Основы технологии цифровых двойников
Ссылка: https://www.ibm.com/in-en/topics/what-is-a-digital-twin
1. Цифровой двойник в критически важных для безопасности робототехнических приложениях: возможности и проблемы (arXiv)
Автор: Сабур Байдья, Сумит К. Дас, Мохаммад Хелал Уддин, Чейз Косек, Крис Саммерс.
Аннотация:технология цифровых двойников рассматривается как неотъемлемая часть промышленной эволюции современного поколения. С быстрым развитием технологии Интернета вещей (IoT) и растущей тенденцией к автоматизации интеграция между виртуальным и физическим миром теперь может быть реализована для создания практических цифровых двойников. Однако существующие определения цифрового двойника являются неполными, а иногда и неоднозначными. Здесь мы проводим исторический обзор и анализируем современное общее представление о цифровом двойнике, чтобы создать его новое расширенное определение. Мы также рассматриваем и обсуждаем существующие работы по цифровым двойникам в приложениях робототехники, критически важных для безопасности. В частности, использование цифровых двойников в промышленных приложениях требует автономных и удаленных операций из-за экологических проблем. Однако неопределенности в окружающей среде могут потребовать тщательного мониторинга и быстрой адаптации роботов, которые должны быть безопасными и экономически эффективными. Мы продемонстрируем тематическое исследование по разработке основы для критически важных с точки зрения безопасности приложений роботизированной руки и представим производительность системы, чтобы продемонстрировать ее преимущества, а также обсудим проблемы и задачи, которые предстоит решить.
2. Цифровой двойник для совместной работы с периферийными устройствами для критически важной с точки зрения безопасности робототехники в промышленном Интернете вещей (arXiv)
Автор: Сумит К. Дас, Мохаммад Хелал Уддин, Сабур Байдья
Вывод:технология цифровых двойников играет ключевую роль в развитии современной промышленности. В частности, с технологическим прогрессом в Интернете вещей (IoT) и растущей тенденцией к автономии робототехника, оснащенная несколькими датчиками, может создать практичный цифровой двойник, который особенно полезен в промышленных приложениях для эксплуатации, обслуживания и безопасности. Здесь мы демонстрируем реальный цифровой двойник критически важных для безопасности приложений робототехники с роботизированной рукой Franka-Emika-Panda. Мы разрабатываем и демонстрируем совместный цифровой двойник с периферийной поддержкой для динамического уклонения от препятствий, который может быть полезен для адаптации роботов в режиме реального времени при работе в неопределенных и динамичных средах в промышленном IoT.
3. Взаимодействие искусственного интеллекта и цифрового двойника: преодоление разрыва между подходами, основанными на данных и на моделях» (arXiv)
Автор:Лина Бариа, Меруан Дебба
Аннотация. Развитие сервисов смешанной реальности с развитием виртуализации сети и собственных парадигм искусственного интеллекта (ИИ) концептуализировало видение будущих беспроводных сетей как всеобъемлющего объекта, работающего в целом на цифровой платформе. , с интеллектуальным взаимодействием с физическим доменом, прокладывая путь к расцвету концепции Digital Twin (DT). Недавний интерес к сетям DT подпитывается появлением новых беспроводных технологий и сценариев использования, которые усложняют организацию сети и управление ее ресурсами. Ключевой принцип DT, основанный на интернет-датчиках и искусственном интеллекте, заключается в создании виртуального двойника для физических объектов и динамики сети, где виртуальный двойник будет использоваться для создания синтетических данных в дополнение к полученным данным измерений. от физического двойника по запросу. Доступные данные на близнеце станут основой для обучения моделей ИИ и интеллектуального процесса вывода. Несмотря на общее понимание того, что ИИ является основой для DT, мы ожидаем, что DT и ИИ будут способствовать друг другу, преодолевая свои ограничения и дополняя преимущества друг друга. В этой статье мы углубимся в основы DT, раскроем роль DT в объединении подходов, основанных на моделях и данных, и изучим возможности, предлагаемые DT для достижения оптимистичного видения сетей 6G. Мы далее раскрываем важную роль теоретических основ в раскрытии дополнительных возможностей ИИ и, следовательно, раскрываем их ключевое влияние на реализацию надежного, эффективного DT с малой задержкой. Наконец, мы определяем ограничения AI-DT и рассматриваем возможные будущие направления исследований, чтобы создать основу для дальнейших исследований в области ИИ для DT и DT для ИИ.
