Digital Twin: il futuro delle reti passa dalla simulazione intelligente

Replicare digitalmente una infrastruttura fisica, per ottimizzarne la gestione, simulare scenari complessi e abilitare decisioni più rapide, efficienti e sostenibili: è questo il “Digital Twin”.

Si tratta di un tema di sempre maggiore interesse per l’industria delle telecomunicazioni. Un Digital Twin applicato alla rete è infatti molto più di una semplice copia virtuale: si tratta di un ecosistema dinamico che integra dati in tempo reale, algoritmi di intelligenza artificiale, modelli predittivi e strumenti di network orchestration. L’obiettivo è abilitare una rete sempre più adattiva e capace di rispondere con precisione alle esigenze del contesto in cui opera. In questo scenario si inserisce anche il concetto di Autonomous Network, ovvero una rete in grado di autoconfigurarsi, autogestirsi e auto-ottimizzarsi grazie all’integrazione di tecnologie di automazione avanzata, come l’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva.

FiberCop partecipa da tempo con i propri programmi di ricerca alle iniziative più importanti nel settore, collaborando con il mondo accademico e con altri partner industriali. Una di queste è indubbiamente RESTART, il più ampio programma nazionale di ricerca pubblica dedicato al settore delle telecomunicazioni. Durante l’Industry Panel del Plenary Dissemination Workshop, organizzato da RESTART all’inizio dell’anno, sono stati approfonditi gli aspetti più strategici del Network Digital Twin. Un paradigma innovativo che consente di replicare digitalmente una rete fisica, per ottimizzarne la gestione, simulare scenari complessi e abilitare decisioni più rapide, efficienti e sostenibili.

All’interno del consorzio RESTART, FiberCop contribuisce attivamente all’avanzamento della ricerca sul fronte dei Digital Twin, con un focus specifico sull’evoluzione delle infrastrutture di rete. L’azienda sta lavorando alla softwarizzazione delle infrastrutture per favorire una gestione più flessibile e modulare, e allo sviluppo di modelli di simulazione avanzati capaci di prevenire anomalie e ridurre significativamente i tempi di intervento. Questi elementi sono fondamentali per abilitare l’evoluzione verso reti autonome, in cui l’intelligenza distribuita e la capacità di prendere decisioni in tempo reale permettono di ridurre la complessità operativa e aumentare l’affidabilità complessiva dell’infrastruttura.

Particolare attenzione è rivolta anche all’efficienza energetica, considerata una leva strategica nella progettazione e manutenzione delle reti di nuova generazione. L’approccio Digital Twin rappresenta un’opportunità concreta per ottimizzare le performance di rete, ridurre i costi operativi e minimizzare l’impatto ambientale, rafforzando il ruolo delle telco come abilitatori della transizione digitale e sostenibile del Paese.

L’integrazione del Digital Twin con architetture di Autonomous Network potenzia ulteriormente questi benefici, accelerando il passaggio verso un modello di rete proattivo, intelligente e auto-adattivo. FiberCop continua a investire in tecnologie e collaborazioni strategiche per accompagnare l’evoluzione del settore. La strada verso reti più intelligenti e resilienti passa anche da qui: dalla capacità di anticipare, simulare, migliorare.

Grazie a questo nuovo approccio, FiberCop potrà offrire ai propri clienti servizi disponibili più rapidamente, maggiormente configurabili, e con migliore qualità monitorabile da remoto. Si tratta di un modello già operativo in FiberCop che sta guidando l’evoluzione concreta delle infrastrutture di rete in cui il Digital Twin permette di simulare e ottimizzare le decisioni sia nella fase di pianificazione e progettazione dell’infrastruttura (processo di creation), sia in quella di configurazione e gestione operativa (processi di delivery e assurance).

Tra i principali use case abilitati dal Digital Twin, rientra anche lo sviluppo di algoritmi di manutenzione predittiva, con l’obiettivo di aumentare l’affidabilità e la continuità del servizio. L’analisi avanzata dei dati consente di prevedere in anticipo potenziali guasti di rete, grazie a meccanismi di monitoraggio in tempo reale, visualizzazione dinamica, alert automatici e interventi preventivi ottimizzati che a loro volta vanno a migliorare le capacità predittive degli algoritmi. I benefici attesi sono significativi: maggiore efficienza operativa, riduzione dei tempi di inattività, miglioramento delle prestazioni complessive ottenute e un incremento concreto della soddisfazione del cliente.