Forskningsløp Digital Tvilling

Forskningsløp digital tvilling handler om å utvikle en digital tvilling som kan beskrive Mjøsa i tre dimensjoner på ulike tidspunkt. Det inkluderer fortid, nær sanntid og fremtid. Den digitale tvillingen må kunne brukes til å koble kvantitative og kvalitative data til en tid og fysisk referanse. Hensikten med koblingen mellom data er å finne merverdier gjennom koblingen.

I begrepet fortid ligger det en forståelse av at en digital tvilling også er et arkiv. Med nær sanntid menes det at den digitale tvilling er i stand til å gi en digital representasjon av hvordan tilstanden i Mjøsa er i dag. Med framtidsperspektivet menes det at den digitale tvillingen kan brukes til å simulere fremtidige situasjoner og utviklinger.

Forskningsleder: Rune Strand Ødegård, Førsteamanuensis, Institutt for vareproduksjon og byggteknikk

Ph.d.: Sajith Prabashwara Ranatunga
Hovedveileder: Rune Strand Ødegård
Biveiledere: Knut Jetlund, Erling Onstein

Sajith Ranatunga om sin ph.d.:

Despite the advances of novel technologies, the lack of interoperability between geospatial data sources managed by different stakeholders poses a major challenge for informed decision-making between different stakeholders as well as the public to access vital geospatial data for their daily activities.

This challenge is a crucial focal point, as overcoming it is essential to enhance decision-making based on up-to-date geospatial data, which often holds vital information about Norway's geographical features, is efficiently shared, utilized, and contributes to a sustainable environmental management framework.

Therefore, the research project titled "Leveraging Novel Technologies for Enhanced Public Access to Environmental Geospatial Data" explores innovative methodologies and technologies to bridge this gap by improving the interoperability between isolated data silos managed by different stakeholders.

The implementation of a web-based platform (Digital Twin (DT)) offers a promising solution by serving as a bridge between different geographic information systems, enabling data-driven decision-making for sustainable environmental management, particularly focused on Lake Mjøsa.