Bản sao số (DIGITAL TWIN) trong quy hoạch đô thị

Bản sao số (DIGITAL TWIN) trong quy hoạch đô thị

Công nghệ "Bản sao số" (Digital Twin) đang nổi lên như một công cụ tối thượng trong quản trị đô thị hiện đại, cung cấp môi trường mô phỏng ảo chính xác để tái tạo và thử nghiệm các chính sách sử dụng đất trong không gian đô thị phức tạp. Bản sao số tích hợp toàn diện dữ liệu dân cư, hạ tầng kỹ thuật và các yếu tố môi trường vào một hệ thống mô hình ảo đồng nhất. Về khả năng mô phỏng, Digital Twin cho phép các nhà khoa học đánh giá toàn diện các tác động môi trường của một dự án quy hoạch đô thị chỉ trong thời gian dưới 24 giờ. Công nghệ này hỗ trợ tối ưu hóa tới 20–30% quỹ đất công cộng thông qua mô phỏng chính xác mật độ dân cư và phân bổ hạ tầng kỹ thuật (Fuller et al., 2020).

Đặc biệt, thông qua mô phỏng động, Digital Twin giúp các nhà quy hoạch đánh giá nhiệt độ bề mặt để tối ưu hóa không gian xanh, góp phần giảm thiểu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị từ 2 đến 4°C. Không chỉ dừng lại ở trực quan hóa, Digital Twin còn tăng cường sự tham gia của cộng đồng vào quy trình ra quyết định thông qua giao diện tương tác, đảm bảo tính minh bạch và hài hòa giữa lợi ích phát triển kinh tế với yêu cầu bảo tồn môi trường. Việc cập nhật dữ liệu liên tục từ cảm biến đô thị giúp mô hình ảo luôn phản ánh đúng trạng thái thực tế của tài nguyên đất và hạ tầng. Đây chính là giải pháp then chốt để xây dựng các đô thị thông minh, có khả năng thích ứng linh hoạt với những thay đổi về biến đổi khí hậu và áp lực gia tăng dân số. Digital Twin không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư mà còn đặt nền móng cho quy hoạch đô thị dựa trên minh chứng khoa học, giúp nhà quản lý đưa ra các quyết định chính xác trong quản lý nguồn lực tài nguyên đất (Pan & Zhang, 2021).

Tác giả: Đồng Phú Hảo, Nguyễn Thanh Bình*

Tài liệu tham khảo:

Fuller, A., Fan, Z., Day, C., & Barlow, C. (2020). Digital twin: Enabling technologies, challenges and open research. IEEE access, 8, 108952-108971.

Pan, Y., & Zhang, L. (2021). Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction, 122, 103517.