Collaborative Research: NeTS: JUNO3: Towards an Internet of Federated Digital Twins (IoFDT) for Society 5.0: Fundamentals and Experimentation

合作研究:NetS:JUNO3:迈向社会 5.0 的联合数字孪生 (IoFDT) 互联网:基础知识和实验

基本信息

项目摘要

The concept of a digital twin (DT) that enables the creation of a programmable, digital representation of physical systems (e.g., smart vehicles) will revolutionize future industries. DTs lie at the heart of the vision of a future smart society, dubbed Society 5.0 by Japan, in which a high integration between cyber and physical spaces is exploited to bring forth economic and societal advancement across industries ranging from intelligent transportation to robotics. To realize this vision of a new DT-driven Society 5.0, this project envisions a novel concept of an Internet of Federated Digital Twins (IoFDT) that holistically integrates heterogeneous and physically separated DTs representing different Society 5.0 services within a single system. The goal of the research is therefore to create the scientific foundations of the IoFDT through a close collaboration between a team of US and Japanese researchers with complementary expertise in wireless networking, DTs, and artificial intelligence (AI). These foundations include a new, fundamental framework for allowing effective design, analysis, and optimization of an IoFDT system, in presence of heterogeneous applications. The proposed research will have a tangible societal impact since it contributes towards enabling diverse Society 5.0 services (from transportation to factory automation) thus potentially improving the quality of life. The research is coupled with collaborative US-Japan DT-centric education, outreach, and dissemination plans that will help broaden the impact of the research. To design the proposed framework, this joint US-Japan project will merge ideas from wireless communications, machine learning, and programmable networking to contribute several innovations: 1) A cross-layer wireless and computing framework that introduces new methods for dynamic network slicing for the IoFDT system, 2) Efficient methods for DT-centric proactive resource optimization as well as collaborative computing and learning techniques that can deal with unprecedented dynamics of the cyber (wireless) and physical systems of an IoFDT, 3) A holistic AI framework, based on continual learning, that can faithfully build programmable DTs from a continuous stream of data while exploiting complex relationships and patterns across the physical systems and their coordinated twins, and 4) Realistic implementation in a programmable IoFDT platform that provides a meaningful proof-of-concept of an IoFDT system deployment in Japan.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
数字孪生 (DT) 的概念能够创建物理系统(例如智能车辆)的可编程数字表示,这将彻底改变未来的行业。 DT 是未来智能社会愿景的核心,被日本称为“社会 5.0”,其中利用网络空间和物理空间之间的高度集成来推动从智能交通到机器人等各行业的经济和社会进步。为了实现新的 DT 驱动的社会 5.0 的愿景,该项目设想了联合数字孪生互联网 (IoFDT) 的新颖概念,该概念将代表不同社会 5.0 服务的异构且物理上分离的 DT 整体集成到单个系统中。因此,该研究的目标是通过美国和日本研究人员团队之间的密切合作,为 IoFDT 奠定科学基础,这些研究人员在无线网络、DT 和人工智能 (AI) 方面具有互补的专业知识。这些基础包括一个新的基本框架,允许在存在异构应用程序的情况下有效设计、分析和优化 IoFDT 系统。拟议的研究将产生切实的社会影响,因为它有助于实现多样化的社会 5.0 服务(从交通到工厂自动化),从而有可能提高生活质量。该研究与以 DT 为中心的美日合作教育、推广和传播计划相结合,将有助于扩大该研究的影响。为了设计拟议的框架,这个美日联合项目将融合无线通信、机器学习和可编程网络的想法,以贡献多项创新:1)跨层无线和计算框架,引入动态网络切片的新方法IoFDT 系统,2)以 DT 为中心的主动资源优化的有效方法以及协作计算和学习技术,可以处理 IoFDT 的网络(无线)和物理系统前所未有的动态,3)基于持续学习,可以从连续的数据流中忠实地构建可编程DT,同时利用物理系统及其协调双胞胎之间的复杂关系和模式,以及4)在可编程IoFDT平台中的实际实施,该平台提供了有意义的概念验证在日本部署 IoFDT 系统。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(1)
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专利数量(0)
Towards a Decentralized Metaverse: Synchronized Orchestration of Digital Twins and Sub-Metaverses
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