スマートシティのためのプライバシー保護型フェデレーテッド学習（PPFL）に基づく認知デジタルツイン（CDT）フレームワーク

スマートシティとは、都市データをより良く活用して、私たちのコミュニティをより住みやすい場所にする都市のことです。通常、これは3つの要素から構成されます：センサリング（データ収集）、分析、アクチュエーション。特に市民のデータに関連するプライバシーは、横断的なテーマです。デジタルツイン（DT）は、実世界の物理的存在の仮想レプリカです。認知デジタルツイン（CDT）は、認知AI機能を強化したDTです。DTとCDTは製造業や産業分野での採用が進んでいますが、プライバシーの懸念から都市での採用は遅れています。本研究は、スマートシティのためのプライバシー保護型フェデレーテッド学習（PPFL）に基づく認知デジタルツインフレームワークを提案することで、これらの懸念に対処しようとしています。