TWIST: Utvikler digital tvilling som varsler om skredfare langs vei og jernbane
NGI-prosjektet TWIST kombinerer sanntidsdata fra satellitter, klimastasjoner og bakkeovervåking for å lage en virtuell kopi av norsk infrastruktur. Målet er å gi beslutningstakere et presist og vitenskapelig fundert bilde av skredfaren, oppdatert i sanntid.
( Illustrasjonen er laget ved hjelp av AI-verktøyet DALL-E.)
Langs norske fjellsider og daler går tusenvis av kilometer med vei og jernbane. Mange strekninger er utsatt for naturfare som snøskred, steinsprang og flom. Utfordringen er å vite nøyaktig hvor det er farlig og når.
Det er kjernen i TWIST, finansiert gjennom grunnbevilgningen fra Norges Forskningsråd. Prosjektet samler NGIs kompetanse innen geoteknikk, digital utvikling og risikovurdering i ett felles verktøy: en digital tvilling av terreng og infrastruktur.
– Vi samler alle data som er viktige for å gjøre en geoteknisk vurdering. Det kan være satellittdata, fjernmålingsmetoder, klimadata og meteorologiske data med hyppige oppdateringer, sier Jessica Ka Yi Chiu, forsker ved NGI og prosjektleder i TWIST-prosjektet.
En virtuell kopi av terrenget
En digital tvilling er, enkelt forklart, en virtuell kopi av et fysisk sted. I TWIST-sammenheng betyr det en modell av en skråning eller en infrastrukturstrekning som kontinuerlig oppdateres med data fra virkeligheten.
– Hvis vi kan samle alle disse dataene og bake inn vår geotekniske forståelse av hvordan prosessene foregår, kan vi oppdatere den numeriske modellen mot virkelige data og gjenspeile faktiske forhold. Den digitale tvillingen er en virtuell kopi av hvordan vi ser en skråning og av hvordan den endrer seg under ulike forhold, forklarer Chiu.
På den måten kan man lage et digitalt verktøy som viser den faktiske statusen i en skråning eller langs en strekning i sanntid, der man har nok data. Resultatet er et digitalt dashboard operatører og samarbeidspartnere kan bruke, der man ser risikobildet langs en strekning, med ulike fargekoder som viser ulike farenivåer.
Mange datastrømmer, ett bilde
En av de største tekniske utfordringene i prosjektet er å håndtere datamengden. En lang infrastrukturstrekning genererer enorme mengder informasjon fra ulike sensorer og kilder. TWIST skal gjøre disse dataene brukbare.
– Det kreves kompetanse til å samle inn disse dataene og ha god datastyring. Løsningen må kunne brukes som grunnlag og overføres til andre prosjekter og andre strekninger, påpeker Chiu.
Plattformen er også designet for å kunne kobles til andre systemer. Via åpne grensesnitt skal den kunne integreres i verktøy som infrastruktureiere allerede bruker til ressursforvaltning og håndtering av hendelser.
– I dag finnes det ikke en slik plattform som håndterer geoteknisk naturfare og gir et skalert risikobilde, slår Chiu fast.
Jessica Ka Yi Chiu er prosjektleder for TWIST. ( Foto: Per Olav Solberg)
Pilotstrekninger på plass før sommeren
Prosjektet er i gang, og teamet jobber aktivt med å etablere samarbeidspartnere for pilottesting. Målet er å identifisere én eller flere strekninger – enten langs vei eller jernbane – med flere typer naturfare og dokumenterte hendelser, slik at modellene kan kalibreres mot virkeligheten.
– Vi ønsker en partner vi kan samarbeide med og som kan gi oss tilgang til data og fortelle oss hva de faktisk har behov for. Jeg håper vi har det på plass før sommeren, sier hun.
TWIST har også overføringsverdi til ResiTrans, NGIs store forskningssenter for motstandsdyktig transportinfrastruktur. Mens ResiTrans dekker et bredere spekter – inkludert cybersikkerhet – kan TWIST bidra med den digitale tvillingkomponenten på naturfaresiden.
Jessica Ka Yi Chiu
Senior Engineering Geologist Ingeniørgeologi og bergteknikk jessica.ka.yi.chiu@ngi.no+47 968 77 853