論文の概要: Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01321v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 01:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.226592
• Title: Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models
• Title（参考訳）: Digital Twin AI: 大規模言語モデルから世界モデルへの機会と課題
• Authors: Rong Zhou, Dongping Chen, Zihan Jia, Yao Su, Yixin Liu, Yiwen Lu, Dongwei Shi, Yue Huang, Tianyang Xu, Yi Pan, Xinliang Li, Yohannes Abate, Qingyu Chen, Zhengzhong Tu, Yu Yang, Yu Zhang, Qingsong Wen, Gengchen Mai, Sunyang Fu, Jiachen Li, Xuyu Wang, Ziran Wang, Jing Huang, Tianming Liu, Yong Chen, Lichao Sun, Lifang He,
• Abstract要約: 物理的システムの正確なデジタル表現としてのデジタルツインは、受動的シミュレーションツールからインテリジェントで自律的なエンティティへと進化してきた。 本稿では,デジタルツインライフサイクルにおけるAI統合を特徴付ける4段階統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.9909582708447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital twins, as precise digital representations of physical systems, have evolved from passive simulation tools into intelligent and autonomous entities through the integration of artificial intelligence technologies. This paper presents a unified four-stage framework that systematically characterizes AI integration across the digital twin lifecycle, spanning modeling, mirroring, intervention, and autonomous management. By synthesizing existing technologies and practices, we distill a unified four-stage framework that systematically characterizes how AI methodologies are embedded across the digital twin lifecycle: (1) modeling the physical twin through physics-based and physics-informed AI approaches, (2) mirroring the physical system into a digital twin with real-time synchronization, (3) intervening in the physical twin through predictive modeling, anomaly detection, and optimization strategies, and (4) achieving autonomous management through large language models, foundation models, and intelligent agents. We analyze the synergy between physics-based modeling and data-driven learning, highlighting the shift from traditional numerical solvers to physics-informed and foundation models for physical systems. Furthermore, we examine how generative AI technologies, including large language models and generative world models, transform digital twins into proactive and self-improving cognitive systems capable of reasoning, communication, and creative scenario generation. Through a cross-domain review spanning eleven application domains, including healthcare, aerospace, smart manufacturing, robotics, and smart cities, we identify common challenges related to scalability, explainability, and trustworthiness, and outline directions for responsible AI-driven digital twin systems.
• Abstract（参考訳）: デジタルツインは、物理的システムの正確なデジタル表現として、受動的シミュレーションツールから人工知能技術の統合を通じて、インテリジェントで自律的なエンティティへと進化してきた。 本稿では、モデリング、ミラーリング、介入、自律管理を対象とする、デジタル双生児ライフサイクルにおけるAI統合を体系的に特徴付ける4段階統合フレームワークを提案する。 既存の技術とプラクティスを合成することにより、(1)物理ベースおよび物理インフォームドAIアプローチによる物理双生児のモデリング、(2)リアルタイム同期によるデジタル双生児へのミラーリング、(3)予測モデリング、異常検出、最適化戦略による物理双生児の介入、(4)大規模言語モデル、基礎モデル、インテリジェントエージェントによる自律的管理の実現。 物理に基づくモデリングとデータ駆動学習の相乗効果を解析し、従来の数値解法から物理インフォームドおよび物理系の基礎モデルへのシフトを強調した。 さらに、大規模言語モデルや生成的世界モデルを含む生成AI技術が、デジタル双生児を推論、コミュニケーション、創造的なシナリオ生成が可能な積極的で自己改善的な認知システムに変換する方法について検討する。 医療、航空宇宙、スマートマニュファクチャリング、ロボティクス、スマートシティを含む11のアプリケーションドメインにわたるクロスドメインレビューを通じて、スケーラビリティ、説明可能性、信頼性に関する一般的な課題を特定し、AI駆動型デジタルツインシステムの責任を負う方向性を概説する。

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