L’intelligenza artificiale industriale e i digital twin stanno trasformando il modo in cui aziende e centri di ricerca progettano prodotti, processi e infrastrutture. L’idea alla base è semplice ma potente: simulare il mondo reale in ambienti virtuali estremamente accurati per testare soluzioni, ottimizzare processi e ridurre tempi e costi prima ancora di costruire fisicamente impianti o prodotti.
Questa evoluzione si basa su una combinazione di tecnologie emergenti, tra cui modelli fisici basati su AI, infrastrutture di calcolo accelerato e piattaforme di simulazione avanzata. In questo contesto si inserisce la collaborazione tra NVIDIA e Dassault Systèmes, che integra le piattaforme Virtual Twin di Dassault con l’ecosistema di calcolo accelerato NVIDIA, le librerie CUDA-X e le tecnologie Omniverse.
L’obiettivo è permettere a progettisti, ingegneri e aziende di utilizzare modelli virtuali altamente realistici per simulare scenari complessi e migliorare l’efficienza nei processi di sviluppo e produzione.
Simulazione avanzata e modelli fisici basati su AI
Le piattaforme di virtual twin rappresentano una delle applicazioni più avanzate dell’AI industriale. Questi modelli digitali replicano il comportamento di sistemi reali – macchinari, veicoli, materiali o interi stabilimenti – consentendo di simulare e testare condizioni operative prima della realizzazione fisica.
All’interno di questo ecosistema, il software SIMULIA di Dassault Systèmes utilizza librerie CUDA-X e modelli di AI physics per simulare il comportamento fisico di componenti e sistemi con maggiore precisione. Questo consente agli ingegneri di prevedere in modo rapido e accurato i risultati delle simulazioni durante le fasi di progettazione.
Parallelamente, NVIDIA utilizza tecnologie di ingegneria dei sistemi basate su modelli sviluppate da Dassault Systèmes per accelerare la progettazione e la distribuzione globale di infrastrutture di calcolo su larga scala, incluse le cosiddette AI factory destinate a supportare applicazioni di intelligenza artificiale industriale.
Dassault Systèmes, dal canto suo, prevede di distribuire infrastrutture AI basate su tecnologia NVIDIA attraverso la propria piattaforma cloud sovrana OUTSCALE, rendendo disponibili capacità di calcolo AI per clienti distribuiti in diversi continenti nel rispetto dei requisiti di sovranità dei dati e sicurezza.
Dall’automotive alle scienze della vita
Le tecnologie di digital twin e AI industriale stanno già trovando applicazione in numerosi settori produttivi.
Nel settore automotive, ad esempio, Lucid Motors utilizza simulazioni avanzate e modelli fisici basati su AI insieme agli strumenti di ingegneria di Dassault Systèmes per accelerare lo sviluppo dei veicoli elettrici e dei sistemi di propulsione.
Nelle scienze della vita, ricercatori e aziende stanno sfruttando i modelli virtuali per accelerare la scoperta di molecole e materiali, nonché lo sviluppo di terapie e nuovi alimenti sostenibili. In questo contesto entra in gioco anche la piattaforma NVIDIA BioNeMo, utilizzata per attività di ricerca nel campo biologico e farmaceutico.
Un esempio arriva dal gruppo alimentare Bel, che utilizza modelli virtuali per studiare proteine alimentari e sviluppare alternative non casearie ai prodotti lattiero-caseari tradizionali. I modelli virtuali ad alta risoluzione permettono di simulare e validare più rapidamente nuovi ingredienti e processi produttivi.
Automazione industriale e aerospazio
Anche il settore dell’automazione industriale sta adottando i digital twin per progettare e validare sistemi produttivi prima della loro implementazione reale. L’azienda giapponese Omron utilizza modelli virtuali e sistemi di physical AI per sviluppare tecnologie di automazione con maggiore affidabilità, riducendo i rischi nella fase di deployment.
Nel comparto aerospaziale, ricercatori e ingegneri del National Institute for Aviation Research della Wichita State University utilizzano digital twin e modelli AI per accelerare progettazione, test e certificazione degli aeromobili.
In questi scenari, i modelli virtuali consentono di analizzare grandi quantità di dati, simulare condizioni operative complesse e testare modifiche progettuali prima della costruzione dei prototipi.
Modelli del mondo basati sulla fisica
Uno degli elementi chiave di questa evoluzione è rappresentato dai cosiddetti Industry World Models, modelli computazionali basati su conoscenze scientifiche avanzate che incorporano competenze di livello specialistico in discipline come biologia, fisica e scienza dei materiali.
Questi modelli permettono di simulare ambienti e sistemi reali con elevata precisione, consentendo a ricercatori e sviluppatori di analizzare scenari che spaziano dal sequenziamento del DNA alla progettazione di materiali più resistenti per veicoli e infrastrutture.
Secondo Pascal Daloz, CEO di Dassault Systèmes, la conoscenza del mondo reale rappresenta la base su cui costruire modelli digitali sempre più accurati. “La conoscenza è codificata nel mondo vivente. Con i nostri virtual twin stiamo imparando dalla vita e allo stesso tempo comprendendola per replicarla e scalarla.”
Verso una nuova fase dell’AI industriale
L’integrazione tra digital twin, modelli fisici basati su AI e infrastrutture di calcolo accelerato rappresenta uno dei pilastri della nuova fase dell’intelligenza artificiale industriale.
Grazie a queste tecnologie, aziende e centri di ricerca possono simulare processi complessi, testare soluzioni e ottimizzare sistemi prima della loro implementazione nel mondo reale. Questo approccio permette di ridurre tempi di sviluppo, migliorare l’efficienza produttiva e progettare prodotti più sostenibili.
In prospettiva, la convergenza tra AI industriale, simulazione fisica e digital twin potrebbe ridefinire l’intero ciclo di vita dei prodotti, trasformando la progettazione e la produzione in processi sempre più basati su modelli digitali ad alta fedeltà.
