The Role of AI, Machine Learning, and Big Data in Digital Twinning: A Systematic Literature Review, Challenges, and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Digital twinning is one of the top ten technology trends in the last couple of years, due to its high applicability in the industrial sector. The integration of big data analytics and artificial intelligence/machine learning (AI-ML) techniques with digital twinning, further enriches its significance and research potential with new opportunities and unique challenges. To date, a number of scientific models have been designed and implemented related to this evolving topic. However, there is no systematic review of digital twinning, particularly focusing on the role of AI-ML and big data, to guide the academia and industry towards future developments. Therefore, this article emphasizes the role of big data and AI-ML in the creation of digital twins (DTs) or DT-based systems for various industrial applications, by highlighting the current state-of-the-art deployments. We performed a systematic review on top of multidisciplinary electronic bibliographic databases, in addition to existing patents in the field. Also, we identified development-tools that can facilitate various levels of the digital twinning. Further, we designed a big data driven and AI-enriched reference architecture that leads developers to a complete DT-enabled system. Finally, we highlighted the research potential of AI-ML for digital twinning by unveiling challenges and current opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».