論文の概要: What is a Digital Twin Anyway? Deriving the Definition for the Built Environment from over 15,000 Scientific Publications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19005v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 05:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:05:29.879319
• Title: What is a Digital Twin Anyway? Deriving the Definition for the Built Environment from over 15,000 Scientific Publications
• Title（参考訳）: デジタルツインとは何か? 15,000以上の科学論文から構築された環境の定義から
• Authors: Mahmoud Abdelrahman, Edgardo Macatulad, Binyu Lei, Matias Quintana, Clayton Miller, Filip Biljecki,
• Abstract要約: この研究は、52人の専門家を含む専門家による調査から得られた知見と比較した。 テキスト周波数分析とN-gram解析を用いてDigital Twinsの主要成分を抽出した。 DTコンポーネントの解析により,HPRT(High-Performance Real-Time)DTとLTDS(Long-Term Decision Support)DT(Long-Term Decision Support)DTの2種類のDTタイプが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The concept of digital twins has attracted significant attention across various domains, particularly within the built environment. However, there is a sheer volume of definitions and the terminological consensus remains out of reach. The lack of a universally accepted definition leads to ambiguities in their conceptualization and implementation, and may cause miscommunication for both researchers and practitioners. We employed Natural Language Processing (NLP) techniques to systematically extract and analyze definitions of digital twins from a corpus of more than 15,000 full-text articles spanning diverse disciplines. The study compares these findings with insights from an expert survey that included 52 experts. The study identifies concurrence on the components that comprise a ``Digital Twin'' from a practical perspective across various domains, contrasting them with those that do not, to identify deviations. We investigate the evolution of digital twin definitions over time and across different scales, including manufacturing, building, and urban/geospatial perspectives. We extracted the main components of Digital Twins using Text Frequency Analysis and N-gram analysis. Subsequently, we identified components that appeared in the literature and conducted a Chi-square test to assess the significance of each component in different domains. Our analysis identified key components of digital twins and revealed significant variations in definitions based on application domains, such as manufacturing, building, and urban contexts. The analysis of DT components reveal two major groups of DT types: High-Performance Real-Time (HPRT) DTs, and Long-Term Decision Support (LTDS) DTs. Contrary to common assumptions, we found that components such as simulation, AI/ML, real-time capabilities, and bi-directional data flow are not yet fully mature in the digital twins of the built environment.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児の概念は様々な領域、特に構築された環境において大きな注目を集めている。 しかし、定義の量は膨大であり、用語的コンセンサスには及ばない。 普遍的に受け入れられる定義の欠如は、その概念化と実装の曖昧さを招き、研究者と実践者の両方にとって誤ったコミュニケーションを引き起こす可能性がある。 我々は自然言語処理(NLP)技術を用いて,多様な分野にまたがる15,000以上の全文記事のコーパスから,デジタル双生児の定義を体系的に抽出し,分析した。 この研究は、52人の専門家を含む専門家による調査から得られた知見と比較した。 本研究は,「デジタルツイン」を構成する成分について,各領域の実践的視点から,逸脱を識別するために,それらと対比する。 本稿では, 製造, 建築, 都市・地理的観点からのデジタル双対の定義の経時的変化について検討する。 テキスト周波数分析とN-gram解析を用いてDigital Twinsの主要成分を抽出した。 その後,文献に現れる成分を同定し,各成分の異なる領域における意義を評価するため,Chi-square testを行った。 本分析では,デジタル双生児の重要成分を同定し,製造,建築,都市環境など,応用領域に基づく定義の顕著な変化を明らかにした。 DTコンポーネントの解析により,HPRT(High-Performance Real-Time)DTとLTDS(Long-Term Decision Support)DT(Long-Term Decision Support)DTの2種類のDTタイプが明らかになった。 一般的な仮定とは対照的に、シミュレーション、AI/ML、リアルタイム機能、双方向データフローといったコンポーネントは、構築された環境のディジタルツインにおいて、まだ完全に成熟していない。

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