Fugu-MT 論文翻訳(概要): Developing AI Agents with Simulated Data: Why, what, and how?

論文の概要: Developing AI Agents with Simulated Data: Why, what, and how?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15816v1
Date: Tue, 17 Feb 2026 18:53:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.168985
Title: Developing AI Agents with Simulated Data: Why, what, and how?
Title（参考訳）: シミュレーションデータによるAIエージェントの開発: なぜ、何、どのように?
Authors: Xiaoran Liu, Istvan David,
Abstract要約: この章では、AIトレーニング目的のためのシミュレーションベースの合成データ生成の重要概念、利点、課題について、読者に紹介する。デジタルツインベースのAIシミュレーションソリューションを記述、設計、分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.087189607749094
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As insufficient data volume and quality remain the key impediments to the adoption of modern subsymbolic AI, techniques of synthetic data generation are in high demand. Simulation offers an apt, systematic approach to generating diverse synthetic data. This chapter introduces the reader to the key concepts, benefits, and challenges of simulation-based synthetic data generation for AI training purposes, and to a reference framework to describe, design, and analyze digital twin-based AI simulation solutions.
Abstract（参考訳）: データ量と品質が不足しているため、現代のサブシンボリックAIの採用には重要な障害が残っているため、合成データ生成の技術は高い需要がある。シミュレーションは、多様な合成データを生成するための適応的で体系的なアプローチを提供する。この章では、AIトレーニング目的のためのシミュレーションベースの合成データ生成の重要概念、利点、課題、およびデジタルツインベースのAIシミュレーションソリューションを記述、設計、分析するためのリファレンスフレームワークについて紹介する。

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