ブロックチェーン対応の安全で相互運用可能なデジタルツインフレームワークによる持続可能なインダストリー5.0スマートシティ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel integration of blockchain, digital twins, and deep learning for sustainable smart cities, with quantifiable performance metrics.

🏢実務担当者:Offers a practical framework for reducing operational costs and carbon emissions in urban infrastructure, with demonstrated efficiency gains.

🏛政策担当者:Demonstrates how blockchain and AI can support city-level sustainability targets and data integrity, relevant for smart city policy and GX planning.

Industry 5.0はまた、都市エコシステムにおける人間と機械の協働、持続可能性、および回復力に焦点を当てており、そこではデジタルツイン（DT）技術がリアルタイムの監視、予測、および最適化を保証するために極めて重要である。相互運用性、スケーラビリティ、およびデータセキュリティは、スマートシティの大規模導入において問題となっている。Industry 5.0に基づくスマートシティを実装するために、本論文は、その運用における信頼性、効率性、および持続可能性を保証する、ブロックチェーン対応のセキュアで相互運用可能なデジタルツインフレームワークを提案する。このフレームワークは、クロスドメインのデータ共有、改ざん防止データ共有、および分散型トラスト管理の観点から、異なる都市サブシステム間の相互運用性を提供するためのブロックチェーン技術の使用を伴う。本システムは、高度な意思決定を支援するためにハイブリッド深層学習を適用する：エネルギーおよび交通グリッドにおける関係依存性最適化のためのグラフニューラルネットワーク（GNN）、時系列の交通およびエネルギー需要予測のための長短期記憶（LSTM）モデル、および時空間特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）。エッジクラウド連携アーキテクチャは、異なるスマートシティ領域におけるDTのスケーラブルで低遅延な提供を保証する。提案されたフレームワークは、従来のクラウドのみのDTシステムと比較して、スマートシティのシミュレーションデータを用いた実験結果に基づき、交通流を96.4%の精度で予測し、エネルギー需要を93.7%の精度で予測し、遅延を37%削減できる。ブロックチェーンの統合は、データ整合性を99.2向上させ、サイバーセキュリティ問題を42削減し、クロスプラットフォームの相互運用性を28倍高速化する。また、都市規模の管理コストを25パーセント削減し、運用エネルギー消費を21パーセント削減し、炭素排出量を18パーセント削減することを可能にし、これは安全で、インテリジェントで、持続可能なスマートシティの目的である。このフレームワークは、信頼性の高いデータ交換、リアルタイムの予測インテリジェンス、および持続可能なリソース最適化における重要な懸念に対処することにより、Industry 5.0の基盤を形成するだろう。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Industry 5.0 also focuses on the human-machine collaboration, sustainability, and resilience in urban ecosystems, in which Digital Twin (DT) technology is crucial to ensure real-time monitoring, forecasting, and optimization. Interoperability, scalability, and data security are problematic to large-scale installations of smart cities. To implement smart cities based on Industry 5.0, this paper proposes a Blockchain-Enabled Secure and Interoperable Digital Twin Framework to ensure trusted, efficient, and sustainability in its operations. The framework involves the use of blockchain technology to provide interoperability between different urban subsystems in terms of cross-domain data sharing, tamper-proofed data sharing, and decentralized trust management. The system applies hybrid deep learning to help make advanced decisions: Graph Neural Networks (GNNs) in relational dependency optimization in energy and transportation grids, Long Short-Term Memory (LSTM) models in sequential traffic and energy demand prediction, and Convolutional Neural Networks (CNNs) in spatiotemporal feature extraction. An edge-cloud collaborative architecture ensures the scalable and low-latency provision of DTs in different smart city domains. The proposed framework, compared to traditional cloud-only DT systems, predicts traffic flows with 96.4% accuracy, energy demand with 93.7% and can reduce latency by 37 % based on experimental results, using simulated data of a smart city. Blockchain integration boosts data integrity by 99.2, reduces cybersecurity issues by 42 and speeds up cross-platform interoperability 28 times. Also, it enables the city-scale management cost reduction by 25 percent, operational energy consumption reduction by 21 percent, and carbon emission reduction by 18 percent, which is the purpose of safe, intelligent, and sustainable smart cities. The framework will form the foundation of the Industry 5.0 by addressing critical concerns in dependable data exchange, real-time predictive intelligence, and resource optimization that will be sustainable.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/cicn70047.2026.11594263first seen 2026-07-13 07:15:57 · last seen 2026-09-22 05:10:18