117

Концепция виртуального представления объектов в реальном времени ставит цифрового двойника в уникальное положение, позволяющее оцифровывать сельское хозяйство. В этом исследовании проводится систематический обзор литературы по цифровым двойникам в сельском хозяйстве, определяющий текущие тенденции и открытые вопросы с целью повышения осведомленности и понимания цифрового двойника и его возможностей.

  • Read count 117
  • Date of publication 04-04-2023
  • Main LanguageRus
  • Pages41-54
Русский

Концепция виртуального представления объектов в реальном времени ставит цифрового двойника в уникальное положение, позволяющее оцифровывать сельское хозяйство. В этом исследовании проводится систематический обзор литературы по цифровым двойникам в сельском хозяйстве, определяющий текущие тенденции и открытые вопросы с целью повышения осведомленности и понимания цифрового двойника и его возможностей.

Ўзбек

Obyektlarni real vaqtda virtual tasvirlash kontseptsiyasi raqamli egizaklarni qishloq xo'jaligini raqamlashtirishda katta imkoniyatlar ochib beradi. Ushbu tadqiqot ishida raqamli egizaklar va uning imkoniyatlari to'g'risida xabardorlikni oshirish va uni to‘liqroq tushunish maqsadida zamonaviy tendentsiyalar va ochiq savollarni belgilovchi adabiyotlarni tizimli ravishda ko'rib chiqiladi.

English

Because of the notion of real-time virtual representation, the Digital Twin is uniquely positioned to allow farm digitalization. This study provides a Systematic Literature Assessment of Digital Twins in Agriculture, outlining current trends and unanswered issues in order to raise awareness and knowledge of the Digital Twin and its potential.

№ Author name position Name of organisation
1 Eshpulatov D.B. Базовый докторант Гулистанский государственный университет
№ Name of reference
1 1. Z. Zhai, J.F. Martínez, V. Beltran, N.L. Martínez, Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges 170 (2020-03) 105256, https://doi.org/ 10.1016/j.compag.2020.105256.
2 2. M. Ayaz, M. Ammad-Uddin, Z. Sharif, A. Mansour, E.-H.M. Aggoune, Internet-ofthings (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk 7 (2019) 129551–129583, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2932609.
3 3. R. García, J. Aguilar, M. Toro, A. Pinto, P. Rodríguez, A systematic literature review on the use of machine learning in precision livestock farming 179 (2020-12) 105826, https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105826.
4 4. C. Verdouw, B. Tekinerdogan, A. Beulens, S. Wolfert, Digital twins in smart farming 189 (2021-04) 103046, https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.103046.
5 5. C. Pylianidis, S. Osinga, I.N. Athanasiadis, Introducing digital twins to agriculture 184 (2021-05-01) 105942, https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105942.
6 6. D. Jones, C. Snider, A. Nassehi, J. Yon, B. Hicks, Characterising the digital twin: A systematic literature review 29 (2020-05) 36–52, https://doi.org/10.1016/j. cirpj.2020.02.002.
7 7. M. Grieves, Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication (2015-03-01).
8 8. L. Wright, S. Davidson, How to tell the difference between a model and a digital twin 7 (1) (2020-12) 13, https://doi.org/10.1186/s40323-020-00147-4.
9 9. K. Panetta, Gartner top 10 strategic technology trends for 2019.. https://www.gart ner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-201 9/.
10 10. A. Rasheed, O. San, T. Kvamsdal, Digital twin: Values, challenges and enablers from a modeling perspective 8 (2020) 21980–22012, https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2020.2970143.
11 11. M.J. Smith, Getting value from artificial intelligence in agriculture, over the next 10+ years, 2018. 10.31220/osf.io/q79mx.
12 12. M. Grieves, J. Vickers, Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems, in: F.-J. Kahlen, S. Flumerfelt, A. Alves (Eds.), Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems, Springer International Publishing, 2017, pp. 85–113, https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4.
Waiting