El gemelo digital ya forma parte de la estrategia de las empresas más innovadoras, particularmente aquellas que están realizando avances en todo lo relacionado con la industria conectada.

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La necesidad de minimizar costes, tiempos y afinar el desempeño de ciertas estructuras o sistemas complejos, ha llevado al desarrollo de simulaciones cada vez más avanzadas de estas aplicaciones para conseguir niveles más altos de productividad en su operativa y explotación, especialmente en el marco de las actividades industriales. Hablamos así de los “gemelos digitales”, concebidos para recrear objetos o procesos conteniendo toda su información de forma idéntica, e imitar el comportamiento de estos homólogos reales a fin de minimizar riesgos y alcanzar mejoras de rendimiento.

El gemelo se construye de modo que pueda recibir input de datos –de manera puntual o de forma continua, y desde una o más fuentes– a fin de simular el objeto representado con la mayor exactitud posible. Por ejemplo, puede ser utilizado para evaluar el funcionamiento típico de un dispositivo, para ello se nutre a la réplica digital con información sobre la operativa y rendimiento del sistema físico correspondiente. En una etapa anterior podría servir también para experimentar y realizar pruebas iniciales previamente al desarrollo de una versión real de un producto tecnológico.

Más allá de las aplicaciones puramente industriales, el gemelo digital se ha ido haciendo hueco en otros sectores de actividad como el bancario o las telecomunicaciones, pero también en segmentos como la consultoría o la operativa urbana dentro del contexto de las ciudades inteligentes (ej. Singapur es una pionera integrando sistemas de inteligencia de información geográfica y de modelado para la edificación en su réplica digital, con la finalidad de valorar mejor las propuestas de planificación urbana).

Las iniciativas de gemelo digital se extienden incluso a ámbitos menos evidentes como el retail, el sistema económico, y hasta las propias personas. En este último caso, la relevancia de muchos de los datos que genera una persona hace que la creación de gemelos digitales de los individuos adquiera pleno sentido, si bien –como extensión de los dilemas que aplican a los desarrollos basados en inteligencia artificial– aparecen cuestiones éticas de difícil resolución a medida que estas réplicas logran capacidades más avanzadas para los usuarios. Con todo, su aprovechamiento resulta muy importante no solo –por ejemplo– en el terreno sanitario, sino también en disciplinas tan dispares como la gestión del conocimiento atesorada por el capital humano en las organizaciones, o el contexto deportivo donde la generación de modelos digitales de deportistas puede ayudar a anticipar lesiones o, en general, limitaciones/problemas en la condición física.

Sin embargo, la evolución de los gemelos digitales no tiene lugar únicamente desde la vertiente de nuevos campos de aplicación, sino también desde la perspectiva de integración de mayores capacidades. En este sentido, el gemelo digital se origina (1) como una mera copia del ente físico al que representa y básicamente con fines de simulación, para convertirse en un siguiente nivel de maduración en (2) un doble totalmente sincronizado con su homólogo real para poder compartir así la información de estado de este último e, incluso, influir en cierta manera en su funcionamiento. El siguiente escalón en esta progresión se trata de (3) una configuración en la que el gemelo digital deja de ser un elemento pasivo para asumir un rol más activo, y presentar así un cierto grado de autonomía dirigida, por ejemplo, a ayudar a ejecutar las funciones del elemento objeto de réplica que, por tanto, mantiene una relación de dependencia con su versión digital. En un último hito evolutivo cabe esperar que (4) el gemelo alcance un máximo de autonomía, consiguiendo proporcionar más o mejores prestaciones/funcionalidades que el sistema al que emula, así como con capacidad de interacción con otros elementos del entorno.

Asimismo, el propio concepto de gemelo digital también es susceptible de ampliación. Si, en primera instancia, “gemelo digital” (a secas) puede entenderse como la materialización de un conjunto de modelos separados que se corresponden con partes integrantes del homólogo real; el “gemelo digital híbrido”, en segundo término, se fundamenta en el entrelazamiento de estos modelos para conectarlos entre sí y aplica métodos de analítica avanzada para conseguir una mejor capacidad predictiva sobre el comportamiento del sistema físico. Por su parte, en un tercer nivel aparece el “gemelo digital cognitivo”, que es una extensión de la variante híbrida que implementa una capa superior de inteligencia gracias a sus atributos de conocimiento y trabaja dinámicamente sobre estrategias de optimización y mejora continua para una mejor toma de decisiones especialmente frente a tareas o problemáticas complejas. A este respecto, podría ser capaz de valorar la idoneidad de los inputs aprendidos y hacer, en su caso, las correcciones o mejoras pertinentes a partir del análisis de los datos disponibles y, por ejemplo, adaptar así el modelo ‘preaprendido’ para dar lugar a posibles outputs de mayor fiabilidad. Como ejemplo de este tipo de innovación, el proyecto europeo COGNITWIN ha trabajado en este tipo de réplica digital para dotar de funcionalidades cognitivas a los sistemas de control de procesos de tipo industrial, a fin de que estos dispongan de autonomía propia de organización y puedan proponer alternativas de actuación frente a comportamientos imprevistos.