چکیده

دوقلوی دیجیتال یکی از فناوری‌های تحول‌آفرین در عصر صنعت 4.0 است که با ایجاد یک مدل دیجیتال پویا و همگام‌شده از موجودیت‌های فیزیکی امکان پایش، شبیه‌سازی و تحلیل رفتار سامانه‌ها را در محیطی مجازی و بلادرنگ فراهم می‌سازد. این فناوری با تکیه بر داده حسگرها، اینترنت اشیا، هوش مصنوعی و مدل‌سازی مبتنی بر قوانین فیزیکی و یادگیری ماشین، پلی میان دنیای واقعی و دنیای دیجیتال ایجاد می‌کند. دوقلوی دیجیتال از اجزایی مانند “موجودیت فیزیکی”، “مدل دیجیتال”، “داده و ارتباط داده‌ای”، “سکوی تحلیل و هوش” و “رابط کاربری و بازخورد” تشکیل شده است که در تعامل با یکدیگر چرخه حس، تحلیل، تصمیم و اقدام را تکمیل می‌کنند. یکی از کاربردهای نوظهور این فناوری، حوزه سامانه‌های نظارت تصویری است که با ایجاد بازنمایی دیجیتال از محیط‌های واقعی، امکان تحلیل امنیتی هوشمند، پیش‌بینی رخدادها، شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده و بهینه‌سازی طراحی شبکه‌های نظارتی را فراهم می‌آورد. هرچند دوقلوی دیجیتال مزایای قابل‌توجهی همچون افزایش آگاهی موقعیتی، تصمیم‌گیری داده‌محور و مدیریت پیش‌دستانه را به همراه دارد اما چالش‌هایی در زمینه زیرساخت پردازشی، امنیت داده و حریم خصوصی نیز پیش روی آن قرار دارد. این مقاله به تبیین مفهوم دوقلوی دیجیتال، اجزای کلیدی آن، کاربرد و چالش‌های آن در سامانه‌های نظارت تصویری می‌پردازد.

1- مفهوم دوقلوی دیجیتال (Digital Twin)

دوقلوی دیجیتال مفهومی است که به ایجاد یک مدل دیجیتال دقیق و پویا از یک شیء، سامانه یا فرآیند فیزیکی اشاره دارد. این مدل به گونه‌ای طراحی می‌شود که رفتار، وضعیت و ویژگی‌های بخش فیزیکی خود را به صورت بلادرنگ بازتاب دهد. نخستین بار مفهوم دوقلوی دیجیتال در اوایل دهه ۲۰۰۰ توسط «مایکل گریوز» در دانشگاه میشیگان مطرح شد و سپس توسط شرکت‌هایی مانند ناسا برای شبیه‌سازی عملکرد فضاپیماها توسعه یافت [1]. دوقلوی دیجیتال با استفاده از داده حسگرها، اینترنت اشیاء و الگوریتم‌های تحلیلی، امکان پایش، تحلیل و پیش‌بینی رفتار سامانه‌های واقعی را فراهم می‌کند [2].

یکی از ویژگی‌های کلیدی دوقلوی دیجیتال، توانایی آن در «همگام‌سازی مداوم» میان دنیای واقعی و مجازی است. این همگام‌سازی با استفاده از داده‌های جریان‌یافته از حسگرها و تجهیزات اندازه‌گیری به مدل دیجیتال انجام می‌شود و بدین ترتیب هر تغییر فیزیکی در سامانه واقعی به‌صورت آنی در دوقلوی دیجیتال بازتاب می‌یابد [3]. این قابلیت باعث می‌شود تا دوقلوهای دیجیتال نه تنها برای شبیه‌سازی و طراحی بلکه برای پایش وضعیت، نگهداری پیش‌بینانه و بهینه‌سازی عملکرد نیز به‌کار روند.

در صنعت ۴٫۰، از این فناوری برای ارتقای بهره‌وری و کاهش خرابی‌ها در تجهیزات هوشمند استفاده گسترده‌ای می‌شود [4]. توضیح اینکه در صنعت ۴٫۰، فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا، دوقلوی دیجیتال، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رباتیک پیشرفته و تحلیل کلان داده به کار گرفته می‌شوند تا کارخانه‌ها و سامانه‌های تولیدی هوشمند، خودکار و متصل شوند. در واقع، صنعت ۴٫۰ مرحله‌ای فراتر از اتوماسیون سنتی است و هدف آن ایجاد کارخانه‌های هوشمند است که در آن ماشین‌ها، سامانه‌ها و انسان‌ها از طریق شبکه‌های دیجیتال با یکدیگر تعامل دارند. به بیان ساده، صنعت ۴٫۰ ترکیبی از فناوری‌های دیجیتال و فیزیکی است که مرز بین دنیای واقعی و مجازی را از میان برمی‌دارد.

به‌طور کلی، دوقلوی دیجیتال را می‌توان پل ارتباطی میان دنیای فیزیکی و دیجیتال دانست. این فناوری با فراهم‌کردن امکان آزمایش سناریوهای مختلف در محیط مجازی بدون نیاز به دخالت مستقیم در سامانه واقعی، ریسک تصمیم‌گیری را کاهش و دقت تحلیل‌ها را افزایش می‌دهد [5]. امروزه کاربرد آن در حوزه‌هایی چون تولید صنعتی، شهر هوشمند، انرژی، حمل‌ونقل و سامانه‌های نظارت تصویری به‌سرعت در حال گسترش است.

 2- اجزای اصلی دوقلوی دیجیتال

دوقلوی دیجیتال از مجموعه‌ای از اجزای به‌هم‌پیوسته تشکیل شده است که با همکاری یکدیگر امکان مدل‌سازی، پایش، شبیه‌سازی و پیش‌بینی رفتار یک سامانه فیزیکی را فراهم می‌کنند. به‌طور کلی، می‌توان اجزای اصلی دوقلوی دیجیتال را در پنج بخش اصلی زیر خلاصه کرد [6][7]:

الف) موجودیت فیزیکی

ب) مدل دیجیتال

پ) داده و ارتباط داده‌ای

ت) سکوی تحلیل و هوش

ث) رابط کاربری و بازخورد

1-2- موجودیت فیزیکی

در دوقلوی دیجیتال، موجودیت فیزیکی همان شیء، سامانه یا فرآیند واقعی در دنیای فیزیکی است که دوقلوی دیجیتال از آن ساخته می‌شود. این موجودیت می‌تواند هر چیز قابل اندازه‌گیری و مشاهده‌ای مانند یک موتور، یک خط تولید صنعتی، یک پل یا حتی یک شهر باشد. داده‌های واقعی از این موجودیت از طریق حسگرها، تجهیزات اندازه‌گیری، کنترل‌کننده‌ها، سامانه‌های اینترنت اشیاء و سامانه‌های جمع‌آوری داده به‌صورت پیوسته به دوقلوی دیجیتال ارسال می‌شوند [2]. این داده‌ها شامل اطلاعاتی درباره وضعیت، عملکرد، شرایط محیطی و رفتار فیزیکی شیء هستند که پایه‌ی ارتباط بین دنیای واقعی و مدل دیجیتال را شکل می‌دهند. به عنوان مثال، در یک نیروگاه، توربین گازی به‌عنوان موجودیت فیزیکی عمل می‌کند و داده‌هایی چون دما، فشار، لرزش و توان خروجی به‌صورت پیوسته به مدل دیجیتال ارسال می‌شود تا رفتار آن شبیه‌سازی گردد [8].

در واقع، موجودیت فیزیکی به‌عنوان منبع اصلی داده و مبنای اعتبار دوقلوی دیجیتال شناخته می‌شود. هر تغییر یا رخداد در موجودیت واقعی (مانند خرابی، ارتعاش یا تغییر دما) باید در نسخه دیجیتال آن بازتاب یابد تا مدل همواره با واقعیت همگام باقی بماند. بدون وجود و ارتباط مستمر با موجودیت فیزیکی، دوقلوی دیجیتال صرفاً یک شبیه‌سازی ایستا خواهد بود و ارزش تحلیلی و تصمیم‌گیری خود را از دست می‌دهد. از این‌رو، موجودیت فیزیکی قلب تپنده چرخه حیات دوقلوی دیجیتال است و تعامل آن با مدل دیجیتال، امکان پیش‌بینی، بهینه‌سازی و کنترل دقیق سامانه‌ها را فراهم می‌سازد.

2-2- مدل دیجیتال

در مفهوم دوقلوی دیجیتال، مدل دیجیتال بازنمایی مجازی و داده‌محور از یک موجودیت فیزیکی است که با هدف شبیه‌سازی، تحلیل و پیش‌بینی رفتار واقعی آن ایجاد می‌شود. این مدل از داده‌های واقعی موجودیت فیزیکی، الگوریتم‌های ریاضی، مدل‌های فیزیکی و هوش مصنوعی بهره می‌گیرد تا تصویری پویا و دقیق از وضعیت فعلی و آینده سامانه ارائه دهد [9]. مدل دیجیتال در واقع مغز دوقلوی دیجیتال است و با ترکیب داده‌های واقعی، قوانین فیزیکی و یادگیری ماشین، امکان تحلیل و تصمیم‌سازی هوشمند را فراهم می‌کند. برخلاف مدل‌های سنتی شبیه‌سازی که ایستا و محدود هستند، مدل دیجیتال در دوقلوهای دیجیتال به طور پیوسته با داده‌های واقعی به‌روزرسانی می‌شود تا همواره منطبق با شرایط واقعی باقی بماند. از دیدگاه فنی، مدل دیجیتال شامل مجموعه‌ای از اجزای محاسباتی است که برای شبیه‌سازی فرآیندها، ارزیابی عملکرد و پیش‌بینی رفتار آینده موجودیت فیزیکی طراحی شده‌اند. این اجزا ممکن است از مدل‌های سه بعدی CAD و CAE، مدل‌های فیزیکی مبتنی بر قوانین دینامیکی و مدل‌های داده‌محور مبتنی بر یادگیری عمیق تشکیل شوند [10]. به‌طور معمول، مدل دیجیتال داده‌های ورودی را از حسگرهای موجود در سامانه فیزیکی دریافت کرده و خروجی آن شامل تحلیل‌های بلادرنگ، هشدارهای پیش‌بینی‌شده و پیشنهادات بهینه‌سازی است. بدین ترتیب، مدل دیجیتال نقشی کلیدی در تحقق چرخه داده‌محور دوقلوی دیجیتال ایفا می‌کند که شامل حس، تحلیل، تصمیم‌گیری و اقدام است. در سطح کاربردی، مدل دیجیتال در صنایع مختلف مانند تولید، انرژی، حمل‌ونقل و شهرهای هوشمند به‌عنوان ابزاری برای بهبود بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و افزایش قابلیت اطمینان مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در صنعت تولید، مدل دیجیتال می‌تواند فرآیند تولید را شبیه‌سازی کرده و پیش از اجرای واقعی، اثر تغییرات طراحی یا شرایط عملیاتی را پیش‌بینی کند. همچنین، مدل دیجیتال بستر مناسبی برای اجرای سناریوهای “چه می‌شود اگر” را ایجاد می‌کند تا به مدیران این امکان را فراهم می‌کند که اثر تصمیم‌های مختلف را بدون خطر در محیط مجازی بررسی کنند. بنابراین، مدل دیجیتال بخش جدایی‌ناپذیر از معماری دوقلوی دیجیتال است و پیوند حیاتی میان داده‌های فیزیکی و تحلیل‌های هوشمند را برقرار می‌سازد.

3-2- داده و ارتباط داده‌ای

در دوقلوی دیجیتال، داده حسگرها ستون فقرات ارتباط میان دنیای فیزیکی و مدل دیجیتال محسوب می‌شود. حسگرها با اندازه‌گیری پارامترهای مختلف مانند دما، فشار، لرزش، سرعت، رطوبت، جریان برق یا موقعیت، اطلاعات دقیقی از وضعیت موجودیت فیزیکی جمع‌آوری می‌کنند [10]. این داده‌ها در قالب جریان‌های بلادرنگ به مدل دیجیتال ارسال می‌شوند تا وضعیت سامانه به‌صورت لحظه‌ای در محیط مجازی بازتاب یابد. هرچه دقت، سرعت و تنوع داده حسگر بیشتر باشد، دوقلوی دیجیتال بازنمایی واقع‌گرایانه‌تر و تصمیم‌گیری دقیق‌تری را انجام می‌دهد. در نتیجه، کیفیت داده حسگر نقشی تعیین‌کننده در صحت تحلیل‌ها و قابلیت پیش‌بینی مدل دیجیتال دارد [9].

ارتباط داده‌ای در دوقلوی دیجیتال، بستر انتقال اطلاعات میان موجودیت فیزیکی و مدل دیجیتال را فراهم می‌کند. این ارتباط معمولاً از طریق فناوری‌های شبکه‌ای مانند اینترنت اشیاء، شبکه‌های 5G، پروتکل‌های صنعتی (مانند MQQT و OPCUA) و سامانه‌های ابری برقرار می‌شود. در این فرایند، داده جمع‌آوری‌شده از حسگرها به‌صورت ایمن و بلادرنگ به فضای ابری یا سکوی تحلیلی انتقال می‌یابد، جایی که مدل دیجیتال با استفاده از آن به‌روزرسانی می‌شود.‌ به‌عبارت دیگر، ارتباط داده‌ای مانند یک پل زنده بین دنیای واقعی و دنیای مجازی است که بدون آن دوقلوی دیجیتال نمی‌تواند پویایی و کارایی خود را حفظ کند. پایداری، امنیت و تأخیر کم در این ارتباط از الزامات حیاتی برای حفظ صحت عملکرد سامانه‌های مبتنی بر دوقلوی دیجیتال است.

افزون بر این، مدیریت و یکپارچه‌سازی داده حسگرها در دوقلوی دیجیتال چالش مهمی به‌شمار می‌رود، زیرا حجم عظیمی از داده‌های ناهمگون با نرخ بالا تولید می‌شود. برای مواجهه با این چالش، از فناوری‌های پردازش لبه‌ای و رایانش ابری ترکیبی استفاده می‌شود تا داده پیش از ارسال به مدل دیجیتال، فیلتر، پردازش و استانداردسازی شود. این امر موجب کاهش حجم داده انتقالی، افزایش سرعت تصمیم‌گیری و ارتقای امنیت شبکه می‌شود. در نهایت، ارتباط مستمر، دقیق و هوشمند میان داده حسگرها و مدل دیجیتال امکان پیش‌بینی خطا، بهینه‌سازی عملکرد و کنترل خودکار سامانه‌ها را فراهم می‌آورد که از مهم‌ترین مزایای دوقلوی دیجیتال به‌شمار می‌رود.

4-2- سکوی تحلیل و هوش

در ساختار دوقلوی دیجیتال، سکوی تحلیل و هوش به عنوان مغز پردازشی سامانه عمل می‌کند و داده‌های دریافتی از موجودیت فیزیکی را تحلیل، مدل‌سازی و تفسیر می‌نماید. این سکو، داده حسگرها، اطلاعات محیطی و سوابق عملکرد سامانه را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحلیل آماری و مدل‌های پیش‌بینی پردازش می‌کند تا الگوها، ناهنجاری‌ها و روندهای پنهان را شناسایی کند [9]. هدف از این تحلیل‌ها، تولید دانش قابل اقدام است که بتوان از آن برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند، بهینه‌سازی عملکرد و پیش‌بینی خطاها استفاده کرد. این سکوی تحلیلی در واقع عامل تمایز دوقلوی دیجیتال از یک مدل شبیه‌سازی معمولی است زیرا با یادگیری از داده‌های واقعی، به مرور زمان دقت و کارایی خود را بهبود می‌دهد.

از منظر معماری، سکوی تحلیل و هوش معمولاً بر پایه فناوری‌های رایانش ابری و رایانش لبه‌ای طراحی می‌شود تا امکان پردازش داده‌های عظیم و بلادرنگ فراهم شود. داده‌ها از طریق کانال‌های ارتباطی امن به سکوی ابری منتقل می‌شوند، جایی که ابزارهایی مانند کلان‌داده، مدل‌های فیزیکی- داده‌محور و  شبکه‌های عصبی عمیق به‌کار گرفته می‌شوند. در بسیاری از کاربردهای صنعتی، از چارچوب‌هایی مانند Microsoft Azure Digital Twins یا Siemens MindSphere برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی وضعیت تجهیزات و بهینه‌سازی عملیات استفاده می‌شود [11]. این سکوها با ارائه داشبوردهای بصری، شاخص‌های کلیدی عملکرد و هشدارهای هوشمند به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا وضعیت سامانه را به‌صورت بلادرنگ پایش کنند.

به‌علاوه، سکوی تحلیل و هوش نقشی حیاتی در یادگیری مستمر و بهینه‌سازی تطبیقی دوقلوی دیجیتال دارد. مدل‌های تحلیلی و هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های جدید آموزش مجدد می‌بینند و رفتار آینده سامانه را با دقت بیشتری پیش‌بینی می‌کنند. به‌عنوان مثال، در صنایع تولیدی، سکوی تحلیل می‌تواند با تشخیص تغییرات غیرعادی در الگوهای لرزش یا دما، وقوع خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی کرده و زمان مناسب برای تعمیرات پیش‌گیرانه را پیشنهاد دهد. در نتیجه، این سکو نه‌تنها ابزار تحلیل داده بلکه بخش تصمیم‌ساز و یادگیرنده دوقلوی دیجیتال است که کارایی، پایداری و قابلیت اطمینان کل سامانه را ارتقا می‌دهد.

5-2- رابط کاربری و بازخورد

در معماری دوقلوی دیجیتال، رابط کاربری و بازخورد دارای  نقش کلیدی در تعامل انسان با مدل دیجیتال است. این بخش، محیطی تعاملی برای مشاهده، تحلیل و کنترل رفتار موجودیت فیزیکی از طریق نمایش داده‌ها و نتایج تحلیلی در قالب‌های بصری فراهم می‌سازد [9]. رابط کاربری دوقلوی دیجیتال معمولاً شامل داشبوردهای گرافیکی، مدل‌های سه‌بعدی تعاملی، نمودارهای بلادرنگ و شاخص‌های کلیدی عملکرد است که وضعیت سامانه را به زبان ساده و قابل‌فهم به کاربران نمایش می‌دهد. هدف اصلی این رابط، تبدیل داده‌های پیچیده به بینش قابل تصمیم‌گیری است تا اپراتورها، مهندسان و مدیران بتوانند در لحظه، تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند.

بازخورد در دوقلوی دیجیتال، حلقه‌ای حیاتی است که امکان کنترل و اصلاح رفتار موجودیت فیزیکی بر اساس تحلیل‌های مدل دیجیتال را فراهم می‌سازد. این بازخورد می‌تواند به‌صورت خودکار (در سامانه‌های خودتنظیم) یا دستی (توسط کاربر) اعمال شود [10]. برای نمونه، اگر مدل دیجیتال وقوع یک ناهنجاری در عملکرد یک موتور صنعتی را پیش‌بینی کند، از طریق کانال بازخورد می‌تواند فرمان کاهش سرعت یا انجام تعمیر پیشگیرانه را صادر کند. بدین ترتیب، بازخورد موجب بسته شدن چرخه تعامل میان جهان فیزیکی و دیجیتال می‌شود. در واقع، این چرخه شامل چهار گام اصلی حس، تحلیل، تصمیم و اقدام است که رابط کاربری و بازخورد در دو گام پایانی نقشی تعیین‌کننده دارد [12].

از دید طراحی، رابط کاربری باید با توجه به اصول مهندسی انسان- ماشین و تجربه کاربری طراحی شود تا اطلاعات حیاتی را به‌شکل شفاف، دقیق و قابل‌درک ارائه دهد. در کاربردهای صنعتی، این رابط‌ها معمولاً در قالب صفحات وب یا اپلیکیشن‌های موبایل توسعه می‌یابند و قابلیت تعامل بلادرنگ با مدل دیجیتال را دارند. در سطوح پیشرفته‌تر، فناوری‌های واقعیت افزوده و واقعیت مجازی برای ارائه بازنمایی‌های سه‌بعدی و غوطه‌ورکننده از دوقلوی دیجیتال به‌کار گرفته می‌شوند. این فناوری‌ها به کاربران اجازه می‌دهند تا در محیط مجازی با اجزای سامانه تعامل مستقیم داشته باشند که این امر موجب افزایش درک موقعیتی، کاهش خطا و بهبود تصمیم‌گیری در محیط‌های پیچیده می‌شود.

3- کاربرد دوقلوی دیجیتال در سامانه‌های نظارت تصویری

کاربرد دوقلوی دیجیتال در سامانه‌های نظارت تصویری یکی از حوزه‌های نوین و رو‌به‌رشد در تحول زیرساخت‌های امنیتی و هوشمند محسوب می‌شود. دوقلوی دیجیتال در این حوزه به ایجاد یک مدل دیجیتال از محیط نظارت‌شده (مانند ساختمان، شهر یا تأسیسات صنعتی) می‌پردازد که داده‌های آن از طریق دوربین‌های نظارتی، حسگرهای محیطی و سامانه‌های کنترل دسترسی به‌صورت بلادرنگ جمع‌آوری و تحلیل می‌شود. این مدل دیجیتال با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و پردازش تصویر امکان پایش، شناسایی و تحلیل وضعیت را در سطحی بسیار دقیق‌تر از روش‌های سنتی فراهم می‌کند. به‌عنوان مثال، در یک ساختمان هوشمند، دوقلوی دیجیتال می‌تواند جریان تردد افراد را در فضاهای مختلف شبیه‌سازی کرده و در صورت مشاهده رفتار غیرعادی یا نقض امنیت، هشدار لازم را صادر کند.

یکی از مزایای کلیدی دوقلوی دیجیتال در سامانه‌های نظارت تصویری، افزایش دقت و پیش‌بینی‌پذیری رفتار محیطی است. با ترکیب داده‌های بلادرنگ و تحلیل‌های گذشته، سامانه می‌تواند الگوهای تکرارشونده را شناسایی کرده و وقوع رخدادهای مشکوک را پیش از بروز پیش‌بینی کند. این قابلیت در محیط‌های حساس مانند فرودگاه‌ها، مراکز نظامی و زیرساخت‌های حیاتی اهمیت بالایی دارد، زیرا امکان واکنش پیش‌دستانه و مدیریت هوشمند رخدادها را فراهم می‌سازد. علاوه بر آن، دوقلوی دیجیتال می‌تواند با شبیه‌سازی وضعیت‌های مختلف، سناریوهای امنیتی (مانند آتش‌سوزی یا ازدحام جمعیت) را در محیط مجازی بازآفرینی کند و به طراحان سامانه کمک کند تا اثربخشی چیدمان دوربین‌ها، مسیرهای تخلیه و الگوهای کنترل را ارزیابی و بهینه‌سازی کنند [11].

همچنین، دوقلوی دیجیتال بستری برای یکپارچه‌سازی داده‌های چندمنبعی در سامانه‌های نظارت تصویری فراهم می‌آورد. با ادغام داده‌های دوربین‌های مختلف، حسگرهای محیطی (مانند دما، صدا و حرکت) و سامانه‌های هوشمند شهری، می‌توان تصویری جامع و تحلیلی از وضعیت محیط به‌دست آورد. این یکپارچگی باعث می‌شود تصمیم‌گیری‌های امنیتی نه صرفاً بر پایه تصاویر دوربین بلکه بر اساس تحلیل چندوجهی و داده‌محور انجام شود. در مرحله بهره‌برداری، سکوی تحلیلی دوقلوی دیجیتال می‌تواند با استفاده از یادگیری ماشین عملکرد سامانه‌های تصویری را بهینه کرده و مصرف منابع، پهنای باند و هزینه‌های نگهداری را کاهش دهد. بدین‌ترتیب، دوقلوی دیجیتال نه‌تنها ابزاری برای نظارت هوشمندتر بلکه بستری برای مدیریت، تحلیل و تصمیم‌سازی در سطح کلان در حوزه امنیت تصویری محسوب می‌شود.

4- مزایا و چالش‌های دوقلوی دیجیتال در سامانه‌های نظارت تصویری

دوقلوی دیجیتال در سامانه‌های نظارت تصویری مزایای متعددی را برای ارتقای عملکرد، هوشمندسازی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده فراهم می‌کند. از مهم‌ترین مزایا، بهبود آگاهی موقعیتی است؛ زیرا با ترکیب داده‌های چند منبعی از دوربین‌ها، حسگرها و سامانه‌های کنترلی، یک تصویر جامع و بلادرنگ از محیط ایجاد می‌شود. این رویکرد به اپراتورها امکان می‌دهد تا وضعیت‌های پیچیده را به‌صورت بصری درک کرده و تصمیمات سریع‌تری اتخاذ کنند. علاوه‌براین، دوقلوی دیجیتال با قابلیت شبیه‌سازی و پیش‌بینی می‌تواند سناریوهای احتمالی مانند ازدحام، حوادث امنیتی یا خرابی تجهیزات را از پیش تحلیل کند و در نتیجه، مدیریت پیش‌دستانه رویدادها را ممکن سازد.

یکی دیگر از مزایای اصلی دو قلوی دیجیتال، بهینه‌سازی طراحی و بهره‌برداری از شبکه‌های نظارت تصویری است. با استفاده از مدل دیجیتال، می‌توان چیدمان دوربین‌ها، زاویه دید و مسیرهای نظارت را شبیه‌سازی کرد و بهترین پوشش را با کمترین هزینه به‌دست آورد. در مرحله بهره‌برداری نیز، دوقلوی دیجیتال می‌تواند عملکرد سامانه‌ها را پایش کرده و در صورت تشخیص ناهنجاری، هشدارهای هوشمند صادر کند. همچنین این فناوری امکان تحلیل بلندمدت رفتارها و رویدادها را فراهم می‌کند که در شناسایی الگوهای جرم یا تهدیدات تکرارشونده مفید است. همچنین، دوقلوی دیجیتال با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به‌صورت مستمر خود را بهبود دهد و در نتیجه، دقت تشخیص‌ها و کیفیت تحلیل‌های امنیتی افزایش یابد.

با وجود مزایای مختلفی که دو قلوی دیجیتال دارد، پیاده‌سازی آن در سامانه‌های نظارت تصویری با چالش‌های فنی، امنیتی و اخلاقی نیز همراه است. از دید فنی، نیاز به حجم عظیمی از داده‌های تصویری و پردازش بلادرنگ، بار محاسباتی و پهنای باند قابل‌توجهی ایجاد می‌کند که نیازمند زیرساخت‌های پیشرفته و پرهزینه‌ای است. از منظر امنیت و حریم خصوصی، جمع‌آوری و تحلیل داده‌های تصویری ممکن است منجر به نقض حقوق افراد و خطرات مرتبط با نشت داده یا سوء‌استفاده اطلاعاتی شود. همچنین، استانداردسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های ناهمگون از حسگرها و سکوهای مختلف همچنان یکی از موانع اصلی توسعه این فناوری است. در مجموع، هرچند دوقلوی دیجیتال فرصت‌های چشمگیری برای تحول در نظارت تصویری فراهم می‌آورد، موفقیت آن در گرو حل چالش‌های یادشده و ایجاد توازن میان کارایی، امنیت و حریم خصوصی است.

5- نتیجه‌گیری

دوقلوی دیجیتال به‌عنوان یکی از فناوری‌های بنیادین عصر تحول دیجیتال، نقش مهمی در هوشمندسازی سامانه‌های صنعتی و امنیتی ایفا می‌کند. این فناوری با ایجاد ارتباطی مستمر و بلادرنگ میان دنیای فیزیکی و مجازی، زمینه‌ساز بهبود تحلیل‌ها، کاهش ریسک، افزایش کارایی و ارتقای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است. در حوزه سامانه‌های نظارت تصویری، دوقلوی دیجیتال می‌تواند با فراهم‌کردن دیدی جامع و پویا از محیط، شبیه‌سازی سناریوهای امنیتی و پیش‌بینی رخدادها، عملکرد زیرساخت‌های امنیتی را به‌طور چشمگیر ارتقا دهد. با این حال، پیاده‌سازی موفق آن مستلزم غلبه بر چالش‌هایی مانند نیاز به پردازش داده‌های عظیم، الزامات پهنای باند، استانداردسازی داده‌ها، حفاظت از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات است. در نتیجه، توسعه‌ و گسترش این فناوری نیازمند ترکیبی از پیشرفت‌های فنی، سیاست‌گذاری‌های حمایتی و تدوین قوانین هوشمند در حوزه امنیت داده است. به‌طور کلی، دوقلوی دیجیتال چشم‌اندازی نویدبخش برای تحول سامانه‌های نظارت تصویری و حرکت به سمت امنیت هوشمند، پیش‌نگر و یکپارچه به‌شمار می‌رود.

6- مراجع

[1] M. Grieves, Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication, White Paper, 2014.

[2] E. Glaessgen and D. Stargel, “The digital twin paradigm for future NASA and US Air Force vehicles,” 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference,

[3] F. Tao, J. Cheng, Q. Qi, M. Zhang, H. Zhang, and F. Sui, “Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 94, no. 9–12, pp. 3563–3576, 2018.

[4] P. Uhlemann, C. Lehmann, and R. Steinhilper, “The digital twin: Realizing the cyber-physical production system for industry 4.0,” Procedia CIRP, vol. 61, pp. 335–340, 2017.

[5] F. Kritzinger, M. Karner, G. Traar, J. Henjes, and W. Sihn, “Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification,” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 11, pp. 1016–1022, 2018.

[6] M. Grieves and J. Vickers, “Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems,” in Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems, Springer, 2017.
[7] F. Tao, Q. Qi, A. Liu, and A. Kusiak, “Data-driven smart manufacturing,” Journal of Manufacturing Systems, vol. 48, pp. 157–169, 2018.

[8] Siemens AG, MindSphere – The Internet of Things Operating System, White Paper, 2019.

[9] F. Tao, H. Zhang, A. Liu, and A. Y. C. Nee, “Digital twin in industry: State-of-the-art,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 15, no. 4, pp. 2405–2415, 2019.

[10] A. Fuller, Z. Fan, C. Day, and C. Barlow, “Digital twin: Enabling technologies, challenges and open research,” IEEE Access, vol. 8, pp. 108952–108971, 2020.

[11] M. Kaur and J. Singh, “Role of IoT and data communication in the implementation of digital twins,” Journal of Industrial Information Integration, vol. 24, p. 100223, 2021.

[12] D. Jones, C. Snider, A. Nassehi, J. Yon, and B. Hicks, “Characterising the digital twin: A systematic literature review,” CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 29, pp. 36–52, 2020.

درباره نویسنده