論文の概要: Digital Twins: State of the Art Theory and Practice, Challenges, and Open Research Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02833v3
• Date: Fri, 4 Dec 2020 13:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 13:07:07.133763
• Title: Digital Twins: State of the Art Theory and Practice, Challenges, and Open Research Questions
• Title（参考訳）: Digital Twins: 最先端のアート理論と実践,課題,オープンリサーチに関する質問
• Authors: Angira Sharma, Edward Kosasih, Jie Zhang, Alexandra Brintrup, Anisoara Calinescu
• Abstract要約: この研究は、様々なDT機能と現在のアプローチ、デジタルツインの実装と導入の遅れの背景にある欠点と理由を探求する。 この遅延の主な理由は、普遍的な参照フレームワークの欠如、ドメイン依存、共有データのセキュリティ上の懸念、デジタルツインの他の技術への依存、定量的メトリクスの欠如である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.67593386796497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital Twin was introduced over a decade ago, as an innovative all-encompassing tool, with perceived benefits including real-time monitoring, simulation and forecasting. However, the theoretical framework and practical implementations of digital twins (DT) are still far from this vision. Although successful implementations exist, sufficient implementation details are not publicly available, therefore it is difficult to assess their effectiveness, draw comparisons and jointly advance the DT methodology. This work explores the various DT features and current approaches, the shortcomings and reasons behind the delay in the implementation and adoption of digital twin. Advancements in machine learning, internet of things and big data have contributed hugely to the improvements in DT with regards to its real-time monitoring and forecasting properties. Despite this progress and individual company-based efforts, certain research gaps exist in the field, which have caused delay in the widespread adoption of this concept. We reviewed relevant works and identified that the major reasons for this delay are the lack of a universal reference framework, domain dependence, security concerns of shared data, reliance of digital twin on other technologies, and lack of quantitative metrics. We define the necessary components of a digital twin required for a universal reference framework, which also validate its uniqueness as a concept compared to similar concepts like simulation, autonomous systems, etc. This work further assesses the digital twin applications in different domains and the current state of machine learning and big data in it. It thus answers and identifies novel research questions, both of which will help to better understand and advance the theory and practice of digital twins.
• Abstract（参考訳）: Digital Twinは10年以上前に、リアルタイムモニタリング、シミュレーション、予測などのメリットを享受して、革新的なオールエンコンパスツールとして紹介された。 しかし、デジタル双生児(DT)の理論的枠組みと実践的実装は、まだこのビジョンには程遠い。 実装は成功したが、十分な実装の詳細は公開されていないため、それらの効果を評価し、比較し、DT方法論を共同で進めることは困難である。 この研究は、様々なDT機能と現在のアプローチ、デジタルツインの実装と導入の遅れの背景にある欠点と理由を探求する。 機械学習、モノのインターネット、ビッグデータの進歩は、そのリアルタイム監視と予測特性に関するdtの改善に大きく貢献している。 この進歩と個々の企業ベースの取り組みにもかかわらず、この分野にはある種の研究ギャップがあり、この概念の普及が遅れている。 この遅延の主な理由は、共通参照フレームワークの欠如、ドメイン依存、共有データのセキュリティ懸念、他の技術へのデジタルツインの依存、定量的メトリクスの欠如である。 我々は、普遍参照フレームワークに必要なデジタル双生児の必要な構成要素を定義し、シミュレーションや自律システムといった同様の概念と比較して、その一意性を概念として検証する。 この研究は、異なるドメインにおけるデジタルツインアプリケーションと、その中の機械学習とビッグデータの現状をさらに評価する。 これにより、デジタル双生児の理論と実践をよりよく理解し前進させ、新しい研究課題に答え、特定することができる。

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