[1]ラシード・アディル、サンオメル、クヴァムスダル・トロンド。デジタル ツイン: モデリングの観点から見た価値、課題、実現要因[J]。IEEEアクセス、2020年、8.
コンセプト
仮想空間における物理的な存在の有用な情報（構造、機能、動作）が適切に同期され、情報が流れることで、物理的な状態と仮想的な状態の融合が可能になります。センサー データはツインを継続的に更新し、より情報に基づいた意思決定のためのリアルタイム情報を提供するだけでなく、資産の将来の開発や動作を予測します。理想的には、双子は外見や行動において物理的な資産と区別がつかず、将来も予測可能である
デジタルツイン
物理資産のレプリカとして扱われるため、リアルタイムで実行する必要はありませんが、「what if」シナリオのテストやリスク評価に使用できます。
付加価値
リアルタイムのリモート監視と制御、効率と安全性、予知保全とスケジューリング、シナリオとリスク評価、チーム内およびチーム間のコラボレーションとコラボレーションの向上、より効率的で情報に基づいた意思決定支援システム、製品とサービスのパーソナライズ、文書化とコミュニケーションの改善。
さまざまな分野での応用
- 健康: 遠隔手術用のデジタル ツイン フレームワーク。スマート ウェアラブル デバイスと有機チップをコンピューティングと組み合わせて使用し、人間の作業をシミュレートする「コンピューティング ヒューマン」を形成します。
- 気象学: モックアップ、高忠実度の物理シミュレーター、複数のソースからのビッグデータを使用して長期または短期の天気予報を提供し、プラットフォームは数値結果をレンダリングして予測を伝えます。観測システムシミュレーション実験 (OSSE)。
- 製造およびプロセス技術: 高度な予後および健康管理 (PHM) システムの開発。
- 教育: 生徒のデータを記録し、ML、DL などを組み合わせて、生徒にパーソナライズされた教育を提供します。
- 都市交通およびエネルギー部門: 都市計画への市民の参加と物理的オブジェクトとデジタル オブジェクトのペアリング、スマート シティの視覚化、スマート グリッド - 電力使用量と予測の変化を検出して対応するためのセンサーとデジタル通信技術、道路計画、BIM デジタル ツイン モデル。
5つの実現テクノロジー
物理ベースのモデリング、データ駆動型モデリング、ビッグデータ サイバネティクス、インフラストラクチャとプラットフォーム、ヒューマン マシン インターフェイス。
仮想ツイン: クラウド内の物理資産またはデバイスの仮想表現を作成します。
予測ツイン: 物理モデル、データ駆動型モデル、またはハイブリッド モデルに基づいて、仮想ツイン上で実行して物理資産の動作を予測します。
ツイン マッピング: 予測ツインによって生成された洞察をビジネスの運用とプロセスに統合します。
[2]エイダン・フラー、ゾン・ファン、チャールズ・デイ、クリス・バーロウ。デジタルツイン: テクノロジー、課題、オープンリサーチを可能にする[J]。IEEEアクセス、2020年、8.
デジタルツインに関する 2 つの誤解
- デジタル ツインは物理オブジェクトの正確な 3D モデルである必要があります
- デジタルツインは単なる 3D モデルです
既存のプラットフォーム
- シーメンス「マインドスフィア」
- 「シングワークス」
- IBM「ワトソンIoT」
- エクリプス「同上」
- ベントレーシステムズ「model.js」
[3]Ahmed I、Jeon G、Piccialli F. 人工知能からインダストリー 4.0 の説明可能な人工知能へ: 何を、どのように、どこで行うかに関する調査[J]。産業情報学に関する IEEE トランザクション、2022、18(8): 5031-5042。
説明可能な人工知能 (XAI)