Entwicklung digitaler Zwillinge für ein ganzheitliches Verständnis von Transmissions- und Wirkungsketten
Digitale Zwillinge zur Analyse komplexer Systeme
Im Projekt TwinChain wird die methodische Grundlage für den Einsatz digitaler Zwillinge zur Analyse komplexer Transmissions- und Wirkungsketten entwickelt. Ziel ist es, reale Systeme mithilfe simulationsbasierter Modelle so abzubilden, dass Risiken, Wechselwirkungen und Handlungsoptionen frühzeitig erkannt und bewertet werden können. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung verlässlicher, datengetriebener und skalierbarer Modellierungs- und Simulationsansätze, die Entscheidungsträger/innen bei der Auslegung und Absicherung kritischer Systeme der zivilen Sicherheit unterstützen. Während die potenziellen Anwendungsfelder vielfältig sind, erfordern insbesondere Pandemien den Schutz sowohl der kritischen Infrastruktur als auch der Bevölkerung.
Kombination von Daten, Simulation und künstlicher Intelligenz
Kern der Methodik ist ein mehrstufiger Modellierungsansatz, der hochaufgelöste Daten, agentenbasierte Simulationen, numerische Strömungsmechanik sowie Methoden der künstlichen Intelligenz miteinander kombiniert. Durch diese Integration können sowohl direkte Interaktionen zwischen Akteuren als auch indirekte Übertragungs- und Ausbreitungsmechanismen realitätsnah erfasst werden. Digitale Zwillinge ermöglichen so die systematische Untersuchung von Szenarien, die Bewertung von Maßnahmen und die Identifikation robuster Strategien unter Unsicherheit.
Veranschaulichung der Verzahnung im Projekt TwinChain
TwinChain vereint eine interdisziplinäre Forschungsgemeinschaft aus Mathematik, Informatik, Ingenieurwissenschaften, Softwaretechnologie sowie Epidemiologie und öffentlicher Gesundheit. Durch die enge Verzahnung der unterschiedlichen Expertisen soll im Projekt ein besseres Verständnis komplexer Ausbreitungsprozesse ermöglicht und die evidenzbasierte Entscheidungsunterstützung im Gesundheitsmanagement gestärkt werden.
Modellkopplung und Hochleistungsrechnen für realitätsnahe Szenarien
Ein zentraler Aspekt ist die Kopplung von Modellen unterschiedlicher Skalen: mikroskopische agentenbasierte Modelle werden in ein großskaliges Simulationsframework integriert und mit physikalischen Modellen sowie KI-gestützten Surrogaten verbunden. Der Einsatz von High-Performance Computing erlaubt es, diese digitalen Zwillinge effizient zu betreiben und auch komplexe Szenarien mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung zu analysieren. Auf dieser Basis können optimierte Maßnahmen abgeleitet und ihre Wirkung systematisch verglichen werden.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit und softwaretechnische Umsetzung
Das DLR-Institut für Softwaretechnologie übernimmt die Leitung im Projekt TwinChain und bringt seine Expertise in den Bereichen Softwarearchitekturen für digitale Zwillinge, simulationsbasierte Analyse, KI-Methoden und Hochleistungsrechnen in alle Teilbereiche ein.
In einem starken Forschungs- und Datennetzwerk werden agentenbasierte Modelle der Universität Münster und der Hochschule München mit dem Framework MEmilio gekoppelt und durch Strömungssimulationen sowie KI-Surrogatmodellen der TU Berlin informiert. Umfangreiche reale Datensätze werden von der Charité – Universitätsmedizin Berlin und dem Gesundheitsamt der Stadt Köln bereitgestellt.
Infektionsketten in kritischen Infrastrukturen
Ein konkreter Anwendungsfall dieser Methodik ist die Simulation von Infektions- und Transmissionsketten, etwa zur Analyse der Ausbreitung von Atemwegserkrankungen. Digitale Zwillinge können hier dazu beitragen, Infektionsketten besser zu verstehen und evidenzbasierte Maßnahmen zum Schutz vulnerabler Gruppen, beispielsweise in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen, zu bewerten. Darüber hinaus ist die entwickelte Methodik übertragbar auf weitere Anwendungsfelder der zivilen Sicherheit, etwa auf Fragestellungen der Mobilität, der Energieversorgung oder anderer kritischer Infrastrukturen, in denen komplexe Interaktionen und Ausbreitungsprozesse eine zentrale Rolle spielen.
