Роль искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных в создании цифровых двойников: систематический обзор литературы, проблемы и перспективы

Цифровое двойникование является одним из десяти ведущих технологических трендов последних нескольких лет благодаря высокой применимости в промышленном секторе. Интеграция аналитики больших данных и методов искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ-МО) с цифровым двойникованием дополнительно повышает его значимость и исследовательский потенциал, открывая новые возможности и создавая уникальные проблемы. К настоящему времени разработан и реализован ряд научных моделей, связанных с этой развивающейся тематикой. Однако систематический обзор цифрового двойникования, в особенности с акцентом на роль ИИ-МО и больших данных, который мог бы направить академическое сообщество и промышленность к дальнейшему развитию, отсутствует. Поэтому в статье рассматривается роль больших данных и ИИ-МО в создании цифровых двойников (ЦД) или систем на основе ЦД для различных промышленных приложений посредством анализа современных реализаций. Проведен систематический обзор с использованием ведущих междисциплинарных электронных библиографических баз данных, а также существующих патентов в данной области. Кроме того, выявлены инструменты разработки, способные поддерживать различные уровни цифрового двойникования. Разработана также эталонная архитектура на основе больших данных и обогащенная средствами ИИ, которая позволяет разработчикам создавать полнофункциональную систему на основе ЦД. Наконец, раскрыт исследовательский потенциал ИИ-МО для цифрового двойникования путем выявления актуальных проблем и возможностей.