Digital Twins são fáceis de demonstrar. Por que são tão difíceis de incorporar em sistemas de missão?

Artigo originalmente publicado na National Defense Magazine, novembro de 2026, páginas 24–25. Conteúdo republicado com permissão.

Por Trishna Lovley, Diretora e Líder de Gêmeos Digitais na Booz Allen e Parker Wright, Diretor Sênior na Unity Technologies.

No campo hoje, há soldados e operadores tomando decisões que já foram tomadas milhões de vezes antes. Embora esses indivíduos possam não perceber, inúmeras possibilidades já foram exploradas, falhadas, adaptadas e melhoradas — incluindo os cenários de missão mais selvagens e improváveis que nunca se concretizarão.

Devido aos avanços na tecnologia de gêmeos digitais, o militar está mudando profundamente a definição de "prontidão". Em vez de declarar que um soldado, sistema, processo ou ativo está pronto para a ação após uma série linear de testes no mundo real, mais programas de defesa estão provando a prontidão em um loop virtualizado, contínuo e infinito.

Os Digital Twins mais eficazes são como apólices de seguro, projetados para reduzir o risco de algumas das missões mais críticas — avançando os padrões do Pentágono para engenharia digital e T&E (teste e avaliação). Mas, apesar do valor claro e do momento em todos os programas militares, a adoção de Digital Twins de nível de sistema completo ainda não é generalizada. Se a tecnologia subjacente existe, por que isso?

Virtualização: O primeiro de muitos problemas difíceis

Réplicas visualmente impressionantes e altamente realistas do mundo real são obviamente um ingrediente chave para os Digital Twins. Mas sabemos que esse não é o gargalo na modelagem, simulação e treinamento militar; os programas já estão virtualizando tudo, desde bases militares até as partes e peças de plataformas de defesa específicas. O maior desafio hoje é construir Digital Twins que se tornem infraestrutura de missão valiosa.

Vamos mergulhar em um exemplo real. No Meio-Oeste, há uma instalação de treinamento militar chave onde soldados conduziram exercícios de sistema por muito tempo, e empresas de defesa validaram historicamente novos dispositivos. Recentemente, nossas equipes na Booz Allen e na Unity virtualizaram este ambiente, de modo que os testes de sistema podem agora ocorrer de forma rápida e repetível, antes de comprometer quaisquer recursos físicos.

Neste ambiente, soldados e parceiros da indústria desempenham cenários como:

• Como as condições climáticas impactam a visualização, da chuva à névoa à neve
• O impacto operacional do bloqueio e do clima nas frequências de rádio e sensores
• Comando e controle realista para identificar adversários, amigos e partes neutras

Da varredura de frequências de rádio e Detecção e Alcance por Luz (LiDAR) à reconstrução de visuais, navegamos por vários desafios técnicos para renderizar a simulação 3D e depois integrar modelos de missão relevantes. Ao longo do caminho, encontramos quatro desafios que todo programa deve resolver para criar uma infraestrutura de missão central de gêmeo digital, e eis como abordamos cada um.

1. Um vasto modelo de fundação com dados sintéticos.

Há apenas uma quantidade limitada de dados para capturar no mundo real em um determinado período de tempo para informar um gêmeo digital rico e robusto. Na prática, a melhor maneira para os operadores de missão treinarem rapidamente contra possibilidades de um em um milhão é ingerir dados multimodais do mundo físico e usá-los para gerar dados sintéticos de alta qualidade. Dados sintéticos permitem que os desenvolvedores preencham as lacunas. Ao treinar com dados reais e sintéticos, o desenvolvimento de modelos virtuais pode ocorrer em grande escala, permitindo que o modelo misture e randomize variáveis para espelhar a natureza não roteirizada da realidade.

2. Simulação do ambiente e hardware exatos.

Sabemos que os Digital Twins não podem corresponder à realidade, um por um. Mas quando o mundo virtual diverge demais da missão alvo, um gêmeo digital pode sistematicamente enviesar os resultados. Por exemplo, se os modelos forem excessivamente simplificados, se os adversários forem previsíveis, se os controladores e telas não corresponderem ao hardware físico real — a lacuna sim-para-real pode introduzir suposições falsas.

Então, ao construir ambientes sintéticos, levamos em conta os vieses. Em última análise, os operadores não precisam de um gêmeo digital para reforçar crenças existentes ou vieses inerentes do projetista — eles precisam dele especificamente para desafiá-los.

3. Um fluxo contínuo e bidirecional de dados ao vivo.

Os Digital Twins sustentam valor para a missão se os aprendizados do campo puderem alimentar continuamente o sistema e refinar o modelo fundamental e a simulação ao longo do tempo. O desafio é manter esse ciclo de dados funcionando, para que os dados em tempo real fluam para o gêmeo e os aprendizados fluam de volta sem atraso.

Manter esse loop requer um pipeline de dados projetado para sincronização contínua em vez de atualizações periódicas. Vemos isso na prática com os Digital Twins da Booz Allen para eventos ao vivo, onde as decisões precisam ser tomadas com base na dinâmica minuto a minuto. Esse pipeline de dados analisa entradas como densidade de multidão, feeds de vídeo e dados de sensores para identificar padrões e sinalizar problemas à medida que surgem. Para sincronizar totalmente os ambientes físicos e digitais, nós o projetamos para que informações quase em tempo real possam fluir de ida e volta em um ciclo virtual contínuo.

4. Integração profunda em todo o ciclo de vida da missão.

Um gêmeo digital deve apresentar uma visão operacional comum para os tomadores de decisão. Precisa fornecer o contexto correto, na velocidade da missão, sem criar riscos ou surpresas ao longo de um ciclo de vida de missão altamente complexo. Isso é mais difícil do que parece, porque o gêmeo deve se conectar com as pessoas, processos e sistemas ao seu redor, não apenas modelar o ativo em si.

Considere um engenheiro civil usando um gêmeo digital para tomar decisões de manutenção: ele precisa ter certeza de que o gêmeo funciona em conjunto com outros sistemas relacionados; processos de pessoal, fluxos de trabalho e transferências; e dependências a jusante que podem se estender a outros conjuntos de missões. Isso requer integração estreita entre sistemas de outra forma discretos, muitos dados não estruturados e a missão física à medida que se desenrola — tudo alimentando o gêmeo digital em tempo quase real.

Em última análise, os Digital Twins se tornam infraestrutura de missão central quando são mais do que uma virtualização ou um espelho unidirecional do mundo real. É por isso que focamos em construir sistemas ciberfísicos vivos que ajudam soldados e operadores a provar continuamente a prontidão — muito depois do primeiro Deployment.