【ダイジェスト】
2023年7月、アクセンチュアのマネージングディレクター兼クラウドファーストチーフテクノロジストであるテレサ・タンが、Databricks Data + AI Summitで「未来の工場」に関する講演を行い、デジタルツイン、ナレッジグラフ、倉庫自動化のための生成AIについて話しました。彼女が強調したポイントは、デジタルツインがエンドツーエンドの自動化のためであり、ナレッジグラフがデジタルツイン間の相互運用性を提供する「ツインのツイン」として機能することです。このナレッジグラフは、システム全体が全体的な最適化やその他の意思決定のための一貫した洞察を提供できるように、意味と相互運用の手段を提供します。
倉庫自動化の文脈では、物理的な製品、異なるシステムコンポーネントのデータ製品形式のツイン、そしてこれらのツインを相互運用可能にするナレッジグラフという「ツインのツイン」など、多くの相互作用する部分があります。これらの要素は、相互運用してシステム内で役割を果たす前に、個別にモデル化する必要があります。また、工場管理者がグラフを通じて自然言語でシステムに質問できるようにする生成AI（GAI）モデリングの役割もあります。
相互運用性のレベルについては、最も基本的な一対一のレベルでは、同じソフトウェアプロトコルを使用してコンポーネント間で情報を共有することが含まれます。構造的相互運用性では、異なる種類のソフトウェアが共有できるように、同じデータ構造と構文が必要です。意味的相互運用性では、企業全体またはサプライチェーン全体の相互運用性のスケーリングを可能にする、文脈化された意味の共有された有機的に成長するリソースが必要です。
2022年、ネブラスカ大学リンカーン校は、人間の免疫システムのデジタルツインを構築するために、5年間でノキアに500万ドルの助成金を授与しました。ノキアは、免疫システムが病気に対してどのように反応し、病気の体内での振る舞いが時間とともにどのように変化するかを予測できるようにすることを目指しています。最終的には、患者の個人化された免疫システムツインを構築することを望んでいます。
デジタルツインのモデル駆動開発において、Webオントロジー言語（OWL）、形状と制約言語（SHACL）、Datalogなどの関係とルールのロジックがナレッジグラフに存在する場合、そのグラフはデジタルツイン環境のローコード開発の推進力として機能することができます。Semantic Artsは、アプリケーションに閉じ込められたコードの85％がナレッジグラフを介して再利用可能であると推定しています。
【ニュース解説】
2023年7月、アクセンチュアのテレサ・タンがDatabricks Data + AI Summitで行った「未来の工場」に関する講演では、デジタルツイン、ナレッジグラフ、生成AIを用いた倉庫自動化についての重要なポイントが提示されました。デジタルツインはエンドツーエンドの自動化を目的としており、ナレッジグラフはこれらのツイン間の相互運用性を実現するための「ツインのツイン」として機能します。この技術は、システム全体が一貫した洞察を提供し、最適化や意思決定を支援することを可能にします。
デジタルツイン技術は、物理的なオブジェクトやプロセスの仮想的な複製を作成し、それらの動作や相互作用をシミュレートすることを可能にします。これにより、実世界のシステムをより深く理解し、効率的に管理することができます。ナレッジグラフは、これらのデジタルツイン間の関係や相互作用の意味を定義し、異なるシステム間での情報の共有と相互運用を容易にします。
相互運用性のレベルには、基本的な情報共有から、データ構造と構文の統一、さらには意味的な相互運用性に至るまで、さまざまな段階があります。意味的相互運用性は、ナレッジグラフを通じて、より広範なスケールでの相互運用性を実現するための鍵となります。
また、ネブラスカ大学リンカーン校がノキアに授与した助成金による人間の免疫システムのデジタルツインの構築プロジェクトは、デジタルツイン技術が医療研究においても重要な役割を果たす可能性を示しています。このプロジェクトは、免疫システムの反応を予測し、個別化された治療法の開発に貢献することを目指しています。
デジタルツインのモデル駆動開発においては、ナレッジグラフが重要な役割を果たします。関係とルールのロジックがナレッジグラフに組み込まれることで、デジタルツイン環境の開発が促進され、コードの記述量が大幅に削減される可能性があります。これにより、システムのスケーラビリティと効率性が向上します。
この技術のポジティブな側面としては、システムの最適化、効率的な意思決定支援、医療研究における新たな可能性の開拓などが挙げられます。一方で、データのプライバシー、セキュリティ、ナレッジグラフの正確性と完全性の確保など、潜在的なリスクも存在します。また、これらの技術の普及に伴い、規制や標準化の必要性が高まる可能性があります。
将来的には、デジタルツインとナレッジグラフの技術がさらに発展し、より多くの産業や分野での応用が期待されます。これにより、より効率的で持続可能な社会の実現に貢献することができるでしょう。
from Digital twins, interoperability and FAIR model-driven development.
