【公益译文】数字孪生基础研究差距和未来方向
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内容提要
数字孪生是将计算模型与物理模型相耦合的系统，通过双向数据流动态更新，具有预测能力。它在医疗决策、天气预测和工程流程等方面广泛应用。然而，实现数字孪生的全部潜力仍面临数学、统计和计算研究的差距，以及系统和转化挑战。数字孪生的未来应用包括医学研究、飞机发动机优化和气候预测。加强核查、验证和不确定性量化是数字孪生发展的关键。联邦机构应提供计算资源，并促进领域间的协作和数据模型的共享。
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Q&A
数字孪生的定义是什么？
数字孪生是一组虚拟信息结构，模拟自然、工程或社会系统的结构、环境和行为，通过物理孪生的数据动态更新，具有预测能力。
数字孪生在医疗领域的应用有哪些？
数字孪生在医疗领域可用于癌症患者和肿瘤的临床决策支持，改善心血管疾病和骨质疏松患者的健康状况。
实现数字孪生的潜力面临哪些挑战？
实现数字孪生的潜力面临数学、统计和计算研究的差距，以及系统和转化挑战。
数字孪生的未来应用方向是什么？
数字孪生的未来应用包括医学研究、飞机发动机优化和气候预测等领域。
VVUQ在数字孪生中有什么重要性？
VVUQ用于确定数字孪生的可信度，为仿真建立边界，是数字孪生设计和部署中的关键。
如何促进数字孪生领域的跨领域合作？
促进数字孪生领域的跨领域合作可以通过建立论坛、促进数据和模型的协作交流，以及与国际机构的合作来实现。
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