Een digital twin, of digitale tweeling, is een digitale representatie van de fysieke werkelijkheid. Door verschillende databronnen te verenigen, kan je een virtuele kopie bouwen om de reële wereld beter te begrijpen. Zo kan je simulaties uitvoeren om bijvoorbeeld te testen hoe een machine onder bepaalde omstandigheden functioneert of wat de gevolgen zijn van een ingreep in de publieke ruimte op onder andere leefbaarheid, mobiliteit of luchtkwaliteit.  

Voorspel de realiteit in een simulatie

De digital twin-technologie werd voor het eerst gebruikt door het Amerikaanse ruimtevaartagentschap NASA om de omstandigheden aan boord van de bemande Apollo 13-missie te simuleren. Met de opkomst van IoT, AI, edge computing en big data analytics kwam de ontwikkeling van de digital twin in een stroomversnelling terecht. IoT levert de nodige sensordata. Deze data wordt op haar beurt gebruikt voor het opstellen van een AI-model dat vervolgens toelaat om het toekomstig gedrag te simuleren. 

Ook in de geopraktijk is het concept in opmars. Een ‘geo digital twin’ vormt een platform voor het ontwerpen, valideren, toepassen en onderhouden van de volledige levenscyclus van de bebouwde omgeving. Zo kan je interventies en incidenten op het terrein modelleren en de effecten en gevolgen driedimensionaal in kaart brengen.

Geen science fiction: de concrete toepassingen

Een digital twin laat de simulatie van verschillende scenario’s toe, waarbij ook randfenomenen in kaart worden gebracht. De toepassingsmogelijkheden zijn legio. Dit zijn slechts enkele voorbeelden: 

• klimaatadaptatie: de impact berekenen van bijkomende vegetatie op stedelijke hitte-eilanden.

• mobiliteit: simuleren van effecten van mobiliteitsmaatregelen zoals een snelheidsverlaging, wijzigingen aan verkeerslichten of het invoeren van éénrichtingsstraten; 

• ruimtelijke planning: in kaart brengen van de impact van  herontwikkeling op  parkeerdruk en bereikbaarheid; 

• milieu: het effect meten van de heraanleg van een park op luchtkwaliteit en geluidsoverlast; 

• verzekeringen: de mogelijke schade en het effect op het portfolio van de verzekeraar vaststellen als een bepaald stadsdeel bijvoorbeeld zou overstromen; 

• rampenpreventie en -bestrijding: de optimale inplanting van een risicovolle activiteit bepalen of een evacuatieplan uitwerken voor verschillende doemscenario’s; 

• energiebeheer: een netwerkoperatie simuleren, de impact meten van het uitvallen of bijschakelen van productiecapaciteit of het modelleren van vraag en aanbod in lokale energiegemeenschappen.

Afbeelding: mobiliteitsmaatregelen evalueren in een digital twin

Data als fundament van de virtuele wereld

Het fundament van een geo digital twin is een driedimensionale basiskaart van de omgeving die continu up-to-date is. De data moeten kwalitatief, volledig en actueel zijn om een betrouwbare digital twin te bekomen. Het basis 3D-model wordt gebouwd met beschikbare opendatabronnen. Daarvoor is toegang tot gestandaardiseerde en interoperabele data essentieel.

Standaarden zoals die van OGC (Open Geospatial Consortium) en INSPIRE zorgen voor een uniforme structuur en betere uitwisselbaarheid van geografische gegevens.

Veilig data uitwisselen in een data space

Voor bepaalde toepassingen dienen open databronnen te worden aangevuld met bijkomende datasets voor meer volledigheid, hogere kwaliteit en een preciezer geometrisch detailniveau.  

Stel, je wil het overstromingsrisico van riolen in kaart brengen. Dan zijn gegevens van het rioleringsnetwerk onontbeerlijk. 

Data spaces bieden een gedeeld ecosysteem waarin overheden en bedrijven veilig en gecontroleerd data kunnen delen. Door deze bronnen te combineren, ontstaat een rijke, dynamische digitale weergave van de fysieke wereld.

Naadloze integratie van verschillende databronnen

Om accurate simulaties te maken, is de actualiteit van de 3D-databank essentieel. Andere datasystemen kunnen geïntegreerd worden om het basismodel up-to-date te houden. Tijdens de ontwerpfase van een gebouw of infrastructuur kan je bijvoorbeeld het Building Information Model (BIM) integreren in de digital twin. Zo krijg je een goed beeld van het toekomstige gebouw in zijn ruimtelijke omgeving en kan je het hele bouwproces simuleren en optimaliseren: van materiaallevering over constructie, oplevering en onderhoud tot zelfs afbraak en recyclage. 

(lees verder onder de video)

Video: simulatie van de impact van nieuwbouw op hittestress 

Sneller, meer en betere inzichten verwerven dankzij GeoAI

Aardobservatiedata kunnen gebruikt worden om veranderingen in de omgeving op te sporen. Door deze data op een innovatieve manier in de digital twin in te passen, wordt de tijd verkort tussen een effectieve verandering op het terrein en de beschikbaarheid in de digitale tweeling. Dankzij GeoAI zijn de actualiteit, beschikbaarheid en nauwkeurigheid van informatie uit aardobservatiebeelden sterk verbeterd.

In de toekomst wordt zelfs een quasi real-time update van de digitale tweeling mogelijk dankzij steeds frequentere opnames van beelden. 

De mogelijkheden van een geo digital twin reiken ver, zoveel is duidelijk. Ze stellen ons in staat om accuratere beslissingen te nemen en voorzorgsmaatregelen te treffen op basis van geavanceerde simulatiemodellen. Al staat of valt de betrouwbaarheid van deze simulaties altijd met de kwaliteit, volledigheid en actualiteit van de data.

Wil je ook aan de slag met een Geo Digital Twin?  Neem contact met ons op voor een demo of advies voor een plan van aanpak.

Steven Smolders
Chief Technology Officer bij GIM
steven.smolders@gim.be

Meer lezen

• Artificiële intelligentie voor geodata > 
• Belmap DT: Digital Twin platform voor duurzame steden >

Wil je meer weten over geo digital twinning? Download nu onze heldere eGuide over innovatieve technieken voor Geo Digital Twinning.