señala Eduardo Koglot, CEO de Go2Future. La empresa utilizó conceptos de digital twins con conversión comercial en el desarrollo del negocio de motos eléctricas ubicado en el centro comercial virtual e inmersivo Metaverse Mall.

¿Cómo se avanza en el camino hacia el gemelo digital? "El primer paso es identificar qué beneficios puede aportar al negocio y luego crear un entorno virtual en el que sea posible simular situaciones que permitan tomar decisiones de forma más rápida y asertiva", enumera Marcel Saraiva, gerente de cuentas corporativas de NVIDIA. La empresa cuenta con la solución de simulación y diseño 3D Omniverse, que en el mundo es utilizada por empresas como Amazon (simula su centro de distribución para optimizar el almacenamiento y el tiempo de entrega de los productos), Pepsico (la emplea para mejorar el montaje de las cintas que transportan las bebidas, la ergonomía de los empleados y el montaje de los pallets) y BMW (que cuenta con una fábrica 100 por ciento digital capaz de simular la línea de producción y la formación de los robots y de los empleados, entre otros elementos).

Lo que hace falta



La materia prima esencial para alimentar los gemelos digitales son los datos. Estos pueden surgir del entorno real: transacciones alojadas en los sistemas, sensores, estado de las máquinas, piezas de diseño en 2D o 3D, ubicaciones, imágenes estáticas o en movimiento, flujos de funcionamiento de aplicaciones, flujos de procesos, interacción de los usuarios... El universo de captura es tan inabarcable como creciente.

También puede suceder que no se cuente con un volumen de datos suficiente como para alimentar los algoritmos para alcanzar los aprendizajes deseados o las predicciones que hagan falta. En esos casos, se puede apelar a la creación de datos sintéticos.

"La simulación del gemelo digital requiere de un modelo de red neuronal (machine learning) adecuado para el tipo de objeto que se quiere replicar y que pueda ser entrenado con un conjunto de datos enriquecidos, que muy probablemente sea necesario  crear artificialmente", describe Alejandro Girardotti, director regional de conectividad, medios e IP del proveedor de infraestructura y conectividad Lumen para

 
 Latinoamérica. "Esto de por sí, ya es una tarea compleja que requiere tiempo y esfuerzo", detalla.

Para Saraiva, precisamente, los principales desafíos residen en "la recopilación de datos -la materia prima para construir y mantener los gemelos digitales-, la integración de las herramientas y la conexión con los datos del mundo real y la capacidad computacional para visualizar y procesar la información recogida y emplearla en tiempo real".



Y así como los datos son esenciales, las herramientas para procesarlos también lo son. "El procesamiento de los gemelos digitales está fuertemente ligado a los data centers: cada metaverso tiene que correr en la nube o en el borde por sus necesidades de cómputo y por ser multiusuario: todos los participantes deberían ver la misma realidad", explica Girardotti.

"Tanto el ancho de banda como la velocidad de respuesta juegan un rol clave: por eso es importante que el datacenter esté cerca y que la red de internet por la que se acceda sea de baja latencia, para dar la mayor sensación de realidad posible".
No se trata de una cuestión menor: muchas plantas industriales sufren de conexiones a internet inestables, en especial aquellas que están ubicadas en sitios remotos.

Barreras gemelas

Queda aún un recorrido para que los gemelos digitales sean masivos en las empresas. Por un lado, falta un mayor conocimiento del concepto. Más allá de las cuestiones culturales, existen también algunas barreras tecnológicas.

Para Koglot, algunos de los principales obstáculos que se presentan en el camino son "no elegir los patrones de desarrollo 3D validados por el mercado, no contar con un manual de procedimientos validado para su elaboración y, fundamental, no realizar un desarrollo del gemelo que luego pueda ser aplicable a todas las herramientas que lo requieran".