論文の概要: Towards Federated Digital Twin Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04324v1
• Date: Wed, 07 May 2025 11:13:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.052962
• Title: Towards Federated Digital Twin Platforms
• Title（参考訳）: デジタルツインプラットフォームのフェデレーションに向けて
• Authors: Mirgita Frasheri, Prasad Talasila, Vanessa Scherma,
• Abstract要約: 近年、デジタル(DT)技術はかなり人気があり、生産プロセスを約束し、サイバー物理システムの運用を管理している。 DTには、モデルやデータなど、さまざまな種類のアセットを含めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10923877073891444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital Twin (DT) technology has become rather popular in recent years, promising to optimize production processes, manage the operation of cyber-physical systems, with an impact spanning across multiple application domains (e.g., manufacturing, robotics, space etc.). DTs can include different kinds of assets, e.g., models, data, which could potentially be reused across DT projects by multiple users, directly affecting development costs, as well as enabling collaboration and further development of these assets. To provide user support for these purposes, dedicated DT frameworks and platforms are required, that take into account user needs, providing the infrastructure and building blocks for DT development and management. In this demo paper, we show how the DT as a Service (DTaaS) platform has been extended to enable a federated approach to DT development and management, that allows multiple users across multiple instances of DTaaS to discover, reuse, reconfigure, and modify existing DT assets.
• Abstract（参考訳）: 近年、Digital Twin(DT)技術はかなり人気があり、生産プロセスを最適化し、サイバー物理システムの運用を管理することを約束している。 DTにはさまざまな種類のアセット、例えばモデル、データが含まれており、複数のユーザによってDTプロジェクト間で再利用される可能性があり、開発コストに直接影響し、コラボレーションとこれらのアセットのさらなる開発を可能にします。 これらの目的のためにユーザサポートを提供するには、DT開発と管理のためのインフラストラクチャとビルディングブロックを提供するユーザニーズを考慮して、専用のDTフレームワークとプラットフォームが必要である。 本稿では、DTaaSの複数のインスタンスにまたがる複数のユーザが既存のDTアセットを発見し、再利用し、再設定し、修正できるように、DT as a Service(DTaaS)プラットフォームがどのように拡張されたかを示す。

関連論文リスト

• TwinArch: A Digital Twin Reference Architecture [83.71071897785683]
  デジタルツイン(Digital Twins, DT)は物理系の動的仮想表現であり、物理的およびデジタル領域間のシームレスな双方向通信によって実現される。 提案されているDigital Twin Reference ArchitectureはTwinArchという名前だ。ソフトウェア工学研究所のViews and Beyond方法論を使って文書化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T07:53:11Z)
• Continuous Evolution of Digital Twins using the DarTwin Notation [1.348000091881055]
  本稿では,ユーザの要求と優先順位の進化を通じて,DT(s)の集合を維持するという課題に取り組む。 我々は2つのコントリビューションを提供している: (i) 双子のシステム、その目的、特性、実装の推論を可能にする視覚的表記形式であるDarTwinを開発し、 (ii) DTシステムの進化を記述した一連のアーキテクチャ変換を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T18:47:22Z)
• Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
  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により、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。 GenAIはDTの構築と更新を推進し、予測精度を改善し、多様なスマート製造に備える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T10:47:10Z)
• Towards an Extensible Model-Based Digital Twin Framework for Space Launch Vehicles [12.153961316909852]
  Digital Twin(DT)の概念は、ドメイン間の異なる抽象化レベルにあるシステムにますます適用されています。 DTの定義は明確ではなく、DTの能力を完全に実現するための明確な経路も存在しない。 本稿では,モデルに基づくDT開発手法を提案するDT成熟度行列を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T11:31:00Z)
• Image-based Deep Learning for Smart Digital Twins: a Review [0.0]
  スマートデジタルツイン(SDT)は、複雑な物理的システムの振る舞いを仮想的に再現し、予測するためにますます利用されている。 ディープラーニング(DL)モデルは、SDTの機能を大幅に強化した。 本稿では,画像ベースSDTの開発における様々なアプローチと課題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T20:17:25Z)
• Multi-Tier Computing-Enabled Digital Twin in 6G Networks [50.236861239246835]
  産業4.0では、製造業、自動車、医療などの産業がDTベースの開発を急速に採用している。 これまでの主な課題は、通信とコンピューティングリソースに対する高い要求と、プライバシとセキュリティに関する懸念だった。 新たなDTで低レイテンシと高セキュリティを実現するため,エッジ/フォグコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせたマルチ層コンピューティングが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T13:02:53Z)
• Systematic Comparison of Software Agents and Digital Twins: Differences, Similarities, and Synergies in Industrial Production [35.081740413577485]
  2つの一般的なソフトウェアパラダイムは、ソフトウェアエージェント(エージェントと呼ばれる)とデジタルツイン(DT)である。 本研究は, 産業応用におけるエージェントとDTの系統的比較を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T12:09:18Z)
• Relativistic Digital Twin: Bringing the IoT to the Future [2.995426306159199]
  複雑なIoTエコシステムは、予測分析を実行し、何のシナリオをシミュレートするために、物理資産のDigital Twins(DT)の使用を必要とすることが多い。 我々はRelativistic Digital Twin(RDT)フレームワークを提案し、IoTエンティティの汎用DTを自動的に生成する。 このフレームワークはWeb of Things(WoT)を通じたオブジェクト表現に依存しており、各IoTデバイスとDTに標準化されたインターフェースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T09:37:05Z)
• Tensor Processing Primitives: A Programming Abstraction for Efficiency and Portability in Deep Learning Workloads [86.62083829086393]
  このプロセスプリミティブ(TPP、Processing Primitives)は、高い生産性を持つDeep Learning-Workloadの効率的でポータブルな実装を目指すプログラミング抽象化である。 TPPは、高次元テンソル上の複素作用素を構成するためにビルディングブロックとして使用できる2Dテンソル作用素(または仮想ISA)のコンパクトで汎用的な集合を定義する。 我々は,スタンドアロンカーネルとTLPで表現されたエンドツーエンドのDLワークロードによるアプローチの有効性を実証し,複数のプラットフォーム上での最先端実装よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:35:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。