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PLEC2023-010348

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Ciencias de la computación y tecnología informática

El objetivo de la presente propuesta es reducir la complejidad y el esfuerzo en el desarrollo de Gemelos Digitales con IA embebida (GDIA) en la Industria 4.0 y, por extensión, en Nuevos Materiales y Biotecnología gracias a investi... ver más

01/01/2023

GRADIANT

1K€

Presupuesto del proyecto: 1K€

Líder del proyecto

FUNDACION CENTRO TECNOLOXICO DE TELECOMUNICAC... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 6M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Descripción del proyecto El objetivo de la presente propuesta es reducir la complejidad y el esfuerzo en el desarrollo de Gemelos Digitales con IA embebida (GDIA) en la Industria 4.0 y, por extensión, en Nuevos Materiales y Biotecnología gracias a investigación y elaboración de una metodología de desarrollo y validación (DTMeth) de Gemelos Digitales (GD) compuesta por: un ciclo de vida adaptado a los gemelos digitales (DT-SDLC), una plataforma software de creación de gemelos digitales intensivos en IA (PlatGDIA o bien PlatAIDT, acrónimo en inglés) y una librería de componentes basados en Inteligencia Artificial (IA) que faciliten Gemelos Digitales Componibles (Composable Digital Twins, en inglés), cuyo nombre será DTBlocks. La metodología en su conjunto (DT-SDLC, PlatGDIA y DTBlocks) se validará aplicándola en la desarrollo y validación de diversos gemelos digitales objeto también del presente proyecto.Los gemelos digitales (GD), en inglés, Digital Twin, son unos artefactos software que es la representación virtual (o réplica) de un sistema real (Actual System AS) que se está actualizando continuamente con datos en tiempo real y, al mismo tiempo, puede interactuar e influenciar en el AS (véase Ilustración). Un GD incorpora una parte muy relevante de mecanismos predictivos basados en Inteligencia Artificial, en particular, de aprendizaje automático basado en Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y optimización con Metaheurísticas (MH). Adicionalmente, dependiendo del gemelo digital, también puede incorporar mecanismos adicionales de IA (optimización, prescripción y explicabilidad, entre otros) como veremos en los casos concretos de GDs planteados.Los GD ya se están empleando en la industria desde hace años para casos de uso muy específicos, aunque la visión global de un Gemelo Digital intensivo en Inteligencia Artificial (GDIA), desarrollable a partir de diversos módulos de IA u otras funcionalidades todavía no ha alcanzado su pleno potencial. Así, por ejemplo, la IDTA (Industrial Digital Twin Association) todavía se encuentra en la actualidad trabajando en especificaciones estándar para estos módulos, no existiendo implementaciones de estos o únicamente para casos de poco valor añadido por el momento. Aún más, la falta de herramientas inteligentes y una metodología para la composición de GDs es todavía una entelequia futura. Asimismo, no existen metodologías (conjunto de técnicas, procedimientos y herramientas) para el desarrollo y validación de GDs complejos (que incluyan modelos de IA), ni está estandarizado de alguna forma en la comunidad tecnológica a nivel mundial, a parte de la ISO 23247 (Digital Twin framework for manufacturing) que cubre únicamente la parte de requisitos de un GD para el sector industrial. Existe un gran vacío en lo que respecta a metodologías de desarrollo y validación de GDIA que con el presente proyecto pretendemos llenar ese gap y confiamos generar un alto impacto a nivel nacional e internacional.

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