論文の概要: Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01173v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 10:47:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 13:47:29.364630
- Title: Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems
- Title（参考訳）: 産業用サイバー物理システムにおけるAI駆動型ディジタル双生児の持続的拡散型インセンティブメカニズム
- Authors: Jinbo Wen, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Yang Zhang, Shiwen Mao,
- Abstract要約: 産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.22300383287904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Industrial Cyber-Physical Systems (ICPSs) are an integral component of modern manufacturing and industries. By digitizing data throughout the product life cycle, Digital Twins (DTs) in ICPSs enable a shift from current industrial infrastructures to intelligent and adaptive infrastructures. Thanks to data process capability, Generative Artificial Intelligence (GAI) can drive the construction and update of DTs to improve predictive accuracy and prepare for diverse smart manufacturing. However, mechanisms that leverage sensing Industrial Internet of Things (IIoT) devices to share data for the construction of DTs are susceptible to adverse selection problems. In this paper, we first develop a GAI-driven DT architecture for ICPSs. To address the adverse selection problem caused by information asymmetry, we propose a contract theory model and develop the sustainable diffusion-based soft actor-critic algorithm to identify the optimal feasible contract. Specifically, we leverage the dynamic structured pruning technique to reduce parameter numbers of actor networks, allowing sustainability and efficient implementation of the proposed algorithm. Finally, numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
- Abstract（参考訳）: 産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
データ処理機能のおかげで、生成人工知能(GAI)はDTの構築と更新を推し進め、予測精度を改善し、多様なスマート製造の準備ができる。
しかし, 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用したDT構築のためのデータ共有機構は, 有害な選択問題の影響を受けやすい。
本稿ではまず,ICPSのためのGAI駆動型DTアーキテクチャを開発する。
情報非対称性に起因する有害な選択問題に対処するため,契約理論モデルを提案し,持続可能な拡散に基づくソフトアクター・クリティック・アルゴリズムを開発し,最適に実現可能な契約を同定する。
具体的には,動的構造化プルーニング技術を利用してアクターネットワークのパラメータ数を削減し,提案アルゴリズムのサステナビリティと効率的な実装を可能にする。
最後に,提案手法の有効性を数値的に示す。
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