最新のシミュレーション技術として注目されるデジタルツインですが、従来行われてきた取り組みとは具体的にどのような点が違うのか、把握していない方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、デジタルツインと一般的なシミュレーションの主な違いをはじめ、最新のデジタルツインの動向や活用例などを解説します。
デジタルツインはシミュレーション技術の一つ
デジタルツインはシミュレーションの一つとして注目される技術ですが、両者にはアプローチや目的に違いがあります。シミュレーションでは、物理的な対象物を現実空間に再現します。例えば、自動車の風洞実験や建築モデルのテストなどがシミュレーションに該当し、現実の状況を仮想的に再現して、特定の条件下での動作や性能を予測・分析するために使用されます。
一方、デジタルツインは、物理的な対象物やシステムの、いわば「リアルタイムのデジタルコピー」を仮想空間に作成する技術であり、実際のデータを基にした運用状況の監視や最適化に利用されます。例えば、工場の生産ラインのデジタルツインを作成すれば、稼働状況をリアルタイムで把握でき、効率的な運用を可能にします。言い換えれば、シミュレーションは物理的な再現による予測と分析を目的とし、デジタルツインは仮想的な再現によるリアルタイム運用の最適化を目的とします。
関連記事：「デジタルツイン」とは？メリットや課題、活用事例をわかりやすく解説
デジタルツインとシミュレーションの主な違い
デジタルツインは多くの点で、従来のものとは一線を画する特長を有する技術です。ここでは、一般的な従来のシミュレーションを便宜上、次のように定義します。
「現実世界のシステムを模倣した仮想的な環境を現実空間に作り、様々な条件下でそのシステムの挙動を予測・評価するもの」
その上で、デジタルツインがこれとどのように異なるのかを解説します。
連動性
デジタルツインは、仮想空間と現実空間のあいだで双方向的に情報をやりとりできます。一方、シミュレーションは、あらかじめ想定したシナリオに従って仮想環境の設計・構築・運用を行うため、現実世界との連動性は乏しく、実験には人手も必要です。
リアルタイム性
デジタルツインはIoT機器やセンサー類を活用することで、リアルタイムに現実世界の情報を収集・反映できます。一方、従来型のシミュレーションは、「仮説-検証」のプロセスで作業を進めるため、現実世界とのタイムラグが発生しがちです。
分析・予測精度
デジタルツインは、現実のリアルタイムデータを使用することで、高度な分析・予測精度を確保できます。加えて、変化への柔軟性も高いものです。一方で、シミュレーションはあくまでも仮説に基づいて実験モデルを構築するため、デジタルツインに比べると精度が見劣りします。
スケールの規模
デジタルツインは、デジタル上に実験環境を構築するため、いくつものシミュレーションを並行して実行できます。現実世界では再現しにくいような状況も再現可能です。一方、従来のシミュレーションは、デジタルツインほどの柔軟性には欠けることから、特定のシナリオを想定して実行されます。
デジタルツインの新たな活用
デジタルツインはまだ成長の余地を豊富に残しており、最新技術を取り入れることで進化を続けています。
GPUの登場によるデジタルツインの表現力の進化
GPUとは、グラフィックス処理を専門に行うプロセッサ、すなわちGraphics Processing Unitのことで、特に大量のデータを並列に処理する能力に優れています。GPUの登場と進化によって、３Dモデルを用いたデジタルツインのグラフィックス表現は大きく向上しました。
GPUによるリアルタイムレイトレーシングや物理現象のリアルタイム可視化
GPUは、リアルタイムレイトレーシング技術を支える重要な要素です。リアルタイムレイトレーシングとは、光の物理的な動きをリアルタイムで計算し、従来以上にリアルな光の反射や影の表現を可能にする技術です。これを活用することで、ゲームやVRなどのコンテンツで、より美麗な（＝物理的に正確な）グラフィックを実現できます。また、GPUの並列処理能力を活かせば、気象や気候のような複雑な物理現象もリアルタイムにシミュレーションし、可視化することが可能です。
OpenUSDによる様々なデータの統合
OpenUSD（Universal Scene Description）は、Pixar社によって開発された技術で、3Dシーンの統合や共有を行うためのフレームワークです。この技術によって、複数のシステム間でデータの構造を壊さずにリアルタイムで共有し、異なる部門や分野で連携しながら3Dシーンを構築できます。このことを非破壊編集と呼びます。
デジタルツイン上でのロボットシミュレーション
デジタルツインでロボットの検証やトレーニングを行うためには、ロボットに搭載するセンサー情報（カメラやLidarセンサー情報）なども現実世界に対応した正確性が必要です。その点、現実世界を双子のようにコピーできるデジタルツインならば、精度の高いセンサー情報も生成しやすく、ロボットシミュレーションを精緻化・効率化できます。
ROSとの連携によるロボットの動作シミュレーションや動作アルゴリズム開発
デジタルツインとROS（Robot Operating System）を連携させることで、ロボットの動作シミュレーションや動作アルゴリズムの開発が効率的に行えます。ROSとリアルタイムで連携しつつ、システム全体の動作を分析・検証すれば、開発コストの大幅な削減やリスク管理にも貢献できます。
デジタルツイン構築の切り札「OpenUSD」
Pixar社が開発したUniversal Scene Description（OpenUSD）は、複雑な3Dシーンを効率的にやり取りするために設計されたフレームワークです。OpenUSDは、3D仮想世界におけるHTMLのような役割を果たし、膨大なデータを管理・統合するための拡張性の高いプラットフォームを提供します。デジタルツインの構築において、この技術はまさに切り札と言える存在です。
OpenUSDの最大の強みは、デジタルツインに必要な複数の要素やデータを、リアルタイムで統合・管理できる点です。例えば、異なる部門やチームが連携して同じ3Dシーンを編集する場合、従来のワークフローではデータの整合性や作業の同期に課題がありました。しかし、OpenUSDを使用することで、非破壊的な同時編集が可能となり、データの整合性を保ちながらチーム全体で効率的に作業を進められます。
デジタルツインで変わるシミュレーションの活用方法
デジタルツイン技術の導入によって、従来のシミュレーションでは難しかった複雑なシナリオの再現やリアルタイムのデータ活用が可能になりました。その成果は、製造業や自動車業界を中心に現れ始めています。
製造業：ロボット工場が産業のデジタル化を加速
ある製造会社は、ロボット設備を構築するためにNVIDIAのデジタルツイン技術を活用しています。現実の工場の環境を仮想空間上に再現し、リアルなデータに基づいてロボットのトレーニングを行うことで、安全性と効率性の向上に成功しました。
さらに、デジタルツインは、工場レイアウトのシミュレーションのためにも使われています。デジタルツインを活用すれば、実際の工場設備を搬入・移動させることなく、様々な工場レイアウトを試せるので、工場立ち上げまでの時間やコストを短縮することが可能です。
自動車業：自動運転の開発にも活用
ある自動車会社は、自動運転技術の開発にNVIDIAのデジタルツインを活用しています。自動運転車の開発では、膨大なシナリオを試行し、安全性や性能を検証することが必要です。しかし、現実世界でこれを行うには、時間やコストがかかる上、一部のシナリオは現実での再現が難しい場合もあります。
そこでデジタルツインを活用し、現実の道路環境を仮想環境上に再現することで、多様なシナリオに対応したシミュレーションを実行できるようにしました。デジタルツインならば、実際のセンサー データをもとにして修正を加えることも可能です。これらの結果、自動運転技術の開発を加速させることに成功しています。
まとめ
デジタルツイン技術を活用することで、従来以上の精度と効率性をもってシミュレーションができるようになります。デジタルツイン技術の導入にあたっては、NVIDIA Omniverseを活用するのがおすすめです。NVIDIA Omniverseを活用すれば、物理空間を正確に仮想空間上に反映できます。昨今では生成AIとの連携も行われており、AIによって生成された製品データをデジタルツイン上で統合することも可能です。ぜひ導入をご検討ください。
