（上圖）付雅茹博士（左）及團隊成員郭永娜博士（右）

香港都會大學（都大）開發了一套創新算法，能維持數字孿生的準確性（digital twin fidelity），同時有效節省邊緣運算網絡的能源使用，有助提升自動駕駛、智慧城市及物聯網等應用的實時數據處理。論文在 IEEE 全球通訊年會 2024 中取得最佳論文獎。

研究背景

數字孿生是現實實體或系統的虛擬模型。為了維持孿生的準確性，精準反映現實實體或系統的情況，數字孿生模型往往被設置於邊緣運算網絡中進行數據處理，以更貼近數據來源，減少延時。

頻繁的數據同步可維持準確性，但代價是能源增加。

研究成果

都大科技學院助理教授付雅茹博士帶領的團隊，通過研發新算法，在運算速度及能源消耗兩者之間取得平衡。與傳統情況做比較，新算法在系統有 40 個伺服器、並於每個時段都遷移數字孿生的情況下，明顯節省能耗達 72.5%。

團隊表示，是次研究成果對 6G 研究及相關應用尤為重要，相信能惠澤多個領域，如數字孿生驅動的無線網絡、自動駕駛、擴增實境、智慧城市、物聯網網絡等。

付雅茹博士與團隊於 2024 年 12 月在南非舉行的電氣電子工程師學會（IEEE）全球通訊年會 2024上發表這項研究，並奪得最佳論文獎。她表示：「這個獎項對我們研究團隊來說是重要的嘉許。」

研究團隊

都大付雅茹博士是論文的通訊作者，曾於付雅茹博士團隊中擔任研究助理的郭永娜博士是第一作者。其他合作者包括來自奧斯陸大學的張彥教授及新加坡科技設計大學的郭貴生教授。

來源：香港都會大學

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