在现今数码时代，指令周期及能源效益极为重要。香港都会大学（都大）科技学院的研究团队开发了一套创新算法，能维持数字孪生（又称数码分身）的准确性（digital twin fidelity），同时有效节省于边缘运算网络的能源使用。这项研究有助提升自动驾驶、智能城市及物联网等应用的实时数据处理。

此项研究由科技学院助理教授付雅茹博士带领进行，于电机电子工程师学会全球通讯年会2024（Institute of Electrical and Electronics Engineers Global Communications Conference 2024，IEEE GLOBECOM 2024）中取得最佳论文奖。

数字孪生是现实世界实体或系统的虚拟模型，通过对现实世界的实体或系统实时监控及互动，实现智能物联网的应用。

为了维持孪生的准确性，精准反映现实实体的情况，以及提升指令周期与效率，数字孪生模型往往被设置于边缘运算网络的服务器中进行数据处理。由于这些服务器更贴近数据来源，数字孪生可与实体进行频繁的数据同步，以维持准确性，但代价是能源增加。

为了保持数字孪生的实时更新，同时不会造成高能耗成本，付博士与团队便研发出一套新算法，在指令周期及能源消耗两者当中取得平衡。

团队就新算法进行多项测试，并与传统情况做比较，发现当系统具有40个服务器，并于每个时段都迁移数字孪生时，运用新算法可以明显节省能耗72.5%。

他们同时为简单应用场景提供了解决方案，并针对数字孪生边缘网络的长期使用，提出了一套轻量级算法，以便处理对延迟及能耗敏感的情况。

是次研究成果对6G研究及相关应用尤为重要，付博士说：「我们相信研究能惠泽多个领域，如数字孪生驱动的无线网络、自动驾驶、扩增实境、智能城市和物联网网络。」

付博士与团队于2024年12月在南非举行的电机电子工程师学会全球通讯年会2024（IEEE GLOBECOM 2024）中，发表这项研究，并夺得最佳论文奖。她补充道：「这个奖项对我们研究团队来说是重要的嘉许。我们将继续研究数字孪生及边缘运算网络的领域，致力为未来的标准化和实际应用作出贡献。」

展望将来，付博士期望开发一个数字孪生于边缘网络的原型，为各种实际应用的场景提供方案。

付博士是论文的通讯作者，曾于付博士团队中担任研究助理的郭永娜博士是第一作者。其他合作者包括来自奥斯陆大学及新加坡科技设计大学的研究员。