数字孪生是产品生命周期管理领域出现的复杂软件结构，用于建模和设计喷气发动机和核反应堆等复杂设备。如今，数字孪生将其实用性扩展到设计阶段之外，以跟踪实时系统。它们获取设备遥测数据、维护状态信息并实时分析不断变化的条件。它们的功能提供了丰富的上下文理解，从而实现快速洞察并增强态势感知。通过利用快速的内存计算技术，他们可以快速处理遥测数据并提供分析结果。
除了实时监控之外，数字孪生还可以模拟复杂的系统，例如航空公司和物流网络。他们通过为设计师和运营经理提供帮助的预测分析来帮助战略规划和运营决策。
随着数字双胞胎已经发展到能够大规模分析实时数据，将它们与生成人工智能集成的机会已经出现。这种组合具有多种好处。它有潜力提高各种应用中生成式人工智能的预测准确性。它还为人工智能打开了大门，以增强数字孪生在监控实时系统方面的价值并协助其开发。
软件团队需要认识到这些组合技术为实时监控和模拟提供的机会，以便他们能够充分利用重要的新功能。这里有几个例子。
利用实时数据改进人工智能输出
通过实时分析和聚合实时数据，数字孪生可以显着增强人工智能输出并缓解人工智能幻觉等广泛的挑战。实时数据可以通过称为检索增强生成 (RAG) 的过程为 AI 洞察奠定基础，从而使数字孪生能够提高 AI 响应的准确性并减少广义 AI 模型中常见的错误。对于软件团队来说，仅仅将生成式人工智能融入到指导复杂的实时操作的软件系统中是不够的。至关重要的是，他们将 AI 与 RAG 结合起来，以提供最新、最准确的信息。
当数字孪生通过 RAG 为 AI 模型提供实时分析时，该模型会使用这些数据来生成更精确、更相关的响应。 RAG 的运作分为两个关键步骤。首先，人工智能查询外部数据源（在本例中为数字孪生）以检索相关信息。接下来，它使用这些信息来完善其响应并最大程度地减少错误风险。这种方法大大提高了人工智能在从智能城市到电子商务跟踪等广泛应用中的效用。
例如，考虑管理全国范围内的车队的任务。对于调度员来说，在机械问题或操作员问题升级并扰乱运营之前检测到这些问题至关重要。调度员传统上依赖远程信息处理软件，该软件需要数据库查询来识别问题。这种方法可能既乏味又低效。由于远程信息处理软件采用生成式人工智能来协助调度员，因此人工智能模型始终利用最新的车队遥测技术以确保其生成准确的指导至关重要。通过使人工智能模型能够访问数字孪生分析的实时数据，远程信息处理软件可以避免幻觉并提供更有效、最新的见解。这使得调度员能够做出明智的决策，以确保无缝运营。
利用人工智能增强实时分析
当今的机器学习 (ML) 技术通过帮助数字孪生解释实时数据、识别模式和创建警报来增强数字孪生的功能。特别是在预测分析等情况下，开发代码来检查遥测可能很复杂且存在问题，经过训练的机器学习算法可以以更低的成本做得更好。
软件团队的下一步是将生成式人工智能集成到数字孪生部署中，以帮助运营经理解释分析结果并识别可能会被遗漏的问题。通过集成人工智能来增强实时分析，用户可以对新出现的问题有更细致的了解，提高态势感知能力并做出更好的决策。
使用内存计算技术，数字孪生可生成实时分析结果，用户可以汇总和查询这些结果，以持续可视化复杂系统的动态并查找需要注意的新问题。在不久的将来，生成式人工智能驱动工具将通过自动生成查询、检测异常并根据需要向用户发出警报来增强这些功能。人工智能将在仪表板上创建复杂的数据可视化，指出新出现的问题，为管理人员提供更好的态势感知和响应能力。
例如，人工智能和数字孪生可以帮助网络安全跟踪人员入侵企业或政府网络，以更有效地识别杀伤链并中断攻击。数字孪生可以使用机器学习技术来监控数千个入口点和内部服务器，以检测异常登录、访问尝试和流程。然而，检测集成这些信息并创建整体威胁评估的模式可能需要数据聚合和查询以将杀伤链的元素联系在一起。生成式人工智能可以通过使用这些工具来帮助人员检测异常行为，并向可以推进调查的人员发出警报。
构建数字孪生应用程序
随着时间的推移，生成式人工智能在帮助软件开发人员概念化和完善代码方面发挥着越来越重要的作用。在不久的将来，他们将能够利用人工智能来帮助开发用于实时监控和模拟的数字孪生应用程序。在软件开发人员的指导下，人工智能驱动的工具将能够填写数字孪生模板，以创建运行的数字孪生模型，该模型可以摄取消息并分析问题或实施模拟。
人工智能驱动的工具可以帮助开发人员加速开发过程，并专注于高层设计和问题解决，而不是常规编码任务。此外，生成式 AI 可以帮助创建与 ML 工具等库的集成，并减轻开发人员实现 API 接口的负担。
生成式人工智能可以通过提供代码改进的智能建议、评估代码路径的正确性和完整性以及运行测试来进一步简化开发工作流程。它还可以识别数字孪生实施可能受益于优化的潜在领域，提出测试场景并提供性能评估。例如，人工智能可以检查以通用语言编写的代码，以验证其在可扩展的内存计算平台上运行时是否遵循数字孪生使用的分布式计算模型。
总结
传统的实时监控长期以来一直受到阻碍，因为需要将人员置于环路中来评估存储在静态数据存储中的传入遥测数据。随着我们所依赖的物流、运输、安全和其他系统的规模和复杂性不断增长，软件团队迁移到新技术的需求变得迫切。
使用内存托管的数字孪生进行大规模连续实时监控的出现，解锁了识别和响应关键问题的重要新功能。生成式人工智能通过放大软件开发人员和运营经理的力量，将这一点提升到了一个新的水平。数字孪生和人工智能的融合有望推动许多行业的变革。积极准备这些技术变革的软件团队将把自己定位为下一波数字化转型的领导者，开辟新的商机并塑造行业的未来。
