Resumen:Los gemelos digitales, como representaciones digitales precisas de sistemas físicos, han evolucionado desde herramientas de simulación pasiva hasta entidades inteligentes y autónomas mediante la integración de tecnologías de inteligencia artificial. Este artículo presenta un marco unificado de cuatro etapas que caracteriza sistemáticamente la integración de la IA en todo el ciclo de vida del gemelo digital, abarcando el modelado, la duplicación, la intervención y la gestión autónoma. Al sintetizar las tecnologías y prácticas existentes, destilamos un marco unificado de cuatro etapas que caracteriza sistemáticamente cómo se integran las metodologías de IA en todo el ciclo de vida del gemelo digital: (1) modelar el gemelo físico a través de enfoques de IA basados e informados por la física, (2) reflejar el sistema físico en un gemelo digital con sincronización en tiempo real, (3) intervenir en el gemelo físico a través de modelado predictivo, detección de anomalías y estrategias de optimización, y (4) lograr una gestión autónoma a través de un lenguaje extenso Modelos, modelos básicos y agentes inteligentes. Analizamos la sinergia entre el modelado basado en la física y el aprendizaje basado en datos, destacando el cambio de los solucionadores numéricos tradicionales a modelos básicos e informados por la física para sistemas físicos. Además, examinamos cómo las tecnologías de IA generativa, incluidos los grandes modelos de lenguaje y los modelos de mundo generativo, transforman a los gemelos digitales en sistemas cognitivos proactivos y de mejora personal capaces de razonar, comunicarse y generar escenarios creativos. A través de una revisión entre dominios que abarca once dominios de aplicaciones, incluidos atención médica, aeroespacial, fabricación inteligente, robótica y ciudades inteligentes, identificamos desafíos comunes relacionados con la escalabilidad, la explicabilidad y la confiabilidad, y delineamos direcciones para sistemas gemelos digitales responsables impulsados por IA.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 5 de enero de 2026.
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