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DIGITAL TWIN
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本期阅读
MAS（多智能体系统）是分布式人工智能的一个分支，涉及一群自主的智能体共同合作以实现一个共同的目标。智能体可以合作或竞争，相互分享知识，并在一个松散连接的环境中运作。智能体系统的关键元素包括实体、环境、参数和行动。实体指的是智能体的类型，可以是软件、硬件或两者的结合。环境指的是智能体所在的位置，可以包括各种特性，如可访问性、确定性、动态性和连续性。参数指的是智能体可以从环境中感知的不同数据类型。使用MAS的好处包括提高效率、降低成本、灵活性、可靠性、可扩展性以及可重用性。
今天介绍的文章对智能体技术与数字孪生集成的可能性进行了探讨。这涉及到理解智能体如何被整合到数字孪生的框架中，以及这种集成能够带来哪些优势和功能。
为了深入理解智能体与数字孪生的集成，文章还列出了一系列关键问题。这些问题聚焦于智能体在数字孪生中的集成方式、所使用的智能体的特性、辅助使用的其他技术，以及在这个快速发展领域中建议的未来发展方向。
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（摘译）
多智能体系统有几个关键特性，对于我们设想中数字孪生的实施是至关重要的。
首先，它们在分布式处理方面表现出色，能够将计算任务分配给一个由智能体组成的网络，实现并行和分布式计算，这对于处理数字孪生通常涉及的大量数据和复杂模拟至关重要。
其次，多智能体系统的可扩展性使系统能够快速适应数字孪生环境的规模和复杂性，非常适合管理多样化和动态的物理系统。多智能体还展现出互操作性，因为它们能够无缝地与数字孪生的各种组件（包括传感器、执行器和其他智能体）进行交互和通信。这种互操作性确保了系统内的顺畅集成和数据交换。
此外，多智能体具有适应性，能够根据数字孪生环境内变化的条件和要求进行调整。它们可以修改其行为、策略和目标，以应对新信息或挑战。其合作与协调能力使它们能够协作和同步行动，从而在数字孪生的背景下促进实时决策。此外，它们的分散式操作减少了对中央控制器的依赖，提高了鲁棒性和容错性。多智能体还可以根据其能力和可用性动态分配任务，优化资源利用并提高效率。一些多智能体能够从其交互和经验中学习，采用机器学习技术来改进决策制定和预测能力。
最后，多智能体在处理由数字孪生内传感器和其他来源生成的实时数据方面表现出色。它们能够高效地处理这些数据以做出及时决策和调整，从而有助于系统的整体功能和资源优化。这些特性共同使多智能体在实施数字孪生时具有巨大价值，提高了其适应性、可扩展性和实时决策能力。
文章信息
论文“The Role of Multi-Agents in Digital Twin Implementation: Short Survey”于2024年11月发表于《ACM Computing Surveys》期刊，这篇文章由Yogeswaranathan Kalyani和Rem Collier共同完成。
DOI：https://doi.org/10.1145/3664476.3671013
论文链接：
https://doi.org/10.1145/3697350
引用本文：
Yogeswaranathan Kalyani and Rem Collier. 2024. The Role of Multi-Agents in Digital Twin Implementation: Short Survey. ACM Comput. Surv. 57, 3, Article 72 (March 2025), 15 pages. https://doi.org/10.1145/3697350
文章阅读
The Role of Multi-Agents in Digital Twin Implementation: Short Survey
Yogeswaranathan Kalyani, Rem Collier
School of Computer Science, University College Dublin, Dublin, Ireland
Abstract
In recent years, Digital Twin (DT) technology has emerged as a significant technological advancement. A digital twin is a digital representation of a physical asset that mirrors its data model, behaviour, and interactions with other physical assets. Digital Twin aims at achieving adaptability, seamless data integration, modelling, simulation, automation, and real-time data management. The primary goal of this article is to explore the role of agents in DT implementations, seeking to understand their predominant usage scenarios and purposes. From our perspective, agents serving as intelligent entities play a role in realising the features of DTs. This article also discusses the gaps in DT, highlights future directions, and analyses various technologies integrated with multi-agent systems technologies in DT implementations. Finally, the article briefly discusses an overview of an architecture to implement a DT for smart agriculture with multi-agents.
Keynote
Agents, digital twin, multi-agent systems
摘要
近年来，数字孪生（DT）技术作为一项重大的技术进展而崭露头角。数字孪生是物理资产的数字表示，能够映射其数据模型、行为以及与其他物理资产的交互。数字孪生的目标在于实现适应性、无缝数据集成、建模、仿真、自动化以及实时数据管理。本文的主要目的是探索代理在数字孪生实施中的作用，旨在理解其主要的使用场景和目的。从我们的视角来看，作为智能实体的代理在实现数字孪生的特性方面发挥着重要作用。本文还讨论了数字孪生中存在的差距，指出了未来的发展方向，并分析了在数字孪生实施中与多代理系统技术相结合的各种技术。最后，文章简要概述了一个采用多代理技术实现智能农业数字孪生的架构。
关键词
代理, 数字孪生, 多智能体系统
Fig. 1. Number of reviewed articles in various domains.
Fig. 2. Proposed architecture for a digital twin in open-environment arable farming.
研究背景
数字孪生（Digital Twin, DT）： 数字孪生是一种数字技术，它创建物理资产的数字副本，以反映其数据模型、行为和与其他物理资产的交互。DT旨在实现适应性、无缝数据集成、建模、仿真、自动化和实时数据管理。
多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）：MAS是分布式人工智能的一个分支，涉及一群自主智能体协同工作以实现共同目标。智能体可以合作或竞争，共享知识，并在松散连接的环境中操作。
研究方法
研究问题（Research Questions, RQs）：本研究旨在探索多智能体在数字孪生实施中的作用，包括它们在DT框架中的应用领域、智能体特征、与智能体结合的其他技术，以及未来的发展方向。
文献搜索： 使用Google Scholar进行文献搜索，查询字符串为“agent AND digital twin”，时间范围为2020至2024年。
纳入标准： 文章必须展示数字孪生与智能体技术的结合应用，发表于2020至2024年之间，且为英文文献。
排除标准： 排除重复出版物、后续扩展和综述文章，以确保内容的原创性。
实验设计
研究问题：
RQ 1: DT实施中哪些领域利用了智能体？
RQ 2: DT应用中智能体的哪些特征被利用？
RQ 3: 在实施DT时，哪些其他技术与智能体结合？
RQ 4: 将智能体集成到DT中的未来发展方向和机会是什么？
文献筛选：
通过系统方法筛选出22篇相关文献，这些文献展示了智能体技术在DT实施中的应用。
结果分析
应用领域： 智能体系统在制造业中应用最为广泛，其次是农业、医疗和智能城市等领域。智能体在DT实施中扮演着决策支持、仿真、自动化和预测等角色。
智能体特征：智能体在DT实施中用于实现自主操作、协作行为、动态调度和提高互连性等功能。
其他技术： 除了智能体之外，还使用了深度强化学习、基于代理的建模、本体和知识库、综合模拟平台等技术来提升DT的能力。
未来方向： 未来的研究方向包括提高DT和MAS的可扩展性、适应性、互操作性和标准化，以及将DT和MAS的应用范围扩展到传统用途之外。
研究结论
DT技术的重要性： DT技术作为一种重要的创新，专注于适应性、数据集成、建模、仿真、自动化、预测和实时数据管理。
智能体的作用： 智能体在DT实施中扮演着关键角色，它们通过实现DT的特征来提高系统的适应性、效率和实时决策能力。
研究展望： 未来的研究将探索智能体技术在DT实施中的更广泛应用，特别是在制造业、医疗保健、智能城市和农业等领域。
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