Digitala tvillingar har gått från att vara ett koncept för framtiden till att bli en nödvändig strategi för robotikutvecklare som vill skala upp AI-baserade synsystem för verkliga industriella tillämpningar.
Tidigare användes tekniken främst i avancerade flyg- och fordonsprojekt. I dag fungerar digitala tvillingar som högupplösta, realtidsbaserade virtuella kopior av fysiska miljöer. Genom dessa kan AI-modeller tränas effektivare, säkrare och i större skala – något som blivit allt viktigare för utvecklare av inbyggda synsystem, sensorer och AI-pipelines.
I Europa och på andra håll används dessa virtuella miljöer för att ge robotar bättre förmåga att se, tolka och agera – även i komplexa och föränderlig industriell verklighet.
Träna AI utan höga kostnader från verkliga miljöer
Att utveckla AI för robotik har länge varit både dyrt och tidskrävande. Problemet handlar inte enbart om beräkningskraft – utan om den fysiska verkligheten. Att samla in och märka data från verkliga sensorer under varierande ljusförhållanden, rörelser och hinder kräver både personal, utrustning och upprepade hårdvarutester. Dessutom är det ofta svårt att fånga in de mest kritiska undantagsfallen i den fysiska miljön.
Digitala tvillingar ändrar förutsättningarna. Genom att simulera en fabrik, ett lager eller en testanläggning kan ingenjörer utsätta ett AI-system för tusentals variationer – olika objekt, belysningar, kameravinklar, väderförhållanden och avsiktliga störningar. Dessa syntetiska miljöer gör det inte bara möjligt att träna modeller snabbare, utan också att fatta mer välgrundade beslut genom att testa situationer som annars skulle vara dyra eller omöjliga att återskapa.
Eftersom dessa virtuella data genereras i en kontrollerad miljö, blir etiketteringen automatiskt korrekt – vilket minskar behovet av manuell märkning, något som ofta är en flaskhals i övervakad maskininlärning.
Företag i Europa leder utvecklingen
Flera europeiska aktörer ligger långt fram i användningen av digitala tvillingar i kombination med AI och robotik. BMW:s verksamhet i München har i samarbete med Nvidia börjat använda plattformen Omniverse för att simulera hela produktionslinjer för biltillverkning.
Genom att modellera robotarmar och självkörande transportsystem tränas AI-modeller för uppgifter som sortering, objektdetektion och undvikande av rörliga hinder. Enligt BMW leder detta till trettio procents ökning i produktionseffektivitet och färre fel vid verklig implementering.
Ett annat exempel är Kion Group, ett tyskt företag inom logistik och materialhantering med huvudkontor i Frankfurt. I samarbete med Nvidia och Accenture använder Kion digitala tvillingar för att simulera robotflottor och lagerlayouter. Deras AI-modeller, som tränats på syntetiska data, förbättrar lokaliseringsförmåga, skanning av lager och hinderigenkänning. Modellerna kan också anpassa sig till nya layouter utan att tränas om från början.
Bland mindre aktörer utmärker sig Riiico, ett tyskt startup som automatiskt skapar digitala tvillingar från 3D-skanningar av fabriksmiljöer. Dessa tvillingar inkluderar semantisk segmentering av objekt och geometri, vilket är avgörande för att träna AI-modeller som ska navigera i trånga, komplexa industrimiljöer.
Riiicos teknik används redan för att implementera robotik i äldre produktionsanläggningar där befintlig utrustning kombineras med ny automation.
Syntetiska data – från komplement till grundpelare
Tidigare användes syntetiska data främst som nödlösning när verkliga data saknades. I dag ses de i stället som ett fundament för utvecklingen av AI-synsystem. Genom att syntetiska data kan skapas i stor skala och förändras över tid, får ingenjörer möjlighet att införa dynamisk variation – så kallad domänrandomisering.
Det gör det möjligt att simulera nattskift, slitage på utrustning, olika kameraplaceringar eller försämrade sensorer – utan att röra fysisk hårdvara. Även fel kan introduceras medvetet, vilket gör att AI kan tränas för att hantera osannolika men kritiska scenarier. Sådana tester skulle vara både farliga och dyra med verklig utrustning.
Detta möjliggör så kallad hardware-in-the-loop-simulering, där prestanda testas i realtid – inklusive latenser, bildfrekvens och brus – utan att fysiskt bygga upp systemen.
AI-synsystem blir smartare redan innan roboten är i drift
Digitala tvillingar är inte bara ett praktiskt verktyg – de bidrar också till bättre prestanda. AI-synsystem som tränats i virtuella miljöer visar sig vara mer robusta och anpassningsbara i verkligheten.
De hjälper robotar att hantera nya situationer genom att först tränas i miljöer som speglar den verkliga världen. Dessutom möjliggör kopplingen till IoT-data och prestandamätningar att systemen lär sig kollektivt över hela robotflottor.
På så sätt kan ingenjörer besvara viktiga frågor i utvecklingsarbetet: Vad händer om ljuset byts från lysrör till LED? Om transportbandets hastighet ökar med femton procent? Eller om en ny sensor installeras? Med digitala tvillingar blir sådana scenarier inte hypotetiska – de blir träningsdata.
Framtidens robotintelligens börjar alltså inte på fabriksgolvet – utan i en simulerad version av det.
Källa:
EE Times Europe, artikel: How Digital Twins Are Accelerating Vision AI Training for Robotics
