Der berühmte Funkspruch soll im April 1970 von der Apollo 13 abgesondert worden sein, nachdem sich im Raumschiff eine Explosion ereignet hatte und Sauerstoff und Energie begannen knapp zu werden. Die NASA-Ingenieure am Boden mussten den Fehler und eine Lösung dafür finden, obwohl das Raumschiff mehr als 320‘000 Kilometer von der Erde entfernt war. Sie simulierten die Gegebenheiten im Raumschiff und erstellten sozusagen einen physischen Zwilling. Die Mission wurde gerettet.
Die NASA war es auch, die 2010 dem technischen Zwilling das Attribut «digital» hinzufügte. Der physische Zwilling wich dem digitalen. Hohe Speicher- und Rechnerleistungen sowie leistungsfähige Sensorik und Übertragungstechnologien erlauben es, reale Systeme in synchrone digitale Modelle zu bringen.
Digital Twins sind nicht ein Ziel an sich, sondern Mittel zum Zweck. Ziel ist, Daten bestmöglich zu nutzen und darauf aufbauend die richtigen Entscheidungen zu treffen. Hier sind vier Beispiele, wie Digital Twins für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz genutzt werden.
Die letzten Jahre haben verschiedene Bedürfnisse in Bezug auf Bauwerke zutage gebracht: Ein Gebäude, in dem die Luftzirkulation so angepasst wird, dass die Verbreitung von Krankheitserregern auf ein Minimum reduziert wird? Durchaus denkbar. Ebenso eine Solarfassade, deren Paneele sich nach dem jeweiligen Sonnenstand ausrichten. Smart Homes gibt es heute schon. Die Vernetzung der einzelnen Steuerfunktionen in einem digitalen Zwilling des Hauses ermöglichen eine komfortablere Bedienung und können sich dank KI dem Nutzerverhalten der Bewohnerinnen anpassen. In Gebäuden ist auch der Unterhalt ein zentrales Thema: Bis ein Mensch beispielsweise eine defekte Lüftung bemerkt und Massnahmen ergreift, hat der Sensor schon längst den Zwischenfall seinem digitalen Abbild gemeldet.
Digitale Zwillinge eines Krankenhauses und seiner einzelnen Elemente erleichtern den Überblick über die komplexen Arbeitsabläufe und bieten die Möglichkeit, daraus Optimierungspotenzial abzuleiten. Als Weiterentwicklung elektronischer Patientenakten können digitale Zwillinge zudem dafür sorgen, dass das medizinische Personal beispielsweise bei Notfallpatienten über alle benötigten Informationen, auch über relevante Vorerkrankungen verfügt, und es vor Fehlmedikationen warnen. Digitale Zwillinge machen in Verbindung mit KI auch Prognosen über Behandlungs- und alternative Therapieverläufe möglich, wodurch den Patientinnen und Patienten die erfolgversprechendste Behandlung zukommen soll. Mehrere Digital Twins könnten zu virtuellen Testkohorten zusammengefasst und für Studien genutzt werden.
Aufgrund von digitalen Zwillingen von Stadteilen oder einer ganzen Stadt können die Zusammenhänge der verschiedenen Systeme modelliert werden: nicht nur die sichtbaren Aspekte wie Gebäude, Materialien, Menschen, Fahrzeuge oder Abfälle, sondern auch unsichtbare wie Lärm und Verschmutzung. Wo sollen Schulen oder Spitäler gebaut werden, um möglichst kurze Wege zu garantieren? Wie sollen die Verkehrsströme geplant werden? Wie wirkt sich der Ausbau einer Strasse auf Verkehrsmenge, Sicherheit, Lärm- und Abgasemissionen aus? Mit künstlichen Intelligenzen, die mithilfe der digitalen Zwillinge gebaut und trainiert werden, können Voraussagen zu Mobilität, Klima, Energiebedarf und Lärmentwicklung gemacht und damit Lebensqualität und Nachhaltigkeit der Stadt verbessert werden.
Bereits bei der Produktion von beispielsweise Autos wird vielerorts künstliche Intelligenz eingesetzt, die sich in Echtzeit durch Massen von Produktionsdaten wühlt, um den Betrieb noch ressourcenschonender und effizienter zu gestalten. Ist ein Auto einmal in Betrieb, verfügen Fahrzeughersteller über Informationen und Daten der verkauften Autos – sei es durch die Kundinnen, durch die Werkstätten oder die Autos selbst. Die digitalen Zwillinge, in die diese Daten einfliessen, liefern Antworten auf viele Fragen wie beispielsweise: Welche Auswirkungen haben bestimmte Nutzungsmuster auf die Haltbarkeit von Fahrzeugkomponenten? Sind die bestehenden Wartungsintervalle sinnvoll? Welche Erfahrungen können für die Entwicklung des Nachfolgemodells genutzt werden? In diesem Bereich hat Tesla die Nase vorn, da hier von Beginn an digitale Zwillinge integriert wurden.
Die wenigen Beispiele machen es deutlich: Digitale Zwillinge bestehen aus Unmengen an Daten. Diese zu sammeln, ist kein Selbstzweck, betont Afke Shouten, Studiengangsleiterin AI Management und AI Operations an der HWZ Zürich. Vielmehr muss ein Unternehmen definieren, was es mit den Daten machen will, und sie in seine Strategie einbetten. Welche Daten sollen wie oft im digitalen Zwilling gesammelt werden? Verstehen wir überhaupt, was wir da sammeln? Welche Fragen wollen wir dadurch beantworten und welche Massnahmen definieren? Welcher Mehrwert entsteht schlussendlich für das Unternehmen? Denn: Speichern kostet viel. Auch viel Energie.
