北京，2023年10月6日/PRNewswire/-全球領先的全息增強現實（“AR”）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，它開發了基于多個數據源的數字雙胞胎建模技術，以建立更全面、準确和可靠的數字雙胞胎模型。
這項技術是指将來自不同來源的數據集成到一個統一的模型中。在數字孿生建模中，多數據源集成技術可以幫助我們獲得更全面、更準确的數據，從而提高數字孿生模型的精度和可靠性。
基于多個數據源的集成數字孿生建模系統的關鍵模塊包括數據采集與預處理、數據集成與合并、模型開發與訓練、模型部署與實時更新、可視化與分析等，它們相互依存、相互作用，并且共同構成了集成數字孿生建模技術的關鍵方面。
首先，系統将從多個數據源收集數據并進行預處理和清理，以确保數據的質量和一緻性，包括數據清理、數據轉換、數據合并等操作。然後，來自不同數據源的數據将被集成到一個統一的數據模型中。這可能需要諸如數據映射、數據轉換和數據集成之類的操作，以确保不同數據源之間的數據可以有效地關聯和分析。然後進行數字孿生建模模型的開發，通過選擇适當的建模算法，定義模型的結構和參數，并使用訓練數據來訓練和驗證模型，将集成數據用于模型訓練和優化。接下來，将經過訓練的模型部署到實時環境中，并實時接收和處理來自不同數據源的數據。這可能涉及模型的部署、數據的實時傳輸和模型的實時更新等操作，以确保數字孿生模型實時反映真實世界的變化。該模塊負責對數字孿生模型的結果進行可視化和分析，使用戶能夠理解和利用模型的輸出，并提供可視化工具和分析算法的應用，以支持用戶對模型結果的理解和決策。
随着對更多數據源的訪問和更複雜的數據集成需求，未來的數字孿生建模技術可能需要處理多模态數據，包括圖像、聲音和視頻等不同形式的數據。多數據源集成需要能夠處理和分析這些多模式數據，以更全面地建模和預測現實世界的行為。未來的數字孿生建模技術也可能更加自動化和智能化，通過将機器學習、人工智能和自動化技術相結合，将有可能實現數據集成和建模過程的自動化，以提高模型的準确性和效率。還将更加關注實時數據處理和模型的實時更新，以更準确地反映現實世界的變化，以及跨領域應用和不同領域之間的集成，以實現更全面、更全面的數字孿生模型，所有這些都是基于多數據源的數字孿生建模技術的未來趨勢。
大數據、雲計算、物聯網等技術的快速發展，顯著提升了數據采集、存儲和處理能力，為實現多數據源的數字孿生建模技術提供了技術基礎和支撐。WiMi研究的多數據源數字孿生建模技術在工業互聯網、智能城市、虛拟現實等多個領域具有廣泛的應用前景。随着數據采集和處理技術的不斷進步，以及對智能化和可持續發展的需求不斷增加，這項技術将得到進一步的發展和創新。
