Projektowanie cyfrowych bliźniaków

W projektowaniu cyfrowych bliźniaków stosuje się różne podejścia. Niekiedy wirtualne repliki powstają w oparciu wyłącznie o modele statystyczne, zwykle najmniej złożone obliczeniowo. Wykorzystuje się również modelowanie bazujące na zależnościach opisujących fizyczne, chemiczne, mikrobiologiczne, fizjologiczne lub inne procesy, które zachodzą w wirtualnie odwzorowywanym obiekcie. Na przykład te w turbinach gazowych charakteryzują równania termodynamiki, hydrauliki, pneumatyki, mechaniki, elektromechaniki, chemii, rozwiązywane z wykorzystaniem m.in. technik obliczeniowej mechaniki płynów. Modele opracowane na podstawie ogólnie obowiązujących zależności zwykle weryfikuje się z wykorzystaniem danych pomiarowych. Alternatywą jest podejście, w którym kluczową rolę odgrywają dane z czujników monitorujących rzeczywisty obiekt. W takim przypadku wprost nie stosuje się powszechnych praw fizyki, chemii ani żadnych innych, w zamian modele cyfrowych bliźniaków opracowując z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji. Przykład to uczenie maszynowe. Bazuje ono na algorytmach samodoskonalących się przez zdobywanie doświadczenia, które w dostarczanych im danych rozpoznają użyteczne wzorce charakteryzujące ich źródło. Dokładność modeli w ten sposób tworzonych zależy od jakości oraz ilości danych treningowych. Dzięki technikom sztucznej inteligencji możliwe jest modelowanie procesów i obiektów, które trudno opisać ogólnymi formułami lub nie zostały jeszcze dobrze zbadane i opisane.