Digital Twins (DT) facilitate monitoring and reasoning processes in cyber-physical systems. They have progressively gained popularity over the past years because of intense research activity and industrial advancements. Cognitive Twins is a novel concept, recently coined to refer to the involvement of Semantic Web technology in DTs. Recent studies address the relevance of ontologies and knowledge graphs in the context of DTs, in terms of knowledge representation, interoperability and automatic reasoning. However, there is no comprehensive analysis of how semantic technologies, and specifically ontologies, are utilized within DTs. This Systematic Literature Review (SLR) is based on the analysis of 82 research articles, that either propose or benefit from ontologies with respect to DT. The paper uses different analysis perspectives, including a structural analysis based on a reference DT architecture, and an application-specific analysis to specifically address the different domains, such as Manufacturing and Infrastructure. The review also identifies open issues and possible research directions on the usage of ontologies and knowledge graphs in DTs.


翻译:数字孪生(DT)促进了信息物理系统中的监控与推理过程。近年来,随着研究活动的密集开展和工业技术的进步,数字孪生日益普及。认知孪生是一个新近提出的概念,特指语义网技术在数字孪生中的应用。近期研究从知识表示、互操作性和自动推理等角度,探讨了本体论与知识图谱在数字孪生中的相关性。然而,目前尚缺乏关于语义技术(尤其是本体论)如何在数字孪生中应用的全面分析。本系统性文献综述(SLR)基于82篇研究论文展开分析,这些论文或提出了数字孪生相关的本体论,或从中受益。本文采用了多种分析视角,包括基于参考数字孪生架构的结构分析,以及针对制造、基础设施等不同领域的应用特定分析。此外,本综述还指出了本体论与知识图谱在数字孪生应用中存在的开放性问题与潜在研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年11月8日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
VIP会员
最新内容
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
1+阅读 · 7月24日
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员