цифровые близнецы что это

Цифровые близнецы что это

Эксперты во всём мире прогнозируют окончательное пришествие цифровой эпохи уже в ближайшем будущем. «Цифровая революция проникает во все сферы жизни и в каждую отрасль экономики. Многие вещи сегодня воспринимаются как должное, хотя пять-десять лет назад их просто не существовало», — отмечает директор группы по природным ресурсам и сырьевым товарам Fitch Ratings Дмитрий Маринченко. Пожалуй, к таким вещам можно уже отнести и технологию создания «цифровых двойников», или, как их называют c легкой руки авторов идеи — инженеров НАСА, «цифровых близнецов» (digital twins).

Впервые это понятие появилось в 2003 году после публикации статьи профессора и помощника директора Центра управления жизненным циклом и инновациями в Технологическом институте Флориды Майкла Гривса «Цифровые близнецы: превосходство в производстве на основе виртуального прототипа завода». Объяснения ему даются разные. Например, по мнению доктора философских наук, вице-президента по исследованиям программного обеспечения GE Global Research Center Колина Дж. Пэрриса, слова которого приводит Sciencepop, цифровые близнецы — это гибридная модель (одновременно физическая и цифровая), которая создается специально для определенных целей бизнеса, например, предсказать неудачи, снизить затраты на обслуживание, предотвратить незапланированные отключения. Впрочем, так как речь идет о науке, в разных источниках описания технологии отличаются друг от друга непринципиально и, по сути, являются развитием с учетом возможностей «Индустрии 4.0» методов цифрового проектирования, которые в архитектуре, например, используются уже не один десяток лет и называются BIM (building information modeling, информационным моделированием здания). Смысл в создании трехмерной модели, связанной с информационной базой данных, в которой каждому элементу можно присвоить дополнительные атрибуты. Изменение одного из параметров проекта влечет за собой автоматическое изменение остальных связанных с ним параметров и объектов. При этом информационная модель существует и после возведения здания, позволяет управлять всем его жизненным циклом вплоть до сноса.

Четвертая промышленная революция придала технологии новую глубину. Концепция digital twin подразумевает соединение физического и цифрового мира через взаимодействие оборудования и аналитического программного обеспечения, полностью выполняя главный принцип «Индустрии 4.0»: переход к использованию киберфизических систем. Если проще, в рамках технологии digital twin для физического объекта, единицы оборудования или целого процесса, создается математическая модель, которая в дальнейшем используется для анализа поведения объекта. Более того, цифровая модель постоянно обновляется, чтобы максимально полно соответствовать текущему рабочему режиму реальной установки. Это дает возможность выявить непредусмотренные изменения в процессах, оптимизировать режимы работы оборудования, предотвращать поломки и аварии, что в итоге позволяет существенно повысить надежность и эффективность эксплуатации.

Такие возможности заставили обратить пристальное внимание на технологию практически все ведущие компании мира, что в итоге вывело digital twin в десятку главных стратегических технологических трендов 2017 года (по данным Gartner).

Старший консультант VYGON Consulting Дарья Козлова отмечает, что нефтегазовая отрасль всегда была одной из передовых в плане внедрения технологий и сегодня «дополнительными стимулами этому служат сохраняющиеся невысокие цены на нефть, увеличение конкуренции со стороны электромобилей и возобновляемых источников энергии». Поэтому место для «цифровых близнецов» в нефтегазе также нашлось.

Аналитик VYGON Consulting Яна Фешина отмечает, что сейчас практически все большие компании используют отдельные цифровые технологии: роботов, дроны, дополненную реальность и визуализацию. При этом IT-корпорации прогнозируют, что в скором времени центр прибыли в нефтегазовом секторе сместится к ним в связи с повышением зависимости рентабельности «нефтянки» от анализа больших данных.

С помощью графических процессоров визуализации сейсмических данных в компании Chevron создаются точные трехмерные модели месторождений, которые позволяют эффективнее определять места для бурения скважин. Продукты Shell, созданные на основе машинного обучения для проведения сейсмической разведки, становятся эффективными инструментами автоматического обнаружения и классификации геологических структур на сухопутных и морских нефтегазовых месторождениях. Активно внедряются системы «Интеллектуальное месторождение», представляющие собой сплав IIoT, big data и AI. «Например, технологии позволили Shell повысить общий коэффициент извлечения нефти на 10%, газа — на 5% и ввести в разработку скважины, многие из которых были нерентабельными из-за большой удаленности», — говорит Яна Фешина.

Задача систем, которые внедряются на НПЗ, — это прежде всего мониторинг состояния оборудования, сокращение сроков и количества ремонтов и простоев, затрат, а также оптимизация производства на основе использования технологий «Индустрии 4.0» в управлении заводом. И основа для внедрения оптимизационных схем нового поколения — как раз технология цифровых двойников, освоением которой активно занялась российская «Газпром нефть».

Цифровой двойник установки НПЗ должен заключать в себе максимально полную информацию о каждом ее элементе, включая данные о характеристиках деталей и узлов, инженерных систем, средств автоматизации, их сроках службы, периодах обслуживания и т. д. Кроме того, двойник должен содержать детальное описание физико-химических процессов, процессов потребления и выработки энергии, а также все возможные параметры входного сырья, приходящего на установку, и все возможные продукты производства. То есть речь идет о создании сложнейшей математической модели, позволяющей просчитать влияние изменения любых внешних и внутренних условий на всю систему.

Однако у таких точных цифровых двойников есть большой недостаток: они не только сложны, но и очень дороги. «Индустрия 4.0» предлагает и другой вариант получения математических моделей установок: за счет средств машинного обучения — нейросетей, использующих уже существующий огромный массив данных о работе оборудования. Но такого двойника потребуется переобучать после любой реконструкции, модернизации и даже ремонта, предполагающего замену какого-либо узла установки.

В «Газпром нефти» считают, что оптимальным решением станет гибридный подход, предполагающий использование нейросетей там, где процесс трудно описывать, но при этом он достаточно постоянен. Для процессов, которые могут меняться в широком диапазоне, лучше использовать точные цифровые двойники. Компания уже приступила к оцифровке производственных объектов, начав на Московском НПЗ с создания цифрового двойника установки гидроочистки бензина каталитического крекинга, а на ОНПЗ — установки первичной переработки нефти. Комплексные же пилотные решения в этой сфере создаются на базе активов битумного бизнеса компании. В Шымкенте (Казахстан) в рамках проекта BitumPlant создается полностью оцифрованный завод-робот с возможностью удаленного управления. Там разворачивается цифровая система метрологического онлайн-контроля с каналами передачи больших потоков информации из автоматизированной системы управления техпроцессами в «озеро данных» и создаются самосовершенствующиеся цифровые двойники. На Рязанском заводе битумных материалов в рамках проекта BitumLab отрабатываются принципы создания модульной архитектуры цифрового двойника целого производственного актива, создаются алгоритмы для создания самообучающейся системы оптимизации производственного процесса, разрабатываются средства предписывающей аналитики для управления эффективностью производства и системы контроля качества сырья и продукции в режиме онлайн.

Все удачные решения, найденные опытным путем на «маленьких» битумных заводах, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством. Платформу, которую пока не удалось создать никому в мире.

Технология цифрового двойника используется в «Газпром нефти» и для сегмента upstream. На своем предприятии в Ханты-Мансийском автономном округе компания приступила к промышленной эксплуатации Центра управления добычей (ЦУД). Центр объединил ранее разработанные решения по повышению эффективности отдельных производственных процессов добычи в единую интегрированную среду и позволяет комплексно управлять эффективностью всего предприятия.

Одна из ключевых систем Центра управления добычей — цифровой двойник процесса механизированного подъема жидкости. В математическую модель включены все элементы производственного комплекса от скважины до сдачи нефти: насосы, системы нефтесбора, резервуарный парк. Расхождения параметров работы реального оборудования с идеальным режимом, который воспроизводит модель, позволяют автоматически диагностировать поломки, аварии, искать «узкие места», подбирать оптимальные режимы, оценивать влияние параметров одного элемента на всю систему, находя оптимальные варианты изменения ее конфигурации.

По оценке аналитиков, сейчас цифровая трансформация направлена больше в сторону увеличения эффективности действующих бизнес-процессов, это подтверждают и проекты мейджоров, и российских компаний. Однако в более долгосрочной перспективе можно ждать появления прорывных технологий. В России существует значительный нераскрытый потенциал добычи в традиционных регионах за счет вовлечения в разработку трудноизвлекаемых запасов (ТрИЗ), применения современных способов геологоразведки. Применение действующих технологий позволит дать дополнительные 150 млн тонн добычи. По мнению Дарьи Козловой, цифровые технологии, увеличивая эффективность геологоразведочных работ и скорость внедрения инноваций, позволят дать еще около 200 млн тонн дополнительной добычи к 2030 году.

Источник

Цифровые двойники – прошлое, настоящее и будущее

Что такое цифровые двойники

Цифровой двойник – это синхронизированная виртуальная модель любых объектов, систем, людей, процессов и сред. Цифровой двойник отслеживает прошлое и предсказывает будущее.

Это короткое определение содержит несколько важных идей, на которых нужно остановиться подробнее:

Цифровой двойник не только отражает текущее состояние предмета, рассматриваемое в режиме реального времени. Он также заключает в себе настолько глубокое понимание явления, что может предсказывать будущее состояние, основываясь на текущих данных. Предсказательные способности – это отличительная черта цифровых двойников, которая отделяет их от предыдущего поколения технологий мониторинга текущего состояния. В то время как статистические симуляции, основанные на уравнениях (как например в мультифизике или химии), использовались десятилетиями чтобы предсказать поведение систем окружающего нас мира, современные цифровые двойники добавляют искусственный интеллект и машинное обучение в свой прогностический инвентарь, что позволяет достичь уровня предсказаний, недостижимого при использовании одних только традиционных методов симуляции. В перспективе, искусственный интеллект и машинное обучение возьмут на себя доминирующую роль в развитии новых возможностей цифровых двойников. В то же время взаимодействие науки о данных с другими естественными науками будет углубляться, что станет катализатором научного прогресса.

Таким образом, вышеупомянутое определение помогло нам выявить трёхсторонние взаимоотношения между цифровыми двойниками, интернетом вещей, искусственным интеллектом и машинным обучением: цифровой двойник использует искусственный интеллект для информационной обработки данных, а интернет вещей обеспечивает массированный поток информации для жаждущего данных искусственного интеллекта. В свою очередь искусственный интеллект наделяет интернет вещей более умным поведением, что необходимо для безопасной работы в реальном мире, где цена ошибки выше из-за физического риска для людей и имущества. Запомним эти взаимоотношения – мы рассмотрим их влияние позже.

Канонический пример цифровых двойников

Один из классических примеров цифровых двойников — концепция умного здания. Представим себе конференц-зал с многочисленными устройствами интернета вещей: датчик присутствия людей в помещении, датчик входа/выхода, умный термостат, умная мебель, (способная определить, заняты ли места), конференц-камера, которая может посчитать присутствующих и т.д. Наличие всех этих технологий очень ценно, но нам может понадобиться ответ на простой вопрос: «Конференц-зал занят или свободен?». Поэтому мы можем создать цифрового двойника этого конференц-зала, который будет собирать данные со всех умных устройств в нём и сможет описать зал на более высоком уровне абстракции из домена умного здания, что и помогает ответить на изначально поставленный вопрос. Мы можем пойти и дальше вверх по иерархии умного здания и собрать все комнаты одного этажа в цифрового двойника этого этажа, чтобы, например, контролировать системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Далее мы выходим на уровень цифрового двойника всего здания, где будут регулироваться важные вопросы защиты и обеспечения безопасности. Также существует динамический аспект цифровых двойников: лифты, которые могут путешествовать с одного этажа на другой, и люди, которые двигаются от одной комнаты к другой или делят рабочие места. Данные, собранные цифровыми двойниками, будут обладать предсказательными способностями, прогнозирующими загруженность лифта и спрос на комнаты в зависимости от времени суток и дня недели.

Этот пример демонстрирует, что цифровые двойники созданы для достижения конкретных бизнес-целей, например: максимальное использование площади рабочего помещения, в сочетании с увеличением удовлетворенности клиентов посредством точного прогнозирования доступности помещения (что спасает клиентов от неблагоприятного опыта когда они приезжают в полностью заполненный офис). Помимо всего прочего, при изменении бизнес целей тот же объект реального мира будет иметь другого цифрового двойника.

История цифровых двойников

Первое использование термина «Цифровой двойник» возникло в отчёте НАСА за 2010 год на тему моделирования и симуляции (https://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITPDRAFT-Nov2010-A1.pdf). Методика, описанная в докладе, была разработана в виду необходимости конструирования сверхреалистичной симуляции космического корабля во время строительства, испытаний и полётов. Цифровой двойник стал естественным результатом исследований НАСА в ходе программы «Меркурий», создающей двойников с конца 1950-х годов. В те времена симуляции производились на аналоговых компьютерах, которые впоследствии были усовершенствованы до цифровых мейнфреймов в первой половине 1960-х годов. На фото ниже – центр симуляции запуска космического корабля «Аполлон» конца 1960-х годов – к тому времени в нём было уже 15 симуляторов, выполняемых на 8 мейнфреймах.

В дополнение к развитым возможностям симуляции, у НАСА имелась система передачи подробнейших телеметрических данных с космического корабля «Аполлон». Высококачественная симуляция, с сочетании с функцией «живой копии», созданной благодаря работающей в реальном времени телеметрии, позволяет нам без преувеличения считать случай НАСА первым настоящим цифровым двойником.

Цифровые двойники сегодня

Возвращаясь к современности, нужно отметить, что растущая популярность цифровых двойников в их современном понимании совпала с пиком популярности интернета вещей и искусственного интеллекта в своеобразном цикле зрелости технологии (Hype Cycle) компании Gartner. Обратите внимание, что и интернет вещей и машинное обучение занимают высокие позиции в Gartner Hype Cycle за 2015 год.

В 2016 году цифровые двойники вошли в Gartner Hype Cycle и уже к 2018 году оказались на самом верху кривой.

Близкое родство между интернетом вещей и цифровыми двойниками, однако, не является совпадением. Как мы обнаружили ранее, интернет вещей – это то, что «оживляет» цифрового двойника посредством телеметрии реального времени, передаваемой соответствующими устройствами. Именно интернет вещей соединяет физическую сущность и ее цифрового двойника, помогает им работать вместе для достижения бизнес-целей того или иного сценария.

Что вы можете создать с помощью цифровых двойников?

Цифровые двойники смогли продемонстрировать свои суперспособности еще в прошлом веке, и космонавты с «Аполлона-13» – живой тому пример. Давайте же представим, как много жизней могут изменить к лучшему цифровые двойники с помощью таких современных технологий, как искусственный интеллект с его магией глубокого обучения, «облака» с их безграничными вычислительными ресурсами, а также интернет вещей, который вскоре станет ближе каждому жителю земли. Человеческая цивилизация нуждается в помощи мощных технологий типа цифровых двойников для того, чтобы справиться со своими самыми серьёзными проблемами: тяжёлыми заболеваниями и климатическими изменениями, дефицитом еды и жилья, несовершенством систем здравоохранения и ухода за престарелыми, бедностью и неравенством, и т.д.

Для нас, профессионалов в сфере высоких технологий, это возможность принести удивительные блага цифровых двойников как индивидуальным пользователям, так и большим компаниям. Начать работать с цифровыми двойниками не так уж и сложно, и есть масса путей, как это сделать: примените свой опыт работы с облачными технологиями, или используйте свой опыт интеллектуальной обработки данных. Возможно, вы являетесь экспертом предметной области и пытаетесь внедрить цифровых двойников в вертикальном сценарии. Для работы с цифровыми двойниками требуются совместные усилия самых разных специалистов – и не только технических – поскольку современные экспоненциальные технологические решения процветают в условиях сотрудничества. Новый всплеск интереса к цифровым двойникам, который начался в прошлом году, в дальнейшем будет только расти. Первые примеры реализации современных цифровых двойников уже представлены, и мы можем со дня на день ожидать появления новых. Некоторые поставщики технологий уже имеют цифровых двойников в своих платформах, например Azure: https://azure.microsoft.com/services/digital-twins/

Современное поколение услуг, создаваемых посредством цифровых двойников в Azure, поддерживает сложные доменные модели, показанные на архитектурной диаграмме выше. Кроме того, о скором релизе следующего поколения услуг цифровых двойников Azure было объявлено на недавнем мероприятии Microsoft Build 2020.

В заключение хочется сказать: сейчас нам, создателям технологических решений, нужно быть готовыми помогать нашим клиентам успешно внедрять их инициативы с использованием цифровых двойников. А что ВЫ создадите с помощью цифровых двойников, чтобы изменить жизнь к лучшему?

Источник

Что такое цифровые двойники и где их используют

Что такое цифровой двойник

Цифровой двойник — это цифровая (виртуальная) модель любых объектов, систем, процессов или людей. Она точно воспроизводит форму и действия оригинала и синхронизирована с ним.

Цифровой двойник нужен, чтобы смоделировать, что будет происходить с оригиналом в тех или иных условиях. Это помогает, во-первых, сэкономить время и средства (например, если речь идет о сложном и дорогостоящем оборудовании), а во-вторых — избежать вреда для людей и окружающей среды.

Впервые концепцию цифрового двойника описал в 2002 году Майкл Гривс, профессор Мичиганского университета. В своей книге «Происхождение цифровых двойников» он разложил их на три основные части:

По мнению Гривса, «в идеальных условиях вся информация, которую можно получить от изделия, может быть получена от его цифрового двойника».

Официально термин «Цифровой двойник» впервые упоминается в отчете NASA о моделировании и симуляции за 2010 год. В нем говорится о сверхреалистичной виртуальной копии космического корабля, которая воспроизводила бы этапы строительства, испытаний и полетов.

Мощный толчок в развитии цифровых двойников произошел благодаря развитию искусственного интеллекта и интернета вещей. Согласно исследованию Gartner Hype Cycle, описывающему циклы зрелости технологий, это произошло в 2015 году. В 2016-м цифровые двойники и сами вошли в Gartner Hype Cycle, а к 2018 году оказались на пике.

Какими бывают цифровые двойники

К примеру, на Ближнем Востоке технология цифрового двойника позволила «собрать» 20 нефтеперерабатывающих и нефтедобывающих предприятий компании ADNOC в единый диспетчерский пункт и унифицировать все процессы.

Оптимальной погрешностью между работой цифрового двойника и его физического прототипа считают 5%.

Какие задачи решают цифровые двойники

Анастасия Пердеро, менеджер проекта Internet of Energy Центра энергетики Московской школы управления Сколково:

«Цифровые двойники позволяют реалистично моделировать не только сами объекты, но и процессы их строительства, эксплуатации в различных условиях. Сейчас они активно применяются для критической инфраструктуры компаний — подключенных промышленных активов, активно генерирующих данные — и могут использоваться на разных этапах жизненного цикла объекта».

Где применяют цифровых двойников

Цифровые двойники помогают снизить риски при добыче и переработке нефти и газа. Это позволяет сохранить жизни сотрудников и избежать ущерба для окружающей среды, а также сэкономить огромные суммы.

На одном из европейских нефтеперерабатывающих предприятий система предикативной (прогнозной) аналитики Schneider Electric позволила предсказать сбой большого компрессора за 25 дней до того, как он случился. Это сэкономило компании несколько миллионов долларов.

Технология цифровых двойников позволяет создавать отдельные детали и воспроизводить целые производственные цепочки, проводя виртуальные испытания и предупреждая сбои в работе оборудования.

Цифровые двойники применяют, чтобы оптимизировать работу электростанций, избежать сбоев в подаче электричества и рационально подойти к энергопотреблению.

Можно смоделировать как отдельное устройство или сервис, так и целую сеть, рассчитав предельные нагрузки и продумав защиту от киберугроз.

С помощью цифровых двойников можно построить модель будущего здания или целого квартала и спрогнозировать, как оно впишется в среду, выдержит климатические условия и нагрузки на несущие конструкции.

Виртуальные 3D-модели предметов интерьера или декора помогают представить, как будет выглядеть объект, нужно ли что-то изменить в его форме, цвете и деталях.

Цифровые двойники позволяют спрогнозировать загрузку торговых залов, перемещение клиентов и сотрудников, оптимальный уровень освещенности и температуру.

С помощью цифровых двойников можно оптимизировать маршруты транспорта, работу технических служб и пассажиропотоки.

Виртуальная система обработки багажа для крупного аэропорта позволила заранее просчитать, что понадобится дополнительная линия транспортировки для перераспределения потоков при внештатных ситуациях.

Цифровые модели помогают изучить физические объекты и процессы в виртуальной среде, часто — с использованием виртуальной, дополненной и смешанной реальности.

С помощью цифровых двойников разрабатывают, тестируют и запускают космические корабли и целые программы.

Цифровой двойник «Аполлона-13» в 1970 году позволил инженерам и астронавтам на Земле спасти миссию во время аварии.

Цифровые двойники пациентов помогают сканировать жизненные показатели в режиме онлайн, подбирать наиболее эффективное лечение и проводить операции.

Можно отработать тактику командной игры или провести индивидуальную тренировку на цифровом двойнике.

Цифровые симуляции используют для усовершенствования болидов «Формулы-1», рассчитывая идеальные показатели и технические характеристики для гоночных трасс.

Существуют цифровые двойники целых городов — например, Сингапура или российского Кронштадта. На них отслеживают транспортные потоки, работу коммуникаций, застройку, экологическую обстановку и энергопотребление, чтобы вовремя вносить важные изменения.

Благодаря цифровым двойникам можно просчитать климатические условия и урожай, сделав земледелие более эффективным.

Как выглядит процесс создания цифрового двойника

Двойники можно создавать разными способами:

Этапы создания двойника выглядят следующим образом.

Исследование объекта

Этот этап предшествует разработке только в том случае, если у цифрового двойника есть реальный прототип — например, работающее предприятие или система коммуникаций. Тогда разработчики составляют детальную карту прототипа, воспроизводят все процессы и характеристики. При этом важно изучить объект в разных условиях.

Моделирование цифровой копии объекта

Этот этап может быть первым, если реального прототипа еще нет и создание цифрового двойника ему предшествует. Например, в строительстве или дизайне, когда вначале создается цифровая 3D-модель, а уже потом — оригинал здания или другого объекта.

Для построения комплексной модели используются математические методы вычисления и анализа:

Воплощение модели

Затем рассчитанную ранее архитектуру цифрового двойника переносят на специальные платформы — такие как Siemens или Dassault Systemes. Они объединяют математические модели, данные и интерфейс для управления цифровым двойником, превращая его в динамическую систему. Этот этап можно сравнить с трансформацией программного кода в программу или приложение с визуальным интерфейсом, который понятен любому пользователю.

Тестирование основных процессов работы на цифровом двойнике

Главная цель этого этапа — спрогнозировать, как будет вести себя объект или система в обычном режиме и при внештатных ситуациях, чтобы избежать поломок и перегрузки после запуска. Для этого к процессу подключают технических аналитиков, которые собирают большой массив данных в ходе испытаний, чтобы просчитать алгоритмы для любых возможных условий и ситуаций.

Запуск и наладка

Если предыдущий этап провели корректно, в процессе работы реального прототипа можно избежать до 90% сбоев и поломок. Однако часть ситуаций все же не удается спрогнозировать, и тогда их отслеживают уже на этапе запуска и наладки цифрового двойника.

Корректировка и развитие оригинального объекта или системы

Далее инженеры продолжают работать с цифровым двойником как с реальным физическим объектом до тех пор, пока не будут отлажены все системы и процессы. По результатам этой работы в оригинальный объект вносят изменения, чтобы добиться его максимальной эффективности.

Перспективы цифровых двойников

В промышленности технология уже сегодня помогает повысить эффективность минимум на 10%, а в нефтяной отрасли — сэкономить от 5% до 20% капитальных вложений. В ближайшие годы крупные компании перейдут к дистанционному мониторингу и управлению целыми производствами и всеми подразделениями через виртуальные системы.

То же самое произойдет и с городами: они обзаведутся цифровыми двойниками, объединяющими все важнейшие системы, районы и объекты городской инфраструктуры. Онлайн-мониторинг будет осуществляться при помощи IoT-датчиков, сканеров и дронов с машинным обучением, а сами виртуальные системы будут размещены в облаке. При этом доступ к двойникам будет и у федеральных властей. Это позволит, в частности, экстренно реагировать на чрезвычайные ситуации и предотвращать их даже в самых отдаленных регионах.

Цифровых двойников можно будет использовать и в повседневной жизни: например, чтобы следить за жизненными показателями или улучшить работу какого-либо устройства. С помощью интернета вещей мы сможем объединить все коммуникации и технику в доме в единую систему и управлять ими с помощью цифрового двойника дома.

Источник