論文の概要: Agentic Digital Twins: A Taxonomy of Capabilities for Understanding Possible Futures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18799v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 10:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 02:21:38.510507
• Title: Agentic Digital Twins: A Taxonomy of Capabilities for Understanding Possible Futures
• Title（参考訳）: エージェントデジタル双生児:未来を理解する能力の分類
• Authors: Christopher Burr, Mark Enzer, Jason Shepherd, David Wagg,
• Abstract要約: デジタルツイン(DT)がよりエージェント的になるにつれて、ターゲットシステムの表現を超えて拡張する能力を得る。 本稿では, エージェントDTの分類について, エージェントの軌跡, 結合の密度, モデル進化の3つの基本的側面について述べる。 本分析では,エージェントDTが物理的システムを表現するだけでなく,その構成に積極的に参加する能力の行使方法について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As digital twins (DTs) evolve to become more agentic through the integration of artificial intelligence (AI), they acquire capabilities that extend beyond dynamic representation of their target systems. This paper presents a taxonomy of agentic DTs organised around three fundamental dimensions: the locus of agency (external, internal, distributed), the tightness of coupling (loose, tight, constitutive), and model evolution (static, adaptive, reconstructive). From the resulting 27-configuration space, we identify nine illustrative configurations grouped into three clusters: "The Present" (existing tools and emerging steering systems), "The Threshold" (where emergent properties appear and coupling becomes constitutive), and "The Frontier" (where systems gain reconstructive capabilities). Our analysis explores how agentic DTs exercise performative power--not merely representing physical systems but actively participating in constituting them. Using traffic navigation systems as examples, we show how even passive tools can exhibit emergent performativity, while advanced configurations risk performative lock-in. Drawing on performative prediction theory, we trace a progression from passive tools through active steering to ontological reconstruction, examining how constitutive coupling enables systems to create self-validating realities. Understanding these configurations is essential for navigating the transformation from DTs as mirror worlds to DTs as architects of new ontologies.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の統合により、デジタルツイン(DT)がよりエージェント的になるにつれて、ターゲットシステムの動的表現を超えて拡張する能力を獲得する。 本稿では, エージェントDTの分類を, エージェントの軌跡(外部, 内部, 分散), 結合の密度(ルース, 密, 構成的), モデル進化(静的, 適応的, 再構成的)の3つの基本次元を中心に整理した。 得られた27-構成空間から、現在(既存のツールと新興のステアリングシステム)、The Threshold(創発的特性が出現し結合が構成される)、The Frontier(システムが再構成能力を得る)の3つのクラスタにグループ化された9つの図形構成を識別する。 本分析では,エージェントDTが物理的システムを表現するだけでなく,その構成に積極的に参加する能力の行使方法について考察する。 交通ナビゲーションシステムを例に挙げると、パッシブツールでさえ初期性能を示すことができ、高度な構成は性能ロックインのリスクを負うことを示す。 実演予測理論に基づいて,能動的ステアリングによる受動的ツールから存在論的再構築への進展を辿り,構成的結合がシステムが自己検証現実を創出する上でいかに有効であるかを考察する。 これらの構成を理解することは、DTをミラーワールドとして、DTを新しいオントロジのアーキテクトとして、変換する上で不可欠です。

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