في خضم التقدم التكنولوجي السريع، تبرز أهمية توائم الرقمية (Digital Twins) كأدوات فعالة لإدارة [أنظمة](/tag/أنظمة) [البنية التحتية](/tag/البنية-التحتية) المعقدة. ولكن، غالبًا ما تواجه هذه التوائم [تحديات](/tag/تحديات) كبيرة بفعل صعوبة دمج [المعرفة](/tag/المعرفة) غير المنظمة. وهنا تبرز [Innovations](/tag/innovations) جديدة مع تقدم [نماذج [اللغة](/tag/اللغة) الضخمة](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-[اللغة](/tag/اللغة)-الضخمة) (Large Language [Models](/tag/models)) التي تقدم أداءً متميزًا في استخلاص وتنظيم [المعلومات](/tag/المعلومات) النصية المتنوعة.

نقترح في هذا الإطار LSDTs ([التوائم الرقمية](/tag/التوائم-الرقمية) المعززة بنماذج [اللغة](/tag/اللغة) الكبيرة)، وهي إطار [عمل](/tag/عمل) يهدف إلى مساعدة [نماذج [اللغة](/tag/اللغة) الضخمة](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-[اللغة](/tag/اللغة)-الضخمة) في استخراج [المعرفة](/tag/المعرفة) التخطيطية من الوثائق غير المنظمة، مثل اللوائح البيئية والإرشادات الفنية، وتنظيمها في أونتولوجيا رسمية.

تشكل هذه الأونتولوجيا طبقة [دلالية](/tag/دلالية) تدعم [التوأم الرقمي](/tag/التوأم-الرقمي) – النموذج الافتراضي للنظام المادي – مما يمكّنه من [محاكاة](/tag/محاكاة) سيناريوهات [تخطيط](/tag/تخطيط) واقعية تستجيب للمعايير واللوائح.

قمنا بتقييم LSDTs من خلال [دراسة](/tag/دراسة) حالة تتعلق بتخطيط مزارع الرياح البحرية في ولاية ماريلاند، حيث تم استخدام هذه الأداة خلال إعصار ساندي. أظهرت النتائج أن LSDTs تعزز من [تحسين](/tag/تحسين) [تخطيط](/tag/تخطيط) layouts المستندة إلى اللوائح، وتسمح بمحاكاة عالية الدقة، وتزيد من القدرة على [التكيف](/tag/التكيف) في [التخطيط](/tag/التخطيط).

يتضح من [هذا العمل](/tag/هذا-العمل) الإمكانية الكبيرة لدمج [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) المتولد مع [التوائم الرقمية](/tag/التوائم-الرقمية) لدعم مهام [التخطيط](/tag/التخطيط) المعقدة ودافعة [نحو](/tag/نحو) [مستقبل](/tag/مستقبل) أفضل في مشروعات [الطاقة المتجددة](/tag/[الطاقة](/tag/الطاقة)-المتجددة).