論文の概要: Enabling Spatial Digital Twins: Technologies, Challenges, and Future
Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06600v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 06:28:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 17:56:57.333559
- Title: Enabling Spatial Digital Twins: Technologies, Challenges, and Future
Research Directions
- Title（参考訳）: 空間デジタル双子の実現:技術,課題,今後の研究方向
- Authors: Mohammed Eunus Ali, Muhammad Aamir Cheema, Tanzima Hashem, Anwaar
Ulhaq, Muhammad Ali Babar
- Abstract要約: デジタルツイン(Digital Twin, DT)は、物理オブジェクトやシステムの仮想レプリカであり、その動作と特性を監視し、分析し、最適化するために作成される。
空間デジタル双生児 (SDT) は、物理的実体の地理空間的側面を強調する特定のタイプのデジタル双生児である。
我々は,SDTを階層化して構築する際の空間技術について,初めて体系的に解析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.210510790794006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A Digital Twin (DT) is a virtual replica of a physical object or system,
created to monitor, analyze, and optimize its behavior and characteristics. A
Spatial Digital Twin (SDT) is a specific type of digital twin that emphasizes
the geospatial aspects of the physical entity, incorporating precise location
and dimensional attributes for a comprehensive understanding within its spatial
environment. The current body of research on SDTs primarily concentrates on
analyzing their potential impact and opportunities within various application
domains. As building an SDT is a complex process and requires a variety of
spatial computing technologies, it is not straightforward for practitioners and
researchers of this multi-disciplinary domain to grasp the underlying details
of enabling technologies of the SDT. In this paper, we are the first to
systematically analyze different spatial technologies relevant to building an
SDT in layered approach (starting from data acquisition to visualization). More
specifically, we present the key components of SDTs into four layers of
technologies: (i) data acquisition; (ii) spatial database management \& big
data analytics systems; (iii) GIS middleware software, maps \& APIs; and (iv)
key functional components such as visualizing, querying, mining, simulation and
prediction. Moreover, we discuss how modern technologies such as AI/ML,
blockchains, and cloud computing can be effectively utilized in enabling and
enhancing SDTs. Finally, we identify a number of research challenges and
opportunities in SDTs. This work serves as an important resource for SDT
researchers and practitioners as it explicitly distinguishes SDTs from
traditional DTs, identifies unique applications, outlines the essential
technological components of SDTs, and presents a vision for their future
development along with the challenges that lie ahead.
- Abstract（参考訳）: デジタルツイン(Digital Twin, DT)は、物理オブジェクトやシステムの仮想レプリカであり、その動作と特性を監視し、分析し、最適化するために作成される。
空間デジタル双生児(SDT)は、物理的実体の地理空間的側面を強調し、空間環境における包括的理解のために正確な位置と次元特性を取り入れた、特定のタイプのデジタル双生児である。
現在のsdtsの研究は、主に様々なアプリケーションドメインにおける潜在的な影響と機会を分析することに集中している。
sdtの構築は複雑なプロセスであり、様々な空間コンピューティング技術を必要とするため、この多分野の実践者や研究者がsdtの実現技術の基礎となる詳細を理解することは容易ではない。
本稿では,SDTの階層化手法(データ取得から可視化に至るまで)の構築に関連する空間技術について,初めて体系的に解析する。
より具体的には、sdtsの重要なコンポーネントを4つの技術レイヤにまとめます。
i) データ取得
(ii)空間データベース管理・ビッグデータ分析システム
三 GISミドルウェアソフトウェア、マップ \& API、及び
(iv)可視化、クエリ、マイニング、シミュレーション、予測といった重要な機能コンポーネント。
さらに、AI/MLやブロックチェーン、クラウドコンピューティングといった最新の技術が、SDTの有効化と拡張に効果的に活用できる方法について論じる。
最後に、sdtsにおける多くの研究課題と機会を特定する。
この作業は、SDTと従来のDTを明確に区別し、ユニークなアプリケーションを特定し、SDTの本質的な技術コンポーネントを概説し、今後の開発に向けたビジョンと、今後の課題を提示する、SDT研究者や実践者にとって重要なリソースとなる。
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