RISK.twin verbindet reale Infrastrukturen, Sensordaten, physikbasierte Modelle und datenbasierte Verfahren. Ziel ist es, Zustände besser zu verstehen, Risiken frühzeitiger einzuordnen und Entscheidungen in Normalbetrieb, Störung und Krise zu unterstützen.
Kritische technische Infrastrukturen sind komplex, vernetzt und dauerhaft wechselnden Belastungen ausgesetzt. RISK.twin untersucht, wie hybride Digitale Zwillinge reale Zustände, Messdaten und Modelle so zusammenführen können, dass Entwicklungen früher erkannt und mögliche Folgen besser bewertet werden können.
Das Projekt arbeitet dafür mit realen Bauwerken, Versuchsanlagen und Forschungsinfrastrukturen. Die entwickelten Methoden reichen von Sensorik und Simulation über Machine Learning und High Performance Computing bis zu Virtual Reality und Entscheidungsunterstützung.
Die Demonstratoren dienen als Versuchsobjekte, um unter realen Bedingungen Sensordaten mit Prognosemodellen zu koppeln und den geschlossenen Kreislauf zwischen physischer und digitaler Welt zu untersuchen
RISK.twin verbindet physikbasierte Simulation mit realen Sensordaten, Machine Learning und Expertenwissen. Entscheidend ist die Rückkopplung: Erkenntnisse aus dem digitalen Modell können in geeigneten Anwendungen wieder in Betrieb, Steuerung oder Entscheidung einfließen.
Zustand, Schäden, Lebensdauer und Nutzung bewerten.
Materialverhalten, Lastpfade und robuste Systeme untersuchen.
Simulation, KI, VR/AR und Nutzerakzeptanz zusammenführen.
Betriebszustände, Störungen und gekoppelte Prozesse analysieren.
Phase 2 betrachtet verstärkt vernetzte Infrastrukturen, Kaskadeneffekte, Lagebilder, Resilience by Design und konkrete Entscheidungsunterstützung.
RISK.twin verbindet reale Infrastrukturen mit gemeinsamen Methoden und konkreten Nutzungsszenarien. Die drei Ebenen zeigen, wie Messdaten und Modelle aus den Reallaboren in Anwendungen für Betrieb, Krisenmanagement, Lehre und Transfer überführt werden.
Ebene 1 · Realität
Reale Bauwerke, Monitoring, Dauerhaftigkeit und Tragverhalten.
Fassaden, Glasbau, dynamische Belastung und Systemresilienz.
Prozessanlagen, Echtzeitdaten, Störfälle und Steuerung.
Ebene 2 · Methoden
Reale und virtuelle Messinformationen zu einem dichteren Lagebild verbinden.
Physikbasierte Modelle und datenbasierte Verfahren skalierbar zusammenführen.
Komplexität visualisieren und mögliche Handlungsoptionen vergleichbar machen.
Ebene 3 · Nutzung
Monitoring, Wartung, Betriebssicherheit und resilientere Infrastrukturen.
Lagebilder, Kommunikation, Schutz, Einsatzfähigkeit und Entscheidungsunterstützung.
VR-Lernumgebungen, Wissenschaftskommunikation und Nachwuchsförderung.
Grundlagen & Reallabore
2021 bis 2024
Aufbau der realen Versuchsumgebungen, Datenbasis und methodischen Plattform.
Resilienz & Transfer
2025 bis 2026
Weiterentwicklung in Richtung Krisenfähigkeit, vernetzte Systeme und anwendungsnahe Entscheidungen.
RISK.twin ist an der Universität der Bundeswehr München verankert und Teil des Forschungszentrums RISK. Das Projekt wird im Rahmen von dtec.bw gefördert und arbeitet mit Partnern aus Wissenschaft, Praxis, Behörden und Bundeswehr zusammen. Dieses Netzwerk verbindet Forschung zu Digitalen Zwillingen mit konkreten Fragen zu Sicherheit, Betrieb und Resilienz kritischer Infrastruktur.
RISK.twin wird an der UniBw München interdisziplinär koordiniert und verbindet mehrere Fakultäten und Forschungsrichtungen.
Das Forschungszentrum bildet die fachübergreifende Klammer und verbindet sozial-, natur- und ingenieurwissenschaftliche Perspektiven.
RISK.twin ist im Zentrum für Digitalisierungs- und Technologieforschung der Bundeswehr verankert und wurde über zwei Förderphasen aufgebaut.
Die Forschung wird durch Kooperationen mit weiteren Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Industrie, Behörden und Dienststellen ergänzt.
Reallabore, Forschungsinfrastruktur, Methoden und Wissen bleiben an der Universität verankert und bilden die Grundlage für weitere Forschung, Kooperationen und Transfer.
Reallabore, Versuchsanlagen und das Data Science & Computing Lab sind in bestehende Laborstrukturen eingebunden.
Hybride Modellierung, Virtual Sensing, Prescriptive Analytics und VR/AR können in weiteren Forschungsvorhaben fortgeführt werden.
Das Forschungszentrum RISK und die aufgebauten Partnerschaften tragen die Themen kritische Infrastruktur und Digitale Zwillinge über die Projektlaufzeit hinaus.
Projektleitung &
wissenschaftlicher Kontakt
Prof. Dr.-Ing. Alexander Popp
Computergestützte Simulation, Universität der Bundeswehr München