人工智能与数字孪生的相互作用：弥合数据驱动与模型驱动方法之间的鸿沟
人工智能
2023-03-30 v2
摘要
网络虚拟化和原生人工智能(AI)范式的发展已将未来无线网络的愿景概念化为在数字平台上整体运行的综合实体，并与物理域智能交互，为数字孪生(DT)概念的蓬勃发展铺平了道路。近期对DT网络的关注由新兴无线技术与用例所推动，这些技术与用例加剧了网络编排与资源管理的复杂程度。在AI驱动下，DT的核心原则是为其物理实体与网络动态创建虚拟孪生，该虚拟孪生将被用于生成合成数据并提供按需的AI模型训练平台。尽管普遍认为AI是DT的种子，我们预期DT与AI将互为赋能者，以克服各自局限并互补增益。在本文中，我们深入DT基础，揭示DT在统一模型驱动与数据驱动方法中的作用，并探索DT为实现6G网络乐观愿景所提供的机遇。我们进一步阐明理论根基在释放AI进一步机遇中的关键作用，从而揭示其对实现可靠、高效、低时延DT的 pivotal 影响。
引用
@article{arxiv.2209.12423,
title = {The Interplay of AI and Digital Twin: Bridging the Gap between Data-Driven and Model-Driven Approaches},
author = {Lina Bariah and Merouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.12423},
year = {2023}
}