


Warum könnten künstliche Intelligenz und digitale Zwillinge der Schlüssel zu einer nachhaltigen Zukunft sein?
Warum künstliche Intelligenz und digitale Zwillinge der Schlüssel zu einer nachhaltigen Zukunft sein könnten?
Digitale Zwillinge sind nicht neu, aber künstliche Intelligenz erweitert ihre Fähigkeiten. Gemeinsam verändern sie die Art und Weise, wie Produkte entworfen, hergestellt und gewartet werden. Die Kombination dieser Technologien bietet eine forensische Perspektive auf unsere immer komplexere und vernetztere Welt.
Warum künstliche Intelligenz und digitale Zwillinge der Schlüssel zu einer nachhaltigen Zukunft sein könnten?
Durch den Einsatz digitaler Zwillinge und künstlicher Intelligenz können Unternehmen detaillierte Einblicke in ihre Abläufe gewinnen und so erhebliche Vorteile in Form von Kosteneinsparungen, höherer Effizienz und verbesserter Nachhaltigkeit erzielen. Die Produktqualität wird auch durch die Reduzierung von Fehlern und die beschleunigte Problemlösung während des gesamten Lebenszyklus verbessert. Darüber hinaus steigt die Innovation durch häufigere und umfassendere Entwicklung.
Gartner definiert einen digitalen Zwilling als „eine digitale Darstellung einer realen Entität oder eines Systems“. Daten aus mehreren digitalen Zwillingen können aggregiert werden, um eine zusammengesetzte Ansicht über mehrere reale Einheiten wie ein Kraftwerk oder eine Stadt und die damit verbundenen Prozesse zu erstellen. „Künstliche Intelligenz verbessert digitale Zwillinge und ermöglicht es der Technologie, Was-wäre-wenn-Szenarien zu beobachten und Simulationen durchzuführen, wodurch bisher unerreichbare Erkenntnisse gewonnen werden. Dieses verbesserte Ursache-Wirkungs-Situationsbewusstsein unterstützt eine agilere und nachhaltigere Entscheidungsfindung.
Umwelt, Soziales & Das Bedürfnis nach Governance
Digitale Zwillinge tragen nicht nur zur Optimierung von Abläufen bei, sie spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Erreichung ihrer Umwelt-, Sozial- und Governance-Ziele (ESG-Ziele). Zwillinge sind von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Nachhaltigkeitsbemühungen. Digitale Zwillinge bieten eine Möglichkeit, den Energieverbrauch und die Emissionen zu modellieren und zu verstehen, damit Unternehmen Szenarien testen können, um Nachhaltigkeits- und Klimaziele zu erreichen, wenn sie wachsen Einführung, insbesondere da künstliche Intelligenz zunehmend zur Verbesserung digitaler Zwillinge eingesetzt wird.
Smart Cities
Digitale Zwillinge und künstliche Intelligenz werden gemeinsam eine virtuelle Simulation erstellen, die Planern hilft, zu verstehen, wie sie reduzieren können Staus, Emissionen, Umweltverschmutzung und andere Herausforderungen durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen und das Testen verschiedener Variablen im virtuellen Modell.
Eine der ersten Städte, die diesen Ansatz übernimmt, ist Las Vegas, das diese Technologie zur Simulation des zukünftigen Energiebedarfs nutzt. Emissionen, Parken, Verkehr und Notfallmanagement mit IoT-Sensoren von Autos, Ladenetzen und kommunalen Infrastrukturen sammeln Daten für die Modellierung und Szenarioplanung. Stadtbeamte werden die gesammelten Erkenntnisse nutzen, um ESG-Richtlinien und -Prioritäten zu informieren Die Welt arbeitet daran, klimaneutral zu werden. Digitale Zwillinge und künstliche Intelligenz bieten eine Möglichkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu modellieren und zu verarbeiten, sodass Kommunen vollständig verstehen können, wie sich unterschiedliche Entscheidungen und Richtlinien auf strategische Klimaziele auswirken werden
Smart Manufacturing
In industriellen Umgebungen bieten digitale Zwillinge Herstellern die Möglichkeit zu verstehen, wie sie Abläufe optimieren und die Nachhaltigkeit verbessern können. Beispielsweise können Simulationen potenzielle Schwachstellen identifizieren, aufzeigen, wo Energieverluste auftreten, und Möglichkeiten zur Reduzierung des Verbrauchs aufzeigen kann Daten verarbeiten, Muster erkennen und zukünftige Ergebnisse vorhersagen, die weit über die kognitiven Fähigkeiten des Menschen hinausgehen. Darüber hinaus reduzieren virtuelle Simulationen den Abfall und den Stromverbrauch, der mit dem Bau physischer Prototypen verbunden ist.
Simulationen von Produktionslinien ermöglichen es Herstellern, zu sehen, wie an jeder Produktionslinie Änderungen vorgenommen werden können Um die Umweltbelastung zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, hat Unilever diese Technologien in einer Fabrik getestet und die Produktivität durch eine Reduzierung des Energieverbrauchs um 2,8 Millionen US-Dollar verbessert Digitale Zwillinge läuten eine neue Ära der intelligenten Fertigung ein.
Intelligente Gebäude
Digitale Zwillinge helfen bei der Nachhaltigkeit. Angesichts zunehmender Vorschriften zur Gestaltung umweltfreundlicherer Gebäude benötigt die Bauindustrie einen Ansatz Programmplanung, die die Umweltbelastung reduziert und Energie einbezieht, bevor jeglicher bahnbrechende Verbrauch auf ein Minimum reduziert wird.
Digitale Modelle ermöglichen es Infrastruktureigentümern, Ressourcen besser zu nutzen, menschliche Bedürfnisse zu erfüllen und Entscheidungen zu treffen, die eine nachhaltigere gebaute Umwelt unterstützen. Durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen können Ressourcen besser geplant werden. Accenture schätzt, dass der Energieverbrauch eines Gebäudes durch den Einsatz der Digital-Twin-Technologie um 30 bis 80 % gesenkt werden kann.
Mit der Einführung digitaler Zwillinge und der zunehmenden Verbreitung intelligenter Technologien werden bessere Entscheidungen zur Unterstützung einer stärker kreislauforientierten, weniger kohlenstoffintensiven Wirtschaft getroffen, um letztendlich einen nachhaltigeren Planeten zu schaffen.
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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