デジタルツインと未来の都市建設
デジタル ツインは、「デジタル ツイン」とも呼ばれ、物理モデル、センサーの更新、操作履歴などのデータを最大限に活用して、多分野および多分野を統合することです。 -物理量 マルチスケール、マルチ確率のシミュレーションプロセスは仮想空間にマッピングされ、対応する物理機器のライフサイクルプロセス全体を反映します。
デジタル ツインの最も重要なインスピレーションを与える重要性は、実際の物理システムの空間デジタル モデルへのフィードバックを実現することです。米国国防総省は、航空宇宙機の健康維持とセキュリティのためのデジタル ツイン テクノロジーの使用を最初に提案しました。
デジタル ツイン テクノロジーの導入は、21 世紀で最も画期的なイノベーションです。現在、デジタルツインテクノロジーは、さまざまな経済分野、特に製造、医療、その他の分野で直接応用されています。最近、AEC (建築、エンジニアリング、建設) 業界でも、ビジネスの組織化に対処するためにデジタル ツインを作成する傾向が見られます。
この未来のテクノロジーの採用により、一度に 1 つのレンガを構築することから、一度に 1 つのブロックチェーンを構築することが可能になります。建築家、都市デザイナー、都市計画者は、このテクノロジーを使用して建築環境の仮想世界レプリカを作成し、自分たちの仕事の長期的な実行可能性を理解しています。
#© Water Cube Pilot のデジタル ツイン、ARUP
デジタル ツインの歴史 デジタル ツイン テクノロジの最初の記述は、デビッド ゲランター氏の 1991 年の著書『Mirror Worlds』 (ミラー ワールド) にまで遡ることができ、その中で彼は将来の世界への影響に対するコンピューティング テクノロジの影響について論じています。ただし、デジタル ツインの概念とモデルは、2002 年にミシガン州トロイで開催された製造技術者協会会議で Michael Greaves によって初めて公に紹介されました。彼は、製品ライフサイクル管理の研究モデルとしてデジタルツインの概念を提案しました。 「デジタル ツイン」という用語は、NASA のジョン ヴィッカース氏によって「2010 年ロードマップ レポート」で正式に造語されました。デジタル ツインはどのように機能しますか?
デジタル ツイン テクノロジーはデータによって駆動されます。センサー ネットワークはデータを取得して、物理世界の仮想コピーを作成します。デジタル ツインのフレームワークは 3 つの部分で構成されます: 物理オブジェクト- ——実際の製品
- 仮想オブジェクト ——デジタル クローン製品
- 物理オブジェクトと仮想オブジェクト間の接続 - 物理製品から仮想製品へのデータの流れ、および仮想製品から物理製品への情報提供
#© Challengee Advisory
##上の画像に示すように、このように作成されたデジタル ツインを使用して、何が構築され、何が構築されていないのかを理解できます。ライフサイクル全体を通して、環境の特殊性を観察します。他の情報源と組み合わせてデータを分析することは、対応する研究テーマの起源を理解し、その将来について予測するのに役立ちます。 一般に、デジタル ツインと 3D モデリングの間には、ユーザー インターフェイスと視覚化に基づく類似点があります。ただし、それらを区別するのはデータ要素です。 3D モデリングはオブジェクトのビューを提供することに限定されていますが、デジタル ツインはオブジェクトとリアルタイム データのビューを提供します。デジタル ツインは、さまざまな環境条件が時間の経過とともにオブジェクトにどのような影響を与えるかを調査する上でさらに一歩進みます。
© ArcGIS
デジタル ツインはどのように都市計画を改善できるのでしょうか? 現在、世界は急速に都市化が進んでおり、世界人口の 56% が都市に住んでいると推定されています。したがって、都市は大規模な人口流入に対して十分な備えをしておく必要がある。しかし、世界のほとんどの都市部が無制限に成長していることを考えると、デジタルツインはデータ分析の助けを借りて都市開発を合理化するのに役立ちます。都市のデジタルツインを作成することで、政策、設計ルール、建設方法を現実世界で仮想的にテストし、開発することができます。デジタルツインの導入は、都市の設計、運営、維持、維持の方法に革命をもたらし、市民の生活の質を向上させることができます。
効果的な政策開発
地方自治体やその他の地方自治体は、投資戦略の計画、最終決定、機会の特定にデータを使用することで、デジタル ツイン テクノロジーの恩恵を受けることができます。提案された政策を仮想世界でシミュレーションし、現実世界に実装する前にその影響を検討できます。世界的には、シンガポール、ヘルシンキ、アラブ首長国連邦などの都市が、持続可能な開発から交通中心の開発、建設改修プロジェクト、仮想観光の範囲に至るまでの目標を達成するために、デジタルツインテクノロジーに投資しています。
© シンガポール土地当局提供
軽減環境リスク
地球温暖化と気候変動が驚くほど増大する中、デジタルツインテクノロジーは、将来の環境とそれが都市に与える影響をマッピングするのに役立ちます。仮想都市における海面上昇やプレートの動きなどのデータは、物理的な都市の開発の指針として使用できます。リスクを評価することで、都市は洪水、地震、津波、ハリケーンなどの自然災害を軽減するための備えを強化できます。
建物の構造安定性の見直し
建築品質の悪さにより、都市部では建物の倒壊が日常茶飯事となっており、その結果、人命と資源の損失 損失。物理的な建設プロセスを開始する前にデジタル ツインを作成すると、建築材料と建築方法の適合性を判断するのに役立ちます。これは、安全で健康的なコミュニティを構築し、都市コミュニティの繁栄に役立ちます。地方自治体はこのデータを使用して古い建物の構造強度をレビューし、物理的損害を防ぐために地域住民が適時に避難できるようにすることができます。
エネルギーと運用コストの節約
デジタル ツインから取得したデータは、建物サービス システムの最適化に使用でき、構造物のエネルギー消費と運用コストの削減に役立ちます。都市計画者は、建物の屋上に太陽エネルギーを利用して建物に電力を供給する可能性を特定することもできます。デジタルツイン都市では常に再生可能エネルギーの全範囲を探索でき、都市のヒートアイランド効果を軽減し、建物の自給率を高めることができます。
© Ton De Vries – YouTube
完璧なインフラストラクチャ ネットワーク
デジタル ツイン都市からのデータを利用して、交通計画担当者は都市計画担当者と協力して、物理的な都市におけるボトルネックや交通渋滞の可能性を判断できます。高架道路や道路拡張の必要性は、道路車両の増加を特定することで事前に決定できます。大量高速輸送システム (MRTS) は、都市の拡大に対応して都市の公共交通機関の効率を高めるために最適にテストおよび設計できます。
バーチャルツーリズム
デジタルツインの可能性は都市計画の技術的側面に限定されず、バーチャルツーリズムによる収益創出をさらに探求することにもつながります。市場ではすでに通りや建物の 360 度のパノラマビューが提供されています。デジタル ツインは、このテクノロジーをさらに一歩進めたものです。デジタル ツインでは、人々は場所をただ見るだけではありません。彼らは買い物をしたり、遊んだり、学んだり、さらには仮想都市の住民になることさえできます。
たとえば、 Virtual Helsinki は、Zoan による高品質の 3D 仮想現実技術を使用して作成されたヘルシンキのダウンタウンのデジタル ツインであり、人々は仮想的に訪問してアクティビティを行うことができます。バーチャル ツアーは、人々が快適な自宅から世界を体験できるようにすることで、持続可能なライフスタイルを促進します。
デジタル ツイン ケース
多くの国がデジタル ツイン テクノロジーの可能性をまだ模索していない中、シンガポールはその仮想的な外観のためのフィールド テスト ケースを作成しました。都市国家モデルには、300 万枚の街路レベルの画像と 160,000 枚の航空写真が含まれています。 10 億を超えるデータ ポイントが 3D でプロットされており、これは 100 テラバイトを超えるデータに相当します。モデルの基礎は、土地利用、樹木被覆、地下施設などを含む 14 のコア データ セットに依存します。島全体は、デジタルツインの関連性を維持し、シンガポールの発展に合わせて維持するために、航空写真および道路マッピングツールを使用して継続的にマッピングされます。
© AEC Magazine
デジタルツインにより、シンガポールは長年にわたる都市部の暑さの解決を構想している島効果の問題。仮想都市は、都市内の新しい建物開発の実現可能性とそれが周囲の環境に与える影響を研究するために使用されます。政策立案者はまた、インフラストラクチャーの潜在的な落とし穴を特定し、将来のシンガポールに適切な解決策を考案するモデルも検討する予定です。シンガポールは将来的に、デジタルフォレンジックや自動運転車やロボットのシナリオプランニングを通じて事故現場を再構築するためにデジタルツインを使用することも計画している。
要約
デジタル ツイン テクノロジーの利点により、世界の IT リーダーはデジタル ツイン ソフトウェアの進歩に熱心に取り組むようになります。 Microsoft、GE Digital、Siemens、Dassault Systemes といった大手 IT 企業は、デジタル ツイン ソフトウェアを開発しました。 Cityzenith などの AEC 業界のイノベーターは、建築環境専用のデジタル ツイン ソフトウェア プログラムを立ち上げました。もう 1 つの主要なデジタル ツイン ソフトウェアは、建物やその他の不動産形態の設計と管理を支援する SmartWorldPro です。
都市計画にデジタル ツイン テクノロジーを使用すると、関係者の意思決定能力を向上させることができます。それは、より持続可能で、人間中心で、組織化され、望ましい未来の都市への希望を築きます。
以上がデジタルツインと未来の都市建設の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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