Resumen: El volumen y la calidad de los datos insuficientes son desafíos particularmente apremiantes en la adopción de la IA subsimbólica moderna. Para aliviar estos desafíos, la simulación de IA utiliza entornos de entrenamiento virtual en los que los agentes de IA pueden desarrollarse de manera segura y eficiente con datos sintéticos simulados. Los gemelos digitales abren nuevas vías en la simulación de IA, ya que estas réplicas virtuales de alta fidelidad de los sistemas físicos están equipadas con simuladores de última generación y la capacidad de interactuar aún más con el sistema físico para la recopilación de datos adicionales. En este artículo, informamos sobre nuestra encuesta sistemática de la simulación de IA de gemela digital. Al analizar 22 estudios primarios, identificamos tendencias tecnológicas y derivamos un marco de referencia para ubicar gemelos digitales y componentes de IA. Según nuestros hallazgos, derivamos un marco de referencia y proporcionamos pautas arquitectónicas al mapearlo en la arquitectura de referencia ISO 23247 para gemelos digitales. Finalmente, identificamos desafíos y oportunidades de investigación para posibles investigadores.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 9 de junio de 2025.
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