成するという EU の使命を支援するため、このデジタル ツインの取り組みは、気候、大気、気象センサーから継続的に更新される観測データを元に 1 キロメートル単位で提供されます。また、人間活動が環境に与える影響の測定を考慮に入れることも計画されています。

Nature Computational Science に掲載された論文によると、Destination Earth デジタル ツイン プロジェクトがフルスケールで動作するためには 2万基の GPU を搭載したシステムが必要になると予測されています。シミュレーションから得られる洞察により、科学者はシナリオを開発、テストができ、この結果が政策決定や持続可能な開発計画への情報提供につながります。

この取り組みにより、干ばつのリスク評価、海面上昇の監視、極地の変化の追跡が可能になります。また、食糧や水の問題、風力発電所や太陽光発電所などの再生可能エネルギーの計画にも利用できます。メインのデジタル モデリング プラットフォームを 2023 年までに稼働させ、デジタル ツインを 2027 年までに稼働させることを目標としています。

データセンター ネットワーク シミュレーション

デジタル ツインがデータセンターのダウンタイム削減に取り組んでいる領域は、ネットワーキングです。

ネットワークはどんどん複雑になっています。ネットワーク規模やノード数の拡大、コンポーネント間の相互運用性により、その複雑さが増し、稼働前や段階的な運用に影響を与えています。

ネットワーク デジタル ツインを使用して、シミュレーションでルーティングやセキュリティ、自動化、監視を事前にテストすることにより、迅速に初期導入を行うことができます。また、シミュレーションでネットワーク変更要求を検証することで、メンテナンス時間の短縮など、継続的な運用も強化することができます。

ネットワーク運用も、API と自動化でより高度な機能に進化しています。また、ストリーミング テレメトリー (デバイスやマシン用の IoT コネクテッド センサーをイメージしてください) を使用すると、ネットワーク上でデータを常に収集し、問題や課題を可視化するための分析を行うことができます。

NVIDIA Air インフラストラクチャ シミュレーション プラットフォームにより、ネットワーク エンジニアはデータセンター ネットワークのデジタル ツインをホストできます。

ツインで 5G を提供開始

通信機器およびサービスのプロバイダーである Ericsson は、自社の数十年にわたる無線ネットワーク シミュレーションの専門知識と NVIDIA Omniverse Enterprise を組み合わせています。

このグローバル企業は都市規模のデジタル ツインを構築し、5G マイクロ セルと 5G タワー、およびその周辺の相互作用を正確にシミュレーションしてパフォーマンスとカバレッジを最大化しています。

自動車製造ツイン

世界中に 31 の工場を持つ BMW グループは、デジタル ツインで NVIDIA と協力しています。このドイツの自動車メーカーは、NVIDIA Omniverse Enterprise を利用して、工場でのシミュレーションを実行し、稼働を最適化しています。

同社の工場では、各車に 100 以上のオプションを設け、40 以上の BMW モデルを提供し、2,100 パターンの新車両の構成を用意しています。BMW の工場で生産される車両の約 99% はカスタム構成であるため、組立ラインに資材をストックしておくことが課題になります。

BMW グループは、工場の資材の流れを維持するために、NVIDIA Isaac ロボティクス プラットフォームを利用して、生産環境での資材の流通を改善するためのロジスティクス用のロボット群を設置しています。これらのヒューマンアシスト ロボットは、本稼働前にデジタル ヒューマンがシミュレーション シナリオに組み込まれるため、同社は、生産を開始する前にデジタル ツインの生産現場でロボットの利用法を安全にテストできます。

仮想シミュレーションにより、同社は組立ラインだけでなく、労働者の人間工学と安全性も最適化できます。さまざまな分野のプランニングの専門家が NVIDIA Omniverse でバーチャルにつながることができ、世界中の 3D 設計チームが共有仮想空間内の複数のソフトウェア スイート間で同時に作業することができます。

NVIDIA Omniverse Enterprise は、さまざまな産業用アプリケーションでデジタル ツインを実現しています。

建築、エンジニアリング、建設

建物の設計チームは、効率的なコラボレーション、レンダリングの迅速なイテレーション、正確なシミュレーションとフォトリアリズムへの期待に対する要求の高まりに直面しています。

こうした要求は、チームが世界中に分散している場合、さらに困難になる可能性があります。

建築家、エンジニア、建設チームが Omniverse でデジタル ツインを作成すると、設計を一緒に評価できるため、開発のペースが速くなり、契約を予定どおりに進めることができます。

チームはOmniverse 上で仮想的に、単一のインタラクティブなプラットフォームにまとまることができます。別々のソフトウェア アプリケーションで同時に作業している場合でも、同じ部屋にいるかのように建築モデルを迅速に開発し、完全な物理的精度と忠実度でシミュレートできます。

小売とフルフィルメント

受注処理の物流は、可動部品の多い産業です。現在、フルフィルメント センターは、作業員が怪我をしないような支援や効率向上のために、ロボットによって支援されています。この環境には AI とエッジ コンピューティングが駆動するカメラが至る所に配置され、製品の迅速な選択、引き取り、梱包を支援しています。即日配達ではこうしたことを経て、私たちの手元に到着するのです。

デジタル ツインを使用すると、その多くを仮想環境で作成でき、シミュレーションを実行することでボトルネックやその他の問題を排除できます。

Kinetic Vision は、デジタル化と AI を通じたデジタル ツインを使ってインテリジェントなフルフィルメント センターや流通センターを改革しています。インテリジェント ストアとフルフィルメント センターでネットワークの実装を成功させるには、堅牢な情報、データ、運用テクノロジが必要です。これにより、リアルタイムの製品認識などの革新的なエッジ コンピューティングおよび AI ソリューションが実現します。そして、より迅速で俊敏な製品検査と受注処理が可能になります。

エネルギー産業のツイン

Siemens Energy は、NVIDIA Omniverse プラットフォームを利用して発電所の予知保全をサポートするデジタル ツインを作成しています。

Siemens Energy では、NVIDIA A100 Tensor コア GPU で実行される NVIDIA Modulus ソフトウェア フレームワークを使用しており、熱、水、その他の条件が金属に及ぼす腐食作用を経時的にシミュレーションし、メンテナンスのニーズを調整できます。

炭化水素探鉱

石油会社は、新しい貯留層の利用や、経済的および環境的なマイナス面を最小限に抑えて生産段階の現場の再評価を行う際に、大きなリスクに直面しています。掘削にかかる費用は数億ドルになることもあります。石油エネルギー会社は炭化水素のある位置を特定した後、最も収益性の高い戦略を迅速に把握して新規または継続的な生産に取りかかる必要があります

デジタル ツインを貯留層シミュレーションに利用することで、数百万ドルを節約し、環境問題を回避することができます。石油会社はテクニカルなソフトウェア アプリケーションを使用すると、油井の中で水と炭化水素が地下をどのように流れているかをモデル化できます。これにより、スーパーコンピューターで潜在的に問題のある状況や仮想生産戦略を評価できます。

事前にリスクをデジタル ツインで評価しておけば、石油探査会社は新しいプロジェクトに取り組む際の損失を最小限に抑えることができます。また、生産における現実世界のバージョンを最適化して、デジタル ドッペルゲンガーからの分析に基づいて産出量を増やすことができます。

空港の効率化

デジタル ツインにより、空港の顧客体験向上が可能になります。例えば、運輸保安局 (TSA) はビデオ カメラの監視により、AI を適用してピーク時のボトルネックを分析する方法を探すことができます。その結果はデジタル モデルで対処され、その後本稼働に移行し、フライトの乗り遅れを減らすために利用されます。手荷物処理の動画を評価して、デジタル環境で改善策を示し、手荷物の時間どおりの到着を可能にします。

飛行機のターンアラウンドにもメリットがあります。多くの業者が、到着した飛行機の向きを変え、出発のために滑走路に戻して再び出発させています。航空会社は、ビデオによってこれらの業者を追跡して適時なターンアラウンドを確保できます。デジタル ツインにより、ターンアラウンドに関わる一連の作業のコーディネートを分析して、変更前にワークフローを最適化することもできます。

その後、航空会社は業者に作業を迅速に実行する責任を負わせることができます。ケータリング、清掃、給油、ゴミや廃棄物処理といった作業を行うプロバイダーはすべて、飛行機の定刻運行を続けるために、航空会社とのサービスレベル契約を結んでいます。これらの活動はすべて、デジタル世界でシミュレーションしてから現実世界の本番環境でのスケジューリングに適用することで、出発の遅れを削減できます。

NVIDIA Metropolis によりエッジからの膨大なビデオを処理できるため、空港やその他の業界がオペレーションをリアルタイムで分析し、分析から洞察を引き出すことが可能になります。

デジタル ツインの未来

デジタル ツイン シミュレーションは、半世紀の間温められ続けている技術です。しかし、GPU、AI、ソフトウェア プラットフォームがここ 10 年ほどの間に進歩しており、没入型の体験が進んで高い精度が求められる時代の中で、デジタル ツインの採用は加速しています。

仮想現実と拡張現実が今後さらに浸透していくと、デジタル ツインの取り組みはさらに加速していくでしょう。

調査会社 IDC によると、世界の VR ヘッドセットの売上台数は 2021 年には約 700 万台だったものが 2025 年には 2,800 万台以上に増加すると予想されています。

これは、より多くのヘッドセットが接続され、仮想環境でコンテンツを消費する人数が増えているということです。

そして、仮想環境を利用するすべての人が NVIDIA Omniverse プラットフォームにアクセスして、AI、人間とロボットのやり取り、無限のシミュレーションを利用し、デジタル ツインが生み出す劇的な進歩が見られることになるでしょう。

「仮想世界とデジタル ツインの話は何年も前からあります。AI が現実のものとなって可能性が爆発的に広がったのと同じように、私たちはこの現実への過渡期にさしかかっています」と NVIDIA のレバレディアンは話しています。