物理AIを革新するホロニックデジタルツイン：受動的ミラーから能動的エージェントへ

現在のAIは物理システムへの組み込みで課題を抱えています。不確実な環境下での長期計画や未知のシナリオへの対応が困難だからです。この課題に対し、物理資産を単に模倣するのではなく、環境を能動的に推論する「ホロニックデジタルツイン（HDT-Nets）」フレームワークが提案されました。ネットワークと連携し、リアルタイムでの物理AI推論と集合知の実現を目指します。