論文の概要: Knowledge Equivalence in Digital Twins of Intelligent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07481v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 08:54:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 00:55:53.109821
- Title: Knowledge Equivalence in Digital Twins of Intelligent Systems
- Title（参考訳）: 知的システムのデジタル双対における知識等価性
- Authors: Nan Zhang, Rami Bahsoon, Nikos Tziritas, Georgios Theodoropoulos
- Abstract要約: 本論文は,知的システムのデジタル双対モデルに焦点をあてる。
このようなインテリジェントな物理システムのモデリングには、仮想空間における知識認識能力を複製する必要がある。
本稿では,知識比較と更新による知識等価性の概念と等価性維持手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.146171093659268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A digital twin contains up-to-date data-driven models of the physical world
being studied and can use simulation to optimise the physical world. However,
the analysis made by the digital twin is valid and reliable only when the model
is equivalent to the physical world. Maintaining such an equivalent model is
challenging, especially when the physical systems being modelled are
intelligent and autonomous. The paper focuses in particular on digital twin
models of intelligent systems where the systems are knowledge-aware but with
limited capability. The digital twin improves the acting of the physical system
at a meta-level by accumulating more knowledge in the simulated environment.
The modelling of such an intelligent physical system requires replicating the
knowledge-awareness capability in the virtual space. Novel equivalence
maintaining techniques are needed, especially in synchronising the knowledge
between the model and the physical system. This paper proposes the notion of
knowledge equivalence and an equivalence maintaining approach by knowledge
comparison and updates. A quantitative analysis of the proposed approach
confirms that compared to state equivalence, knowledge equivalence maintenance
can tolerate deviation thus reducing unnecessary updates and achieve more
Pareto efficient solutions for the trade-off between update overhead and
simulation reliability.
- Abstract（参考訳）: デジタルツインは、研究中の物理世界の最新のデータ駆動モデルを含み、シミュレーションを使用して物理世界を最適化することができる。
しかし、デジタルツインによる解析は、モデルが物理世界と等価である場合に限り有効で信頼性が高い。
そのようなモデルを維持することは、特にモデル化されている物理システムがインテリジェントで自律的である場合、難しい。
この論文は、システムが知識を認識できるが能力は限られている知的システムのデジタル双生児モデルに焦点を当てている。
デジタル双子は、シミュレーション環境により多くの知識を蓄積することにより、物理システムのメタレベルでの動作を改善する。
このようなインテリジェントな物理システムのモデリングには、仮想空間における知識認識能力を複製する必要がある。
モデルと物理系の知識を同期させるには、新しい等価性維持技術が必要である。
本稿では,知識比較と更新による知識等価性の概念と等価性維持手法を提案する。
提案手法の定量的解析により, 状態等価性と比較して, 知識等価性維持は逸脱を許容し, 不要な更新を低減し, 更新オーバーヘッドとシミュレーション信頼性とのトレードオフをより効果的に解決できることを確認した。
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