論文の概要: Foundation Models for the Digital Twin Creation of Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18779v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 14:40:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 13:09:10.261534
- Title: Foundation Models for the Digital Twin Creation of Cyber-Physical Systems
- Title（参考訳）: サイバー物理システムのデジタル双対創造のための基礎モデル
- Authors: Shaukat Ali, Paolo Arcaini, Aitor Arrieta,
- Abstract要約: サイバー物理システムにおけるデジタル双生児の文脈における基礎モデルの活用について検討する。
我々は、CPSのためのデジタルツインを開発する文脈における様々な側面の視点を提供する。
より一般的な文脈で基礎モデルを使用する際の課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.796452013751086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation models are trained on a large amount of data to learn generic patterns. Consequently, these models can be used and fine-tuned for various purposes. Naturally, studying such models' use in the context of digital twins for cyber-physical systems (CPSs) is a relevant area of investigation. To this end, we provide perspectives on various aspects within the context of developing digital twins for CPSs, where foundation models can be used to increase the efficiency of creating digital twins, improve the effectiveness of the capabilities they provide, and used as specialized fine-tuned foundation models acting as digital twins themselves. We also discuss challenges in using foundation models in a more generic context. We use the case of an autonomous driving system as a representative CPS to give examples. Finally, we provide discussions and open research directions that we believe are valuable for the digital twin community.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、汎用パターンを学ぶために、大量のデータに基づいて訓練されている。
したがって、これらのモデルは様々な目的で使用および微調整が可能である。
当然、サイバー物理システム(CPS)におけるデジタルツインの文脈におけるそのようなモデルの使用を研究することは、関連する調査分野である。
この目的のために、我々はデジタル双生児の開発における様々な側面の視点を提供し、そこでは、デジタル双生児作成の効率を高め、それらが提供する能力の有効性を改善し、デジタル双生児自身として機能する特殊な微調整基礎モデルとして利用することができる。
また、より一般的な文脈で基礎モデルを使用する際の課題についても論じる。
我々は、自律運転システムの事例を代表的CPSとして用いて例を挙げる。
最後に、デジタル双生児コミュニティにとって価値があると信じている議論と研究の方向性を提供する。
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