Digital Twins Inteligentes e Interoperáveis

O projeto I2DT abordará de uma forma geral tecnologias fundamentais e diferentes domínios de aplicação de DT interoperáveis. Os principais objetivos do projeto I2DT são (a) criar uma framework de interoperabilidade - desenvolvimento de arquitetura de referência, metodologias e ferramentas de suporte para a construção de DT - e (b) aplicar esses conceitos a domínios relevantes, como a proteção contra incêndios florestais, gestão de aeroportos, estacionamento inteligente, otimização de centro de dados e gestão de bateria para veículos elétricos. Para alcançar estes objetivos serão explorados, no âmbito do projeto I2DT, vários avanços tecnológicos significativos. O projeto irá progredir nos paradigmas de desenvolvimento baseado em modelos e nos testes baseados em modelos, de modo a que possam ser utilizados na construção de DT. Serão desenvolvidos esquemas para a integração de componentes de machine learning numa simulação online, incluindo aspetos de aquisição e preparação de dados, treino e validação. O projeto irá definir uma arquitetura de referência unificada e padrões para a troca de dados entre DT interoperáveis, com especial destaque para a segurança. O I2DT irá disponibilizar ferramentas de suporte não apenas para a engenharia, mas também para a operação dos DT. A vertente nacional deste projeto concentra-se sobretudo na elaboração de metodologias destinadas a garantir a cibersegurança e a preservação da privacidade dos dados associados aos DT. Este projeto engloba diversas áreas da cibersegurança, abordando temas como a autenticação, autorização, proteção da privacidade de dados, comunicação, confiabilidade e testes de software para segurança e funcionalidades. Num contexto mais amplo, a salvaguarda da cibersegurança no âmbito do projeto I2DT é fundamentalmente atribuída à colaboração entre os intervenientes do consórcio nacional. A formulação de metodologias para cibersegurança e segurança baseia-se em técnicas de machine learning, como federated learning e deep learning, combinadas com outras abordagens tradicionais para a deteção de falhas de software, prevenção de ciberataques e proteção da privacidade de dados. Técnicas de machine learning serão igualmente aplicadas no processamento de big data, visando antecipar estados do sistema e proporcionar aos analistas acesso a informações cruciais para a tomada de decisões. Este projeto pretende ainda a criação de DT para 5 casos de uso, nomeadamente para a proteção contra incêndios florestais, gestão de aeroportos, estacionamento inteligente, otimização do centro de dados e gestão de bateria para VE. Os objetivos do projeto nacional incidem na conceção, desenvolvimento e testes de metodologias para garantir a interoperabilidade de forma segura entre DT, dotar a arquitetura da framework das boas práticas e tecnologias de cibersegurança e ainda assegurar a privacidade de dados dos DT. Por outro lado, apesar de as entidades nacionais estarem envolvidas em todas as fases do projeto, a definição dos requisitos, a conceção da arquitetura, e desenvolvimento dos DT referente aos casos de uso será um processo maioritariamente realizado pelas entidades internacionais, com dados e sistemas físicos por elas disponibilizados. Assim, os casos de uso desenvolvidos pelos parceiros internacionais serão essenciais para a validação dos DT desenvolvidos, bem como a avaliação da sua eficácia, interoperabilidade e confiabilidade.