Des experts associent les jumeaux numériques à la science des données complexes

Une perspective suggère que les « jumeaux numériques » ne sont pas simplement des outils scientifiques, mais constituent un exemple d’intégration de la science de la complexité et de la science des données dans un nouveau domaine scientifique. Un « jumeau numérique » est une représentation numérique d’un objet ou d’un système du monde réel.

L’idée est née du secteur manufacturier mais a été adoptée par la science, notamment dans les domaines de la médecine, de l’immunologie et de l’épidémiologie. Les jumeaux numériques sont généralement mis à jour et améliorés fréquemment ou continuellement avec des données réelles provenant de l'objet réel que les jumeaux numériques reflètent, ce qui permet aux chercheurs d'explorer des scénarios de type « et si » qui sont jusqu'à présent inexplorés expérimentalement dans l'objet ou le système réel.

Frank Emmert-Streib et ses collègues affirment que la complexité des systèmes simulés, tels que le système climatique et des économies entières, relie les jumeaux numériques au domaine de la science de la complexité. La simulation et l'apprentissage inhérents aux jumeaux numériques pourraient être utilisés dans d'autres approches, notamment l'IA explicable (par opposition aux modèles d'apprentissage automatique « boîte noire » plus courants d'aujourd'hui) et l'apprentissage incrémentiel à partir de sources de données séquentielles continues telles que le marché boursier ou les indicateurs économiques.

L'étude est publiée dans la revue Nexus PNAS.

Selon les auteurs, un nouveau domaine, la « science des données complexes », pourrait combiner les techniques et les connaissances de la science de la complexité et de la science des données et fournir de nouvelles connaissances et capacités qui peuvent aider la société à résoudre ses défis.

Fourni par PNAS Nexus