Streszczenie: Technologie rozwijane na potrzeby branży gier coraz częściej znajdują zastosowanie w biznesie. W rozmowie Paul Gavin wyjaśnia, czym są cyfrowe bliźniaki i jak umożliwiają organizacjom bezpieczne testowanie ryzykownych scenariuszy operacyjnych. Omawia wykorzystanie symulacji w produkcji, energetyce, ochronie zdrowia oraz inteligentnych miastach, a także rolę danych syntetycznych i silników gier w budowie nowoczesnych środowisk analitycznych. Ekspert przekonuje, że w ciągu najbliższej dekady cyfrowe kopie przedsiębiorstw staną się standardem zarządzania, pod warunkiem że będą wspierane przez odpowiednie procesy i kulturę organizacyjną.
Wyobraź sobie, że możesz celowo wywołać awarię krytycznej maszyny, przerwać łańcuch dostaw lub zablokować główny węzeł logistyczny tysiące razy, nie tracąc przy tym ani złotówki. Brzmi jak scenariusz z gry wideo? I słusznie. Narzędzia, które do niedawna napędzały wyłącznie branżę rozrywkową, stają się dziś potężnym środowiskiem do optymalizacji i zarządzania ryzykiem w świecie realnym. O tym, jak fotorealistyczne cyfrowe bliźniaki pozwalają korporacjom bezpiecznie uczyć się na błędach i wypracowywać rynkową przewagę, opowiada Paul Gavin, Head of Games Analytics w SAS Institute. Ten przedsiębiorca, który z sukcesem łączył analitykę danych z e-sportem, kieruje dziś rozwojem przemysłowych symulacji nowej generacji. O przyszłości, w której każda firma ma swojego wirtualnego awatara, rozmawiała Paulina Kostro.
Paulina Kostro: Technologie kojarzone z grami wideo i metawersum coraz częściej trafiają do świata biznesu. Dlaczego te narzędzia stają się dziś tak ważne dla liderów i w jaki sposób pozwalają firmom na „bezpieczne popełnianie błędów”?
Paul Gavin: Przede wszystkim gry wideo inspirują. Oferują najbardziej zaawansowane, a zarazem intuicyjne interfejsy użytkownika (UI). Przewiduję, że w niedalekiej przyszłości użytkownicy oprogramowania biznesowego – nawet tego stricte analitycznego, jak systemy SAS – będą oczekiwali podobnych interakcji. Nie chodzi o pełną grywalizację, ale o intuicyjny, atrakcyjny wizualnie interfejs, który pozwala płynnie zanurzyć się w procesie analizy danych. Oprogramowanie to narzędzie tworzone dla ludzi; aby było efektywne, korzystanie z niego musi być po prostu przystępne.
Niezwykle ważny jest również precedens historyczny. Warto przypomnieć historię uczenia maszynowego i sieci AlexNet – pierwszej dużej sieci konwolucyjnej, która zrewolucjonizowała widzenie komputerowe. Była ona trenowana na zaawansowanych procesorach graficznych (GPU), które w tamtym czasie produkowano wyłącznie z myślą o graczach. Firmy takie jak Nvidia tworzyły ten sprzęt, aby sprostać rynkowemu zapotrzebowaniu na coraz lepszą grafikę w grach. W pewnym momencie okazało się jednak, że ogromna moc obliczeniowa GPU, pozwalająca na równoległe przetwarzanie danych, idealnie nadaje się do trenowania wielkich sieci neuronowych. To właśnie branża gier położyła podwaliny pod współczesny rozwój sztucznej inteligencji.
Brzmi to jak bardzo zaawansowana technologia. Czy wdrożenie cyfrowych bliźniaków i środowisk symulacyjnych nie jest obecnie po prostu zbyt drogie dla standardowej firmy?
To doskonałe pytanie. Faktycznie, stworzenie w pełni funkcjonalnego, trójwymiarowego cyfrowego bliźniaka całego zakładu może wymagać inwestycji rzędu kilkuset tysięcy dolarów. Kiedy jednak firma już dysponuje tą technologią, zyskuje wirtualne laboratorium do przeprowadzania niezliczonych eksperymentów. Możemy testować scenariusze warunkowe (tzw. analizy what-if): co się stanie, gdy konkretna maszyna ulegnie awarii? Jak na nasze procesy wpłyną opóźnienia w łańcuchu dostaw lub braki kadrowe?
Istnieją również znacznie tańsze alternatywy. Nie trzeba od razu tworzyć modelu całego obiektu. Możemy wykorzystać fotorealistyczne środowiska wirtualne do generowania tzw. danych syntetycznych. Posługujemy się nimi, aby trenować modele widzenia komputerowego w różnych, skrajnych scenariuszach – zmieniamy oświetlenie, kąty kamer, cechy fizyczne wirtualnych pracowników, a następnie symulujemy niebezpieczne zachowania (np. brak kasku ochronnego). Wytrenowane w ten sposób modele są niezwykle precyzyjne i mogą być implementowane w rzeczywistych zakładach – od warsztatów samochodowych po huty – za ułamek ceny pełnego cyfrowego bliźniaka.
Uporządkujmy zatem pojęcia. Czym dokładnie jest cyfrowy bliźniak i w jaki sposób pozwala organizacjom testować ryzykowne scenariusze?
Choć uwielbiam zaawansowane modele 3D, cyfrowy bliźniak nie musi być wcale trójwymiarową wizualizacją. Pierwotnie termin ten odnosił się do symulacji procesów chemicznych i fizycznych, gdzie optymalizowano zużycie surowców bez konieczności tworzenia graficznego interfejsu.
W ujęciu szerszym cyfrowy bliźniak to wierne odwzorowanie rzeczywistości – symulacja każdego istotnego parametru fizycznego lub biznesowego. W złożonych systemach pozwala modelować chociażby awaryjność autonomicznych pojazdów transportowych czy czas reakcji maszyn.
Zapewnia to wspomniane „bezpieczne ponoszenie porażek” dzięki możliwości testowania scenariuszy what-if. Przykładowo: nikt nie chce celowo rozbić wózka widłowego w prawdziwym magazynie – to niebezpieczne i kosztowne. Jednak w środowisku symulowanym możemy rozbić taki wózek 10 000 razy na 10 000 różnych sposobów, aby dokładnie zbadać potencjalne konsekwencje i im zapobiec.
Przejdźmy od teorii do praktyki. W jakich branżach lub firmach cyfrowe bliźniaki sprawdzają się dzisiaj najlepiej i przynoszą konkretne korzyści?
Tradycyjnie prym wiodły tu sektory lotniczy i motoryzacyjny. Obecnie jednak, w miarę jak technologia tanieje i staje się doskonalsza, spektrum zastosowań gwałtownie rośnie.
Jako przykład podam naszego klienta, firmę Georgia-Pacific (branża papiernicza). Zakład jest wysoce zautomatyzowany, wykorzystuje roboty i paletyzatory. Stworzyliśmy wierną fizycznie symulację tych procesów, aby zoptymalizować ich działanie. Innym przykładem są obiekty szpitalne i sterylizatornie, takie jak Steris Central w Danii. W realnym świecie celowe wejście do strefy sterylnej bez odpowiedniego stroju ochronnego jest niedopuszczalne. W symulacji robimy to celowo i wielokrotnie, tworząc bazę danych z negatywnymi przypadkami, co pozwala nam trenować algorytmy sztucznej inteligencji do błyskawicznego wykrywania takich naruszeń w rzeczywistości.
Stworzenie takich środowisk wymaga pewnie specyficznych umiejętności. Kogo firmy muszą zatrudnić, aby skutecznie budować tego typu symulacje biznesowe?
To wciąż wysoce specjalistyczna dziedzina. Potrzebni są inżynierowie biegle posługujący się Unreal Engine – wiodącym silnikiem do tworzenia gier, który ze względu na swoją architekturę (C++) i ogromne możliwości skalowania jest obecnie najlepszym w swojej klasie narzędziem do budowy fotorealistycznych cyfrowych bliźniaków. System ten został rygorystycznie przetestowany, ponieważ każdego dnia korzystają z niego setki milionów graczy na całym świecie.
W budowę takich rozwiązań angażują się obecnie globalni integratorzy systemów (GSI) tacy jak Accenture, Deloitte czy Globant, a także wyspecjalizowane dywizje technologiczne, jak nasza w SAS.
A jak to wygląda w większej skali? W jaki sposób sektor energetyczny czy miasta – w ramach koncepcji smart cities – mogą wykorzystać te modele, by działać szybciej i bezpieczniej?
W sektorze energetycznym symulacje są kluczowe dla prewencji. W USA posiadamy miliony kilometrów naziemnych linii przesyłowych. Elementy takie jak transformatory czy bezpieczniki ulegają korozji na skutek warunków atmosferycznych, co w przeszłości bywało bezpośrednią przyczyną katastrofalnych pożarów lasów (np. w Kalifornii). Obecnie, zamiast wysyłać inspektorów w teren, firmy wykorzystują drony. Aby jednak przetworzyć terabajty nagrań z tych dronów w czasie rzeczywistym, trenujemy modele widzenia komputerowego, które automatycznie wykrywają uszkodzenia infrastruktury, zanim dojdzie do awarii.
W przypadku smart cities najczęstszym zastosowaniem jest optymalizacja ruchu drogowego. Kiedy urbaniści planują budowę nowej drogi lub mostu, niezbędne jest przeprowadzenie symulacji. Co ciekawe, z matematycznej teorii sieci wynika tzw. paradoks Braessa, który dowodzi, że dodanie nowego połączenia drogowego (skrótu) może w pewnych warunkach wydłużyć średni czas przejazdu w całym systemie ze względu na specyfikę ludzkich zachowań za kierownicą. Symulacje pomagają uniknąć takich wielomilionowych błędów infrastrukturalnych, a także optymalizować chociażby rozmieszczenie jednostek straży pożarnej, aby zminimalizować czas dojazdu.
Czy uważa Pan, że w perspektywie najbliższych pięciu lub dziesięciu lat każda większa firma będzie musiała posiadać wirtualną kopię swojego biznesu?
Zdecydowanie tak. Uważam, że stanie się to standardem nie tylko dla dużych korporacji, ale także dla firm średniej wielkości – w zasadzie dla każdego przedsiębiorstwa o skali wykraczającej poza lokalny sklep detaliczny. Dotyczy to w szczególności zakładów produkcyjnych, energetyki czy wspomnianego sektora motoryzacyjnego.
Na koniec: jakiej rady udzieliłby Pan liderom, którzy chcą wypróbować te nowe technologie w swoich organizacjach i woleliby uczyć się na błędach innych?
Przede wszystkim należy pamiętać, że fotorealistyczny cyfrowy bliźniak nie jest panaceum na każdy problem w firmie. Oferuje on jednak najbardziej intuicyjny sposób interakcji z własnym biznesem i zrozumienia jego procesów.
Największym błędem, jaki można popełnić, jest założenie, że sama implementacja technologii rozwiąże problemy. Nawet jeśli symulacja dostarczy nam najbardziej precyzyjnej analityki i wskaże idealnie zoptymalizowane procesy, na nic się to zda, jeśli organizacja nie wdroży tych rozwiązań na poziomie operacyjnym i kulturowym. Narzędzia technologiczne są tylko tak skuteczne, jak ludzie i procedury, które za nimi stoją.
