Digital Twin of a Building Powered by Artificial Intelligence and Demonstrated in Virtual Reality

Abstract

En digital tvilling er definert som en virtuell representasjon av et fysisk objekt, oppnådd gjennom data og simulatorer for sanntidsprediksjon, optimalisering, overvåking, kontroll og forbedret beslutningstaking. Dessverre er begrepet fortsatt vagt og sier lite om den digitale tvillingens evner. Nylig har evnenivå rammeverket for digitale tvillinger blitt introdusert for å løse dette problemet. Rammeverket sier i utgangspunktet at en digital tvilling, basert på dens evne, kan kategoriseres på en skala fra null til fem, referert til som henholdsvis frittstående (standalone), beskrivende (descriptive), diagnostisk (diagnostic), prediktiv (predictive), preskriptiv (prescriptive) og autonom (autonomous). Denne masteroppgaven tar sikte på å demonstrere evnenivå rammeverket for digitale tvillinger ved bruk av et eksisterende bygg som et use case. Dette gjøres ved å kombinere styrkene til avanserte sensorteknologier, kunstig intelligens og virtuell virkelighet (VR). Sluttproduktene av denne oppgaven er en modulær og skalerbar digital tvilling basert på evnenivå rammeverket, et minimumsverdiprodukt bestående av et VR-headset, og anbefalinger for ytterligere forbedringer av arbeidet. Et video opptak som demonstrerer evnenivåene følger også med, tatt opp i VR-miljøet. En fysisk demonstrasjon i VR kan også vises etter ønske.

A digital twin is defined as a virtual representation of a physical asset enabled through data and simulators for real-time prediction, optimization, monitoring, controlling, and improved decision making. Unfortunately, the term remains vague and says little about its capability. Recently, the concept of capability level has been introduced to address this issue. The concept basically states that a digital twin, based on its capability, can be categorized on a scale from zero to five, referred to as standalone, descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive, and autonomous, respectively. The current thesis aims to physically demonstrate the concept with a built environment as a use case. It does so by combining the strengths of advanced sensor technologies, artificial intelligence, and virtual reality. The end products of this thesis are a modular and extendable digital twin based on the capability level concept, a minimum value product consisting of a virtual reality headset, and recommendations for further improvements of the work. This thesis is also accompanied with a video recorded in the virtual reality environment linked in the relevant chapters. A live demonstration in virtual reality can be provided on request.