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World File Search System数字孪生
带有数字孪生的电池护照
7KRPDV .XKQ 7R DFKLHYH WKLV LW LV LPSRU WDQW WR GHğQH D VWDQGDUG DV D XQLIRUP 技术基础。作为自动化领域的社区，工业 4.0 平台、工业数字孪生协会 (WLRQ、'7$ DQG)UDXQKRIHU、(6( DPRQJ) 等已经开发了数字孪生的资产管理外壳。这确保了标准化接口，从而保证了数据是机器可读的，并且可以跨公司边界交换。
Ola Electric 推出与 NVIDIA Omniverse 集成的 Ola 数字孪生平台
● 借助 Ola Digital Twin，Ola Electric 将其 Futurefactory 的制造运营从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上 ● Ola Digital Twin 平台无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术 班加罗尔，2024 年 10 月 24 日：印度最大的纯电动汽车公司 Ola Electric 今天宣布推出突破性的 Ola Digital Twin 平台，以改变制造流程和产品开发生命周期。Ola Digital Twin 平台基于 NVIDIA Omniverse 开发，无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术以及其他先进的模拟工具和物联网平台，以创建全面的数字孪生环境，从而加快 Ola Electric 制造设施的规划并优化设备布局、产品开发生命周期和基于计算机视觉的质量检测系统的构建。该平台还利用物理上精确的模拟和生成式 AI 执行从运动学模拟到生成用于训练自主移动机器人 (AMR) 和机械臂的合成图像数据等任务。通过整合 NVIDIA Omniverse（一个应用程序编程接口 (API)、软件开发工具包和服务平台，使开发人员能够利用通用场景描述 (OpenUSD) 实现物理 AI）以及 NVIDIA Isaac Sim（一个基于 Omniverse 构建的用于设计和测试机器人的参考模拟平台），Ola Electric 已将其 Futurefactory 的制造业务从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上。Ola Electric 还在 Futurefactory 的自动机器人焊接线上利用 Ola Digital Twin 来模拟焊接过程和质量检测系统。这可以在将更改实施到物理世界之前对其进行虚拟部署和测试。Ola 的开发人员使用 Ola Digital Twin 的生成 AI 功能和 NVIDIA Omniverse API 来生成合成资产，包括照明、环境场景、物体和缺陷，这有助于将感知 AI 模型训练时间从数月缩短到数周，同时考虑到现实世界中无法安全复制的场景。该平台还具有热模拟功能，可用于构建下一代 OLA Krutrim 数据中心和液冷基础设施。此外，Ola Consumer 还使用 NVIDIA Isaac Sim 训练其机器人拾取和放置应用程序，用于其自动化暗店中复杂的库存单元。这些机器人在虚拟模拟中接受训练，以便在动态、自动化的环境中自主处理复杂的操作。
解决心脏数字孪生的心电图逆问题：一项综述
摘要 — 心脏数字孪生 (CDT) 是用于理解复杂心脏机制的个性化虚拟表示。CDT 开发的一个关键部分是解决 ECG 逆问题，这使得能够从体表 ECG 数据中重建心脏源并估计患者特定的电生理 (EP) 参数。尽管存在复杂的心脏解剖结构、嘈杂的 ECG 数据和逆问题的病态性质等挑战，但计算方法的最新进展极大地提高了 ECG 逆推理的准确性和效率，增强了 CDT 的保真度。本文旨在全面回顾解决 ECG 逆问题的方法、它们的验证策略、它们的临床应用及其未来前景。对于方法，我们大致将最先进的方法分为两类：确定性方法和概率方法，包括传统技术和基于深度学习的技术。将物理定律与深度学习模型相结合具有良好的前景，但诸如准确捕捉动态电生理学、获取准确的领域知识以及量化预测不确定性等挑战仍然存在。将模型集成到临床工作流程中，同时确保医疗专业人员的可解释性和可用性至关重要。克服这些挑战将推动 CDT 的进一步研究。
综合论文 - 地球的数字孪生
人类世描述了我们当前的时代，地球的环境受到人类活动的影响显著。人口和财富的快速增长引发了地球系统各个部分的可持续发展挑战。与此同时，地球观测、系统模型和数字技术的进步使我们能够创建环境的“数字孪生”。数字孪生结合了地球系统数据和模型，以生成地球的高精度数字表示，帮助我们探索人类发展情景的后果并评估其对环境的影响。因此，数字孪生为决策者提供了强大的决策支持工具，以平衡人类发展、可持续资源利用和环境保护。
NASA 地球系统数字孪生 (ESDT) 原型
• 建立数字孪生框架，使 NASA 遥感数据产品和陆地表面模型产品能够直接与作物生长模型耦合或同化 • 通过 NASA 土地信息系统（LIS）同化高分辨率遥感输入（例如降水、温度、土壤湿度等）以估计每日时间尺度上的陆地表面变量（水和能量通量） • 实施作物生长模型、根区水质模型和农业技术转移决策支持系统，以估计长期天气条件和预测的未来气候情景下的作物生长状态、生物量和作物产量 • 实施贝叶斯神经网络 (BNN) 模型来预测最终的县级作物产量 • 开发工具进行“假设”调查以提供农业指导 • 开发使用操作 Web 应用程序传播非机密作物进展数据、生物量和作物产量地图的能力
神经科学中的数字孪生：从理论到定制治疗
数字孪生作为物理系统的虚拟表示，可以实现模拟、综合分析和预测。它们在医疗保健领域也越来越受到关注，应用范围也越来越广，尤其关注大脑的数字孪生。我们讨论了神经科学中的数字孪生如何实现大脑功能和病理的建模，因为它们提供了一种计算机模拟方法来研究大脑并说明大脑网络动态与相关功能之间的复杂关系。为了展示神经科学中数字孪生的能力，我们展示了如何根据可塑性的哲学概念来建模脑肿瘤对大脑物理结构和功能的影响。在这个技术衍生的背景下，我们进一步探索了凯瑟琳·马拉布的哲学见解，该背景假设大脑朝着改善和修复的非线性行为可以基于 MRI 数据进行建模和预测。马拉布强调大脑具有适应性和破坏性可塑性的双重能力。我们将讨论马拉布的思想在多大程度上提供了一个更全面的理论框架，以理解数字孪生如何模拟大脑对损伤和病理的反应，包含马拉布的适应性和破坏性可塑性的概念，该概念提供了一个框架来解决神经科学中这些尚未计算的方面以及有时看似不利的神经可塑性动态，有助于弥合理论研究和临床实践之间的差距。
脑血液循环数字孪生为个人提供最佳医疗护理
利用个人（甲）的脑循环数字孪生，可以根据其脑循环数据确定风险因素的值。每次检查都会提供风险因素的值，然后将其与代表疾病状态的临床信息一起发送到“脑循环人体数字孪生”。通过对许多个人实施此操作并积累数据，可以创建一个“脑循环人体数字孪生”，描述风险因素的纵向变化与疾病进展之间的关系。利用它，可以预测另一个人（乙）的疾病进展。换句话说，通过分析从乙的脑循环数字孪生和“脑循环人体数字孪生”中获得的风险因素和健康状况的纵向变化，医生将能够预测乙的疾病进展。该图展示了在患病前预测疾病转变的一个例子。
视觉科学数字孪生研究年度回顾，用于逆向工程视觉智能的起源
大脑中的核心学习算法是什么？本土主义者认为，智力源自先天的领域特定知识系统，而经验主义者认为，智力源自从经验中学习领域特定知识的领域通用系统。我们通过回顾旨在逆向工程新生儿大脑学习算法的数字孪生研究来解决这一争论。在数字孪生研究中，新生动物和人工智能体在相同的环境中长大，并用相同的任务进行测试，从而可以直接比较它们的学习能力。支持经验主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以新生动物的第一人称视觉体验进行训练时，会学习类似动物的物体感知。支持本土主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以产前经验（视网膜波）进行训练时会产生先天的领域特定知识。我们认为，人类、动物和机器之间的学习可以用一个普遍的原则来解释，我们称之为时空拟合。时空拟合解释了经验主义和本土主义现象，为理解智力的起源提供了一个统一的框架。