論文の概要: Digital Twin Graph: Automated Domain-Agnostic Construction, Fusion, and
Simulation of IoT-Enabled World
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10018v1
- Date: Thu, 20 Apr 2023 00:13:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 14:58:04.994279
- Title: Digital Twin Graph: Automated Domain-Agnostic Construction, Fusion, and
Simulation of IoT-Enabled World
- Title（参考訳）: Digital Twin Graph: IoTで実現可能な世界のドメインに依存しない構築、融合、シミュレーション
- Authors: Jiadi Du and Tie Luo
- Abstract要約: 本稿ではデジタルツイングラフ(DTG)を提案する。これはデジタルツインを完全自動化・ドメインに依存しない方法で構築する処理フレームワークに関連する一般的なデータ構造である。
この研究は、デジタルツインの重要な課題に対処するために、完全にデータ駆動で(伝統的ではない)グラフ学習アプローチを採用する最初の取り組みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.010371060637209
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the advances of IoT developments, copious sensor data are communicated
through wireless networks and create the opportunity of building Digital Twins
to mirror and simulate the complex physical world. Digital Twin has long been
believed to rely heavily on domain knowledge, but we argue that this leads to a
high barrier of entry and slow development due to the scarcity and cost of
human experts. In this paper, we propose Digital Twin Graph (DTG), a general
data structure associated with a processing framework that constructs digital
twins in a fully automated and domain-agnostic manner. This work represents the
first effort that takes a completely data-driven and (unconventional) graph
learning approach to addresses key digital twin challenges.
- Abstract（参考訳）: IoT開発の発展に伴い、有害なセンサデータが無線ネットワークを介して通信され、複雑な物理世界をミラーしシミュレートするDigital Twinsを構築する機会が生まれる。
Digital Twinは長年、ドメイン知識に大きく依存していると信じられてきたが、私たちはこのことが、人間の専門家の不足とコストのために、参入と開発が遅くなる、と論じている。
本稿では,デジタル双生児を完全自動化し,ドメインに依存しない方法で構築する処理フレームワークに関連した汎用データ構造であるデジタル双生児グラフ(dtg)を提案する。
この研究は、重要なデジタルツイン問題に対処するために、完全にデータ駆動で(非慣習的な)グラフ学習アプローチを取る最初の取り組みを表している。
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