Panorama de Digital Twins na América Latina
Imagem de capa gerada pelo ChatGPT 4.0.
Por Ismar Frango Silveira & Valeria Farinazzo Martins
A evolução da Realidade Virtual (VR) para os Digital Twins (DT) – também conhecido como Gêmeos Digitais – é um grande avanço na tecnologia imersiva e interativa, criando uma conexão entre o mundo físico e o mundo virtual. Isso permite simular, prevenir e otimizar processos reais.
Digital Twins são representações virtuais de objetos ou sistemas físicos que são atualizadas em tempo real, diferente das simulações que são modelos estáticos usados para testar cenários específicos.
Os DT, que começaram a ser usados pela NASA em 2010 (NASA, 2012), agora têm aplicações em várias áreas, incluindo a Educação. Eles podem criar simulações realistas e interativas, ajudando na previsão de cenários futuros e na melhoria dos processos de ensino.
Na Educação, os DT têm o potencial de criar simulações realistas e interativas que ajudam os alunos a explorar e entender conceitos complexos, especialmente nas áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática (STEAM). Utilizando as informações obtidas por meio de análises de aprendizagem multimodais realizadas no modelo de DT, é possível observar o efeito das mudanças de variáveis em réplicas digitais fieis de estudantes e grupos, experimentando assim diferentes cenários educacionais antes de sua implementação no mundo físico (Zacher, 2020).
Outras áreas de aplicação de DT incluem:
- Saúde: Treinar procedimentos médicos e cirúrgicos com simulações realistas de anatomia e equipamentos.
- Arquitetura e Engenharia: Modelar e analisar prédios e infraestruturas com dados em tempo real, integrados a sistemas de modelagem de informações.
- Treinamento Técnico: Melhorar a eficiência e segurança em treinamentos para manutenção e operações industriais, especialmente em situações de risco.
Existem diferentes tipos de DT (Martins et al., 2024), cada um com características específicas e aplicações em diversas áreas. Entre os principais, está o DT de componentes (CDT – Component Digital Twin), que é utilizado para monitorar o funcionamento de partes importantes de máquinas ou sistemas, ajudando a prever falhas e otimizar a manutenção. Também existe o DT de ativos (ADT – Asset Digital Twin), que pode representar objetos físicos inteiros, sendo usado para melhorar o design de produtos antes de sua fabricação e prever a necessidade de reparos.
Outro tipo é o DT de processos (PDT – Process Digital Twin), que foca em processos de produção ou administrativos, auxiliando na identificação de problemas e na melhoria da eficiência. Já o DT de sistemas (SDT – System Digital Twin) combina vários componentes e processos para otimizar a operação de sistemas complexos, como os de energia e infraestrutura.
Há também o DT de ambientes (EDT – Environment Digital Twin), que representa lugares físicos, como cidades ou edifícios, e é útil no planejamento urbano e na gestão de recursos. O DT organizacional (ODT – Organization Digital Twin), por sua vez, simula processos de negócios, ajudando empresas a tomar decisões estratégicas e a gerenciar melhor seus recursos.
Por fim, o DT humano (HDT – Human Digital Twin), uma tecnologia mais recente, está sendo explorado em áreas como saúde e esportes, permitindo personalizar tratamentos médicos e monitorar a saúde de forma mais precisa. Esses diferentes tipos de DT têm o potencial de transformar várias indústrias, melhorando a eficiência e facilitando a tomada de decisões.
Com o tempo, a definição original da NASA se expandiu. Agora, os DT são descritos como modelos de software que representam um produto em todas as etapas da produção, permitindo comparar o estado atual com o modelo e corrigir problemas. Isso cria uma representação virtual do mundo real, permitindo comunicação constante entre ambos os mundos durante o processo de produção (Zacher 2020).
A implementação dos DT na educação enfrenta vários desafios, principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil e toda a América Latina. Esses desafios incluem a falta de infraestrutura, ausência de políticas públicas de apoio, e o alto custo e complexidade inicial da implementação. Além disso, é crucial lidar com questões de privacidade e segurança dos dados, seguindo as leis de proteção de dados de cada país.
Segue um resumo simplificado sobre o uso de DT na América Latina (Silveira et al. 2024; Atlantico, 2022; Market Data Forecast, 2023; StartUs Insight, 2024; Wilson Center, 2023):
- Brasil: Usa DT principalmente na indústria de óleo e gás e na manufatura. Também está aplicando essa tecnologia no setor de construção com soluções de Building Information Modeling (BIM) para monitoramento em tempo real.
- México: O uso de DT é mais comum na indústria automotiva e na manufatura avançada, devido à forte presença dessas indústrias no país.
- Chile e Peru: Focam na mineração, utilizando DT para aumentar a eficiência e reduzir riscos nas operações de mineração.
- Colômbia: Está começando a adotar DT em setores como infraestrutura, energia e saúde. O objetivo é melhorar a gestão de grandes projetos urbanos, otimizar operações de energia e mineração, e apoiar startups em inovação tecnológica.
- Argentina: Explora DT em indústrias como manufatura, agricultura e petróleo e gás. Na manufatura, a tecnologia ajuda a melhorar a eficiência dos processos. Na agricultura, auxilia na previsão de colheitas e no gerenciamento de recursos. No setor de energia, é usada para otimizar a operação de equipamentos e a sustentabilidade.
Ao considerarmos o panorama dos Digital Twins na América Latina, fica claro que essa tecnologia está se consolidando como uma ferramenta transformadora em diversas indústrias, desde a educação até setores como mineração e manufatura. No entanto, a implementação eficaz desses sistemas enfrenta barreiras, especialmente em países em desenvolvimento, onde questões de infraestrutura e custos iniciais podem limitar o progresso. Isso provoca uma reflexão: até que ponto, nós, da América Latina, estamos preparados para integrar essas inovações em nossa realidade?
Referências
Atlantico. *The 2023 Latin America Digital Transformation Report*. Atlantico. https://www.atlantico.vc/reports/latin-america-digital-transformation-2023, 2023.
Market Data Forecast. (2021). *Latin America Digital Twin Market Analysis Report (2021–2026)*. Market Data Forecast. https://www.marketdataforecast.com/market-reports/latin-america-digital-twin-market
Martins, V.F.; Bachmann, J.E.C.; Cardoso, A. & Silveira, I.F. A three-tiered architectural model for Digital Twins in Education. In: Anais do CBSoft 2024.
NASA – National Research Council; Division on Engineering, Physical Sciences; Aeronautics, Space Engineering Board; Steering Committee for NASA Technology Roadmaps. NASA Space Technology Roadmaps and Priorities: Restoring NASA’s Technological Edge and Paving the Way for a New Era in Space. National Academies Press, 2012.
Silveira, I.F.; Martins, V.F.Cardoso, A. Aplicações, Desafios e Limitações dos Digital Twins na América Latina. [Manuscrito enviado para] Anais do LatinoWare, 2024.
StartUs Insights. *20 Top Digital Twin Startups to Watch in 2025*. StartUs Insights. https://www.startus-insights.com/digital-twin-startups-2025
Wilson Center. *Going Digital in Latin America*. Wilson Center. https://www.wilsoncenter.org/article/going-digital-latin-america.
Zacher, S. Digital twins for education and study of engineering sciences. International Journal on Engineering, Science and Technology, v. 2, n. 2, p. 61-69, 2020.
Autoria
Ismar Frango Silveira possui Graduação em Matemática-Informática pela UFJF – Universidade Federal de Juiz de Fora (1994), Mestrado em Ciência – Informática pelo ITA – Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1997) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela POLI-USP – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2003). Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Presbiteriana Mackenzie, atuando nos cursos de Graduação da Faculdade de Computação e Informática, no Programa de Mestrado e Doutorado em Engenharia Elétrica e Computação e no Programa de Mestrado Profissional em Computação Aplicada. É membro das comunidades científicas LACLO (Comunidade Latino-americana de Tecnologias de Aprendizagem), HCI-Collab (Rede Colaborativa para suportar os processo de ensino e aprendizagem na área de Interação Humano-Computador em nível iberoamericano) e VG-Collab (Rede Colaborativa de pesquisa e desenvolvimento de jogos na Iberoamérica).
Valeria Farinazzo Martins é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1995), possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2000) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2011). Tem estágio pós-doutoral pela Universidade Federal de Itajubá (2014). É professor assistente doutor I nos cursos de Ciência da Computação, Sistemas de Informação e Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM). Está como coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (UPM) desde agosto de 2023. Atuou, também, como professora colaboradora no Programa de Pós-Graduação em Distúrbios do Desenvolvimento da UPM de 2018 a 2023. Participa e é Coordenadora da Rede de Colaboração internacional HCI-Collab e participa da rede de colaboração VG-Collab. É a representante latino-americana da Asociación Interacción Persona-Ordenador (ES) desde 2022.
Como citar essa matéria:
SILVEIRA, Ismar Frango; MARTINS, Valeria Farinazzo. Panorama de Digital Twins na América Latina. SBC Horizontes. ISSN 2175-9235. setembro de 2024. Disponível em: <https://horizontes.sbc.org.br/index.php/2024/09/panorama-de-digital-twins-na-america-latina/>. Acesso em: dd mês aaaa.
