Investigadores han desarrollado un nuevo marco para la creación de gemelos digitales que pueden modelar sistemas dinámicos no suaves, aquellos que exhiben cambios bruscos o "saltos" en su comportamiento. Estos sistemas, comunes en ingeniería y física, presentan desafíos significativos para la modelización tradicional debido a la dificultad de predecir con precisión la propagación de la incertidumbre a través de estos puntos de discontinuidad. El nuevo enfoque se centra en la consistencia con los eventos de salto y la conciencia de estos para mejorar la precisión de las predicciones.

La clave de esta metodología reside en su capacidad para manejar la incertidumbre de manera más robusta en presencia de saltos. Los gemelos digitales tradicionales a menudo fallan en capturar cómo las pequeñas variaciones en las condiciones iniciales o los parámetros pueden llevar a resultados drásticamente diferentes después de un evento de salto. Este nuevo marco aborda esta limitación mediante la integración de técnicas que permiten cuantificar y propagar la incertidumbre de forma fiable, incluso cuando el sistema pasa por transiciones abruptas.

Este avance tiene implicaciones importantes para el diseño, control y mantenimiento de sistemas complejos en diversas áreas. Por ejemplo, en robótica, podría mejorar la predicción del comportamiento de robots que interactúan con entornos cambiantes. En ingeniería mecánica, permitiría una mejor evaluación de la fiabilidad de estructuras sujetas a impactos o fricción. La capacidad de construir gemelos digitales más precisos para estos sistemas no suaves abre nuevas vías para la optimización y la toma de decisiones basada en datos, reduciendo riesgos y mejorando el rendimiento.