Aplicaciones 🇫🇷 01.08.2026 14:03

Gemelos digitales: cuando la infraestructura crítica recibe un sistema operativo

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En 2026, los gemelos digitales evolucionan de réplicas virtuales a capas operativas para la infraestructura crítica. Empresas como Orange, Siemens Energy y puertos utilizan inteligencia artificial, sensores y computación en el borde para pasar de la visualización al apoyo a la toma de decisiones, mientras que iniciativas nacionales y europeas como JUNN y Destination Earth impulsan plataformas soberanas e interoperables.
En 2026, los gemelos digitales evolucionan más allá de las réplicas 3D para convertirse en capas operativas de la infraestructura crítica, respondiendo a preguntas como qué está sucediendo, qué ocurrirá y qué decisión tomar ahora. Empresas como Orange lo demostraron en VivaTech con Network Digital Twins y Live Intelligence, permitiendo la supervisión de redes en lenguaje natural y la simulación de fallos antes de que ocurran. El sistema SIEAERO de Siemens Energy combina sensores, cámaras, inteligencia artificial y gemelos digitales para inspeccionar líneas eléctricas, generando hasta 300 GB de datos por kilómetro y simulando eventos extremos. El sector energético ve en los gemelos digitales una forma de aumentar la capacidad, con SSE en Reino Unido utilizando IA para elevar la capacidad de transmisión en un 15% en algunas líneas. En India, el puerto de V.O. Chidambaranar ha lanzado una iniciativa de gemelo digital para optimizar las operaciones, con el objetivo de reducir el tiempo de rotación de los buques en un 25%. Oil India desplegó monitoreo industrial en 77 pozos con 482 dispositivos para establecer una base de datos para los gemelos digitales. Ciudades como Chennai están planeando gemelos digitales para la gestión de inundaciones y congestión. El programa Destination Earth de la Unión Europea y el proyecto JUNN de Francia (financiado con 25 millones de euros) están construyendo plataformas nacionales y europeas para gemelos digitales territoriales. La tendencia subraya la necesidad de la IA en el borde para manejar decisiones locales con baja latencia, ya que no todos los datos pueden enviarse a la nube.
Fuente: ActuIA — original
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