Personal digital twin: A semantic integration layer for wearable data

Abstract

This dissertation introduces the concept of a Personal Digital Twin as an integration layer for personal data, focusing on data generated by Digital Twins of wearable devices. While DTs are increasingly used to model physical assets and processes, their application to individuals raises challenges of interoperability, semantic alignment, and data ownership. To address these, this work proposes a taxonomy of life domains to structure personal data and implements a prototype that aggregates heterogeneous Wearable Twins data into a unified PDT. The system, built with Eclipse Ditto and Message Queuing Telemetry Transport communication, employs a local Large Language Model as a semantic translator to align wearable features with PDT domains. An evaluation framework was defined around seven system requirements, including plausibility, consistency, ambiguity, prompt sensitivity, latency of the LLM call, and end to end pipeline verification. Results demonstrate the feasibility of the proposed approach: WT data was successfully routed to the correct PDT domains, the LLM produced plausible and robust mappings, and latency remained low. Limitations were observed in occasional inconsistencies and ambiguous mappings. The contributions of this work are threefold: (1) the conceptualization of a PDT as a semantic aggregator of WT, (2) the development of a taxonomy for structuring consumer data holistically, and (3) the design and evaluation of a prototype pipeline using an LLM for semantic mapping.

Esta dissertação introduz o conceito de um "Personal Digital Twin" como unificador de dados pessoais, com foco para dados gerados por "Digital Twins" de dispositivos "wearable". Embora os DT sejam cada vez mais utilizados para construir modelos virtuais de ativos e processos, a sua aplicação a indivíduos levanta desafios de interoperabilidade, alinhamento semântico e questões de propriedade e privacidade de dados. Para responder a estes desafios, este trabalho propõe uma taxonomia de domínios da vida do consumidor para estruturar os dados pessoais e implementa um protótipo que agrega dados heterogéneos de "Wearable Twins" num PDT unificado. O sistema, desenvolvido com Eclipse Ditto e comunicação via "Message Queuing Telemetry Transport", recorre a um "Large Language Model" local como tradutor semântico para alinhar os dados dos WT com os domínios do PDT. Foi definido um quadro de avaliação com sete requisitos de sistema, incluindo plausibilidade, consistência, ambiguidade, sensibilidade ao prompt e verificação de todo o "pipeline". Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem proposta: os dados dos WT foram corretamente encaminhados para os domínios adequados do PDT, o LLM produziu mapeamentos plausíveis e robustos, e a latência manteve-se baixa. Foram, no entanto, observadas limitações em casos ocasionais de inconsistências e mapeamentos ambíguos. As contribuições deste trabalho são três: (1) conceptualização de um PDT como agregador semântico de WT, (2) desenvolvimento de uma taxonomia holística para estruturar dados de consumidores e (3) conceção e avaliação de um protótipo de "pipeline" que utiliza um LLM para mapeamento semântico.