Ученые: в России начали создавать цифровых двойников для врачей и инженеров

Российские исследователи активно занимаются развитием технологии цифровых двойников, базирующихся на применении искусственного интеллекта и анализе больших объемов данных. Эти виртуальные аналоги становятся критически важными инструментами в различных областях, включая здравоохранение, строительство и инженерное дело.

В сфере медицины, например, Сеченовский университет разработал учебную платформу под названием "Виртуальный пациент", которая создает правдоподобные медицинские ситуации.

Будущие врачи имеют возможность совершенствовать свои навыки в диагностике и взаимодействии с пациентами в смоделированной среде, что существенно улучшает их подготовку к реальной работе в больницах. Данная технология уже внедрена в 12 российских медицинских университетах и демонстрирует положительное влияние на успеваемость учащихся.

В автомобильной промышленности цифровые двойники дают возможность инженерам тестировать и улучшать новые разработки еще до создания физических образцов. Как отмечает руководитель испытаний электрокара “Атом” Филипп Дьяков, цифровые модели с высокой точностью описывают все характеристики автомобиля, позволяя обнаруживать уязвимости на начальных этапах проектирования и значительно сокращая финансовые и временные затраты на натурные испытания.

Технология цифровых двойников также применяется для моделирования сложных промышленных объектов, например, заводов, производящих беспилотные летательные аппараты. Это позволяет оптимизировать управление производственными процессами и предоставлять руководству исчерпывающую информацию о деятельности предприятия в режиме реального времени.

Кроме того, российские ученые занимаются созданием цифровых двойников городов в целом для тестирования автономного транспорта и повышения эффективности городской инфраструктуры.

Наконец, эксперты в области социально-экономического моделирования используют цифровые двойники для прогнозирования глобальных событий, таких как эпидемии и торговые разногласия. Так, уже существуют примеры успешного прогнозирования пандемии COVID-19 и торговых конфликтов с Китаем с использованием подобных моделей.