What is a Digital Twin Anyway? Deriving the Definition for the Built Environment from over 15,000 Scientific Publications

要約

デジタル双子の概念は、特に構築された環境内で、さまざまなドメインに大きな注目を集めています。
ただし、定義の膨大な量があり、用語のコンセンサスは手の届かないままです。
普遍的に受け入れられている定義の欠如は、概念化と実装の曖昧さにつながり、研究者と実践者の両方に誤解を引き起こす可能性があります。
多様な分野にまたがる15,000を超えるフルテキスト記事のコーパスからデジタル双子の定義を体系的に抽出および分析するために、自然言語処理（NLP）技術を採用しました。
この研究では、これらの調査結果を、52人の専門家を含む専門家調査の洞察と比較しています。
この研究では、さまざまなドメインにわたる実用的な観点から「デジタルツイン」を構成するコンポーネントの同意を特定し、逸脱を特定するために、それらと対照的です。
私たちは、製造、建物、都市/地理空間の観点など、時間の経過とともに、さまざまなスケールにわたってデジタルツインの定義の進化を調査します。
テキスト周波数分析とN-GRAM分析を使用して、デジタルツインの主要コンポーネントを抽出しました。
その後、文献に登場したコンポーネントを特定し、異なるドメインの各コンポーネントの重要性を評価するためにカイ二乗検定を実施しました。
私たちの分析では、デジタルツインの重要なコンポーネントが特定され、製造、建物、都市のコンテキストなどのアプリケーションドメインに基づいた定義の大幅な変動が明らかになりました。
DTコンポーネントの分析により、DTタイプの2つの主要なグループが明らかになりました：高性能リアルタイム（HPRT）DT、および長期意思決定サポート（LTDS）DT。
一般的な仮定に反して、シミュレーション、AI/ML、リアルタイム機能、双方向のデータフローなどのコンポーネントは、構築された環境のデジタル双子ではまだ完全に成熟していないことがわかりました。

要約(オリジナル)

The concept of digital twins has attracted significant attention across various domains, particularly within the built environment. However, there is a sheer volume of definitions and the terminological consensus remains out of reach. The lack of a universally accepted definition leads to ambiguities in their conceptualization and implementation, and may cause miscommunication for both researchers and practitioners. We employed Natural Language Processing (NLP) techniques to systematically extract and analyze definitions of digital twins from a corpus of more than 15,000 full-text articles spanning diverse disciplines. The study compares these findings with insights from an expert survey that included 52 experts. The study identifies concurrence on the components that comprise a “Digital Twin” from a practical perspective across various domains, contrasting them with those that do not, to identify deviations. We investigate the evolution of digital twin definitions over time and across different scales, including manufacturing, building, and urban/geospatial perspectives. We extracted the main components of Digital Twins using Text Frequency Analysis and N-gram analysis. Subsequently, we identified components that appeared in the literature and conducted a Chi-square test to assess the significance of each component in different domains. Our analysis identified key components of digital twins and revealed significant variations in definitions based on application domains, such as manufacturing, building, and urban contexts. The analysis of DT components reveal two major groups of DT types: High-Performance Real-Time (HPRT) DTs, and Long-Term Decision Support (LTDS) DTs. Contrary to common assumptions, we found that components such as simulation, AI/ML, real-time capabilities, and bi-directional data flow are not yet fully mature in the digital twins of the built environment.

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