Глеб Папышев — аспирант Гонконгского университета науки и технологии, автор научной статьи Exploring city digital twins as policy tools, рассказал ICT.Moscow о практических аспектах применения цифровых двойников городов в мире — у каких городов наиболее перспективные разработки в этой области, почему такие проекты никогда не будут абсолютно открытыми для всех, какие сценарии моделирования городских процессов сегодня используют чаще и как жители могут влиять на развитие города, просто оставляя цифровой след в цифровом двойнике.

Интервью проводилось в начале февраля 2022 года.

— Кто сегодня занимается созданием цифровых двойников городов?

Сейчас большинство цифровых двойников городов создаются государственными институтами, редко это инициатива частных компаний. В основном речь идет о партнерстве городской администрации с какой-то большой компанией. Другой вариант — цифровой двойник создается с использованием внутренних компетенций непосредственно госорганов.

В разных странах происходит по-разному. Например, виртуальный двойник Сингапура создается французской компанией Dassault Systemes в партнерстве с администрацией города. В Австралии пытаются создавать двойники не только городов, но даже работают над созданием цифровых двойников целых провинций: например, Нового Южного Уэльса или Виктории. Там все осуществляется внутренними компетенциями департаментов различных государственных учреждений.

В Европе создается несколько цифровых двойников внутри большой инициативы Евросоюза — DUET Digital Twins. Подобные проекты разрабатываются в различных районах многих европейских городов. Перспективы объединения этих моделей в одну общую систему, насколько я знаю, нет.

Что касается объединения моделей, то в Великобритании есть интересная инициатива — подразделение Кембриджского университета Digital Built Britain. Они хотят создать большое количество моделей различных городов, поселений, районов и потом попытаться их объединить в цифровой двойник всей страны. Самый большой пилотный проект сейчас реализуется в Кембридже. Большинство данных, вероятнее всего, государственные, у университета проблем с доступом к ним быть не может.

— Как разные участники создания цифрового двойника города делятся своими данными?

Данные, которые касаются непосредственно города, в большинстве случаев и принадлежат городу или государству. Например, о застройке, коммунальных службах, газопроводах, строении метрополитена и всего прочего, из чего в итоге составляется модель города. А необходимость в частных данных возникает при желании смоделировать, например, движение людей. Чаще всего источники таких данных — это или телеком-операторы, с которыми заключаются партнерства, или компании, которые устанавливают сенсоры внутри города и мониторят передвижение людей.

Далее, данные нужно где-то хранить, а цифровой двойник — это достаточно большая модель, для нее нужно создавать определенные серверы. В дальнейшем можно будет проследить тренд отказа от использования облачных ресурсов в пользу хранения на специальных государственных серверах всех чувствительных данных, доступ к которым ограничен мерами безопасности или чем-то подобным.

— В таком случае, возможно ли разграничить уровни доступа к данным цифрового двойника для разных типов пользователей?

Из обсуждений в научной литературе видно, как приходит понимание того, что вопросы безопасности играют очень важную роль при построении таких моделей города. Соответственно, можно себе представить, что будет тренд на дифференциацию доступности тех или иных моделей для разных пользователей цифровых двойников.

Если сейчас мы посмотрим на то, как строятся эти модели, то чаще всего это не одна большая модель, в которой заложены все эти данные, а совокупность нескольких, которые составляют цифровую оболочку города. Я могу предположить, что таким же образом будет выстраиваться и доступ к ним.

Визуализация текущей и планируемой подземной инфраструктуры сингапурского района Марина-Бэй. Источник: Digital Underground

Например, в Сингапуре недавно была добавлена большая часть модели — Digital Underground (на иллюстрации — прим.), в которой выстроены все подземные системы коммуникаций города. Предполагаю, что будет возможность переключения между доступом к составным частям модели в зависимости от того, какой доступ получают те или иные пользователи.

— Какие задачи цифровые двойники городов решают для бизнеса и для жителей?

Во-первых, предприниматели могут заниматься стимулированием каких-то процессов в городе, которые повлияют на расположение их бизнеса, количество клиентов. Во-вторых, мотивировать бизнес заходить в такие проекты может то, что они смогут использовать доступ к этой модели как к инструменту для аналитики и продавать соответствующие аналитические услуги. Можно добавить, что если в каком-то городе некая компания создала успешный цифровой двойник, то весьма вероятно и другие города будут готовы заключать подобного рода контракты с этой компанией для создания таких же моделей.

Что касается обычных людей, то, с одной стороны, функционал сегодняшних моделей достаточно ограничен для жителей, потому что по сути это просто очень подробная 3D-карта города, и не совсем понятно, чем она может быть полезна. Но с другой стороны, цифровой двойник может дать людям возможность высказывать свое мнение по отношению к чему-то через свое поведение внутри 3D-модели или через какое-то голосование, обсуждение. Это достаточно интересный инструмент для развития активности внутри города.

Еще интересным аспектом является принадлежность данных. В Барселоне в рамках проекта DECODE проходили эксперименты в области того, каким образом жители могут монетизировать свои персональные данные, выбирая компании, которые получают доступ к информации об их поведении в городе. Вероятно, подобные истории будут развиваться внутри цифровых двойников, если люди получат возможность самостоятельно распоряжаться генерируемыми внутри города данными, а не просто отдавать их технологическим корпорациям или госорганам.

— К слову о данных: верно ли, что их сбор — это одна из основных сложностей при разработке цифровых двойников города? В целом, с какими проблемами сталкиваются разработчики при создании цифровых двойников городов?

Я уже упомянул контекст их доступности разным участникам этого процесса. Помимо доступности, в данных, используемых в моделях цифровых двойников, могут быть большие погрешности. И возможна ситуация, что необходимые для построения той или иной части модели данные в принципе отсутствуют или не структурированы.

Если у города нет фреймворков Data Governance (то есть общей концепции сбора и управления данными), нужно создавать стандарты для сбора данных — как минимум для тех государственных организаций, которые участвуют в создании конкретных моделей. А если подключаются какие-то частные игроки, то и они должны стандартизировать свои данные, чтобы их можно было интегрировать в создаваемый цифровой двойник.

Барьерами могут стать нежелание организаций делиться информацией или «соревнования» между министерствами, их незаинтересованность в том, чтобы с кем-то делиться данными.

Еще одним ключевым фактором является то, что данные по своей структуре очень сильно разнятся и несут в себе очень разную информацию о происходящих в городе процессах. Чтобы из этого набора делать какие-то прогнозы и аналитические отчеты, нужны очень сильные профессиональные навыки. На мой взгляд, крайне сложно на основе такого большого количества различных показателей вычленять паттерны, делать выводы или тем более принимать управленческие решения.

Интеграция подобного рода модели в процесс городского управления будет занимать достаточно длительный период. Например, когда пытаются использовать искусственный интеллект на практике, скажем, во врачебной деятельности, очень часто мы слышим о том, что врачи не понимают эту историю, не верят рекомендациям таких алгоритмов. Что-то подобное представить в контексте цифрового двойника города очень легко.

Есть сложность и с тем, что предиктивные модели чаще всего ограничены собранными историческими данными. Например, очень сложно моделировать поведение людей в каких-то радикальных ситуациях, таких как, например, COVID-19. Или мощности модели может не хватить, чтобы оценить какое-то большое вмешательство, например, постройку здания, которое полностью переформатирует движение людей.

Еще один барьер помимо данных — дороговизна. Цифровой двойник требует больших вложений в создание инфраструктуры, хранение данных, вычислительные мощности для построения предиктивных моделей. Если мы посмотрим на цифры, которые публикуют страны, создающие цифровых двойников, это всегда огромные контракты, чаще всего с какими-то большими корпорациями на миллионы долларов.

Теперь о регуляторных проблемах. В первую очередь это вопрос доступности модели и ее данных. Появляется необходимость в определенных протоколах для организации работы с ними. Если модель изначально не выложена в открытый доступ, можно предположить, что для работы с ней каким-то частным игрокам или простым жителям нужно будет проходить какую-то определенную аккредитацию.

Во-вторых, это вопросы защиты персональных данных. Например, чтобы модель учитывала информацию о перемещении людей в городе, нужны данные или с сенсоров, или от телеком-операторов. Но на примере COVID-19 и сервисов отслеживания перемещения и контактирования людей (Contact Tracing) мы видим, что это вызывает в том числе этические вопросы. Соответственно, нужно создавать особые правовые условия, чтобы проводить подобного рода эксперименты. В этом контексте интересным ответом может быть создание регуляторных песочниц, когда цифровые двойники будут находиться в специальных правовых режимах, где с них будет сниматься определенная регуляторная нагрузка в отношении, например, персональных данных.

— Вы предлагали использовать синтетические данные для моделирования перемещения людей в городах. Снимет ли это часть барьеров? Можно ли этот подход использовать для прогнозирования иных процессов?

В статье мы с соавтором, доцентом Гонконгского университета науки и технологии Масару Яриме, в основном акцентировали внимание на микроданных о поведении человека внутри города. На нынешнем этапе развития цифровых двойников все-таки перемещение человека в городе является самой яркой и чаще всего обсуждаемой темой. Помимо этого, можно себе представить и иные ситуации для моделирования: предпочтения людей по поводу посещения тех или иных заведений внутри города, сбор еще какой-то поведенческой информации.

Если мы говорим о моделировании каких-то ситуаций, которые никогда не случались, например, природные катастрофы, то здесь встает вопрос о том, что конкретно мы пытаемся смоделировать. Если мы хотим смоделировать поведение человека в таких условиях, как люди будут разбегаться при землетрясении и разрушении зданий, то это опять нас возвращает к вопросам перемещений внутри города.

Моделирование наводнения в цифровом двойнике Хельсинки. Источник: Geomatics World

А если мы говорим о моделировании воздействия природных катастроф на здания внутри города, то это другая история. Нынешние цифровые модели в принципе позволяют производить подобного рода операции, поскольку включают в себя информацию о материалах, из которых сделаны постройки, и можно делать вычисления того, как внешние воздействия повлияют на них в различных ситуациях. В целом моделирование природных катастроф — это очень большая область в науке, отдельная область знаний, где происходит большое количество экспериментов.

— Цифровой двойник города сможет прогнозировать влияние внешних факторов на разные городские системы в связке (например, изменение покрытия сотовой связью из-за разрушения землетрясением здания)?

Существующие модели уже сейчас позволяют делать подобного рода моделирование, потому что покрытие сотовой связи и обеспечение районов города различного рода энергией уже сейчас закладываются в эти модели. Все эти данные, насколько я понимаю, уже активно используются в них.

— Есть мнение, что цифровой двойник предполагает полную двустороннюю синхронизацию модели и реального объекта. В случае с городом — возможность управлять городскими системами через цифрового двойника. Согласны ли вы с этим? Кто в мире больше всего приблизился к созданию полноценного цифрового двойника города?

Если мы строго интерпретируем саму концепцию цифровых двойников, то да, это всегда система, которая имеет обратную связь, когда инфраструктура может управляться через цифровую копию. В своей статье я начинаю с рассказа о миссии «Аполлон-13», когда все пошло не так и специалисты NASA на земле моделировали ситуацию, происходящую на космическом корабле, получая в режиме реального времени информацию от экипажа. Они справились, и миссия вернулась на Землю.

Мне кажется, у всех компаний и городов, которые занимаются подобного рода проектами, есть амбиции для того, чтобы устраивать двустороннюю связь между цифровой копией и реальным объектом. Но сейчас представить то, что мы управляем какими-то процессами внутри города, просто смотря на некий дэшборд со значениями или на его 3D-модель, достаточно сложно.

— Вы упомянули перспективность использования искусственного интеллекта в цифровых двойниках. Сколько лет нас отделяют от полного управления городом с помощью ИИ?

COVID-19 нас очень сильно приблизил к этому моменту. Как мы видим, для борьбы с эпидемией большое количество регуляторных проблем, которые касаются новых технологий, были сняты. Приложения для Contact Tracing, которые казались нам какими-то дистопичными историями еще четыре года назад и которым никакой регулятор никогда бы в жизни не разрешил собирать данные о передвижении людей, сейчас кажутся абсолютно нормальной историей. В настолько быстро меняющемся мире предсказать, когда это будет и где, достаточно сложно.

Думаю, что все начнется с пилотных проектов внутри городов, в отдельных районах будут автоматизироваться какие-то определенные функции. Если отдельные пилоты окажутся успешными, в будущем они будут собираться в более сложные системы, которые будут управлять непосредственно целыми городами. Но я не думаю, что это произойдет в ближайшем будущем.

— А какие инструменты могут применяться для постоянного обновления пространственных данных о городе?

В Гонконге для создания моделей высотных зданий используются дроны, которые облетают эти небоскребы. Использование беспилотных автомобилей как источника геоданных для цифрового двойника города тоже вполне вероятно. Но чаще всего беспилотными автомобилями занимаются частные компании, то есть государству нужно будет вырабатывать какие-то договоренности с ними, для того чтобы они делились своими данными.

— Иными словами, может возникнуть новый рынок, где, например, оператор беспилотного транспорта помимо перевозок начнет заниматься реализацией собираемых пространственных данных?

Да, я думаю, что это возможно. Не удивлюсь, если подобное уже происходит и уже есть компании, которые таким образом делятся данными.

Еще одним примером переиспользования для цифровых двойников уже имеющихся данных может быть анализ социальных сетей, где выкладываются фотографии различных зданий. Если собирать достаточно часто меняющуюся подборку данных, можно прослеживать определенные изменения, которые, например, происходят с фасадами зданий.

— Видите ли вы перспективность использования цифровых двойников городов в рамках концепции метавселенных?

Тут первым возникает вопрос — зачем метавселенной такая же подробная модель города? Метавселенные сейчас — это все-таки такие «мультяшные» истории с не очень реалистичными пространствами. А основная роль цифрового двойника — смоделировать город настолько подробно, насколько это возможно, для принятия управленческих решений. Поэтому я не думаю, что есть необходимость использовать модель цифрового двойника для создания метавселенной.

За исключением кейса Сеула, инициатива по созданию метавселенной исходит из частных компаний, а созданием цифровых двойников чаще занимаются государственные или муниципальные службы. Создание метавселенной для какого-то муниципалитета на основе их цифрового двойника звучит как очень странное решение.

Тем не менее, метавселенные сами по себе открывают очень большой потенциал для городских управленцев. С их помощью, вероятно, будут собираться поведенческие данные о том, что люди делают в городе, какие у них предпочтения внутри конкретного города, чем они занимаются и так далее. Понятно, что все это будет происходить с поправкой на деятельность людей в метавселенной, а не в реальном пространстве.