論文の概要: From Digital Twins to World Models:Opportunities, Challenges, and Applications for Mobile Edge General Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17420v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 06:54:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.555021
• Title: From Digital Twins to World Models:Opportunities, Challenges, and Applications for Mobile Edge General Intelligence
• Title（参考訳）: デジタルツインから世界モデル:モバイルエッジ汎用インテリジェンスへの応用
• Authors: Jie Zheng, Dusit Niyato, Changyuan Zhao, Jiawen Kang, Jiacheng Wang,
• Abstract要約: 6G以降の通信システムへの急速な進化は、デジタルツインと世界モデルのネットワークエッジへの収束を加速させている。 従来のデジタルツインは物理システムの高忠実度表現を提供し、モニタリング、分析、オフライン最適化をサポートする。 本稿では,デジタル双生児から世界モデルへの移行を体系的に調査し,エッジ汎用インテリジェンスの実現におけるその役割について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.53234371393745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution toward 6G and beyond communication systems is accelerating the convergence of digital twins and world models at the network edge. Traditional digital twins provide high-fidelity representations of physical systems and support monitoring, analysis, and offline optimization. However, in highly dynamic edge environments, they face limitations in autonomy, adaptability, and scalability. This paper presents a systematic survey of the transition from digital twins to world models and discusses its role in enabling edge general intelligence (EGI). First, the paper clarifies the conceptual differences between digital twins and world models and highlights the shift from physics-based, centralized, and system-centric replicas to data-driven, decentralized, and agent-centric internal models. This discussion helps readers gain a clear understanding of how this transition enables more adaptive, autonomous, and resource-efficient intelligence at the network edge. The paper reviews the design principles, architectures, and key components of world models, including perception, latent state representation, dynamics learning, imagination-based planning, and memory. In addition, it examines the integration of world models and digital twins in wireless EGI systems and surveys emerging applications in integrated sensing and communications, semantic communication, air-ground networks, and low-altitude wireless networks. Finally, this survey provides a systematic roadmap and practical insights for designing world-model-driven edge intelligence systems in wireless and edge computing environments. It also outlines key research challenges and future directions toward scalable, reliable, and interoperable world models for edge-native agentic AI.
• Abstract（参考訳）: 6G以降の通信システムへの急速な進化は、デジタルツインと世界モデルのネットワークエッジへの収束を加速させている。 従来のデジタルツインは物理システムの高忠実度表現を提供し、モニタリング、分析、オフライン最適化をサポートする。 しかし、非常にダイナミックなエッジ環境では、自律性、適応性、スケーラビリティの制限に直面します。 本稿では,デジタル双生児から世界モデルへの移行を体系的に調査し,エッジ・ジェネラル・インテリジェンス(EGI)の実現におけるその役割について考察する。 まず、デジタル双生児と世界モデルの概念的差異を明らかにし、物理に基づく、集中型、システム中心のレプリカから、データ駆動、分散化、エージェント中心の内部モデルへのシフトを強調した。 この議論は、この移行がネットワークエッジにおけるより適応的で自律的でリソース効率の高いインテリジェンスを実現する方法について、読者の理解を深めるのに役立つ。 この記事では、認知、潜在状態表現、動的学習、想像力に基づく計画、記憶など、世界モデルの設計原則、アーキテクチャ、およびキーコンポーネントについてレビューする。 さらに、無線EGIシステムにおける世界モデルとデジタルツインの統合について検討し、統合センシングとコミュニケーション、セマンティックコミュニケーション、地上ネットワーク、低高度無線ネットワークにおける新たな応用について調査する。 最後に、この調査は、無線およびエッジコンピューティング環境での世界モデル駆動エッジインテリジェンスシステムを設計するための体系的なロードマップと実践的な洞察を提供する。 また、エッジネイティブなエージェントAIのための、スケーラブルで信頼性があり、相互運用可能な世界モデルに向けた重要な研究課題と今後の方向性を概説している。

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