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Este artículo presenta la primera comparación directa entre la computación cuántica basada en puertas (utilizando QAOA) y la computación cuántica adiabática (mediante modelos de Ising) para resolver el problema del flujo de potencia en corriente alterna, evaluando su precisión y rendimiento en un sistema de 4 barras frente a soluciones de D-Wave y Fujitsu.
Este artículo presenta límites probabilísticos conservadores para el espectro de la matriz de admitancia y modelos de flujo de potencia lineal bajo incertidumbre en los parámetros de la red, utilizando desigualdades de concentración para matrices aleatorias y demostrando que estos límites escalan en función de la criticidad nodal.
Este artículo propone un nuevo método de análisis de alcanzabilidad basado en intervalos para las EDOs neuronales que utiliza técnicas de monotonicidad mixta para lograr un equilibrio entre precisión y eficiencia computacional, haciéndolo especialmente adecuado para aplicaciones de tiempo real y de alta dimensión.
Este estudio presenta una estrategia de control para coordinar múltiples UAVs en la monitorización de inundaciones, utilizando una teselación de Voronoi centróide basada en una mezcla gaussiana de funciones de densidad que logra una mayor precisión en la cobertura y distribución espacial en comparación con los modelos gaussianos tradicionales.
Este artículo presenta un marco en línea que utiliza una descomposición de modo dinámico de Hankel modificada para denoificar y predecir en tiempo real las dinámicas no lineales de obstáculos móviles a partir de datos parciales y ruidosos, permitiendo una planificación de movimiento robótico más segura y adaptable.
Este artículo introduce el concepto de conjunto alcanzable dependiente para un escenario de persecución con estrategia de rumbo constante, presentando resultados teóricos sobre sus límites geométricos, un problema de optimización original y simulaciones que validan empíricamente la forma de dicho conjunto.
Este artículo presenta XR-DT, un marco de gemelo digital potenciado por realidad extendida que integra el modelo de control HA-MPPI y la predicción de trayectorias humanas ATLAS para lograr una planificación de movimiento segura, eficiente e interpretable en entornos compartidos entre humanos y robots.
El artículo presenta SORS, un simulador modular de alta fidelidad basado en el método de elementos finitos y optimización no lineal, diseñado para modelar con precisión la compleja dinámica de los robots blandos y cerrar la brecha entre la simulación y la realidad mediante la validación experimental y la optimización de control.
El artículo presenta StochasticBarrier.jl, una caja de herramientas de código abierto en Julia que sintetiza funciones de barrera estocásticas para la verificación de seguridad de sistemas estocásticos discretos mediante optimización SOS y métodos PWC, demostrando un rendimiento superior en velocidad, precisión y escalabilidad frente a las herramientas existentes.
Este artículo propone un algoritmo de mínimos cuadrados en línea para la predicción cooperativa de sistemas dinámicos bajo observaciones asíncronas, demostrando garantías de arrepentimiento logarítmicas y condiciones bajo las cuales supera a los predictores basados en modelos que solo utilizan observaciones locales.
Este artículo presenta el conjunto de datos NC-tALC, una base de datos empírica de alta fidelidad que registra 152 ensayos controlados para analizar las interacciones y dinámicas de respuesta de vehículos autónomos transicionales durante maniobras de cambio de carril.
Este estudio propone un marco de modelado integral para la investigación de la interacción entre incendios forestales y sistemas eléctricos, diseñado para superar las limitaciones de los modelos tradicionales al analizar la propagación espacial y temporal del fuego, los daños a la infraestructura y el impacto socioeconómico de las interrupciones de energía en las comunidades.
Este artículo presenta un marco de análisis de espacio de estados basado en ecuaciones diferenciales algebraicas que es agnóstico a la distribución y permite cuantificar y propagar la incertidumbre en sistemas hidrológicos y hidrodinámicos acoplados para mejorar la predicción de inundaciones urbanas bajo condiciones de medición parcial.
Este artículo presenta una arquitectura híbrida de coordinación segura para sistemas multiagente que utiliza un programa lineal de números enteros mixtos para asignar responsabilidades de evitación de colisiones, eliminando así la redundancia y reduciendo la complejidad computacional en comparación con los enfoques descentralizados tradicionales basados en funciones de barrera de control.
Este artículo propone una nueva formulación de la respuesta en frecuencia para sistemas no lineales dentro del marco del operador de Koopman, generalizando el enfoque clásico de plantas LTI mediante la transformada de Laplace y la teoría de resolventes para permitir el análisis de ganancia y fase mediante diagramas de Bode.
Este trabajo presenta un método de control mejorado para robots saltadores en pendientes que, mediante un modelo de masa-resorte y ajustes simples en el ángulo de contacto y el torque, cancela las rotaciones no deseadas para lograr aterrizajes estables sin requerir sensores o computación complejos.
Este artículo propone un enfoque basado en un modelo de doble Edad de Información (AoI) y una política de programación óptima derivada de procesos de decisión de Markov para mejorar la frescura de la información en sistemas de monitoreo inalámbrico con llegadas de datos aleatorias y canales no fiables.
Este artículo presenta la Respuesta a la Demanda Conversacional (CDR), un mecanismo de coordinación bidireccional basado en IA agente que permite a agregadores y prosumidores interactuar mediante lenguaje natural para optimizar la gestión energética residencial manteniendo la transparencia y la agencia del usuario.
Este artículo presenta un método de navegación autónoma para naves espaciales en el sistema solar exterior que utiliza los desplazamientos paralácticos de estrellas cercanas para estimar la trayectoria y la actitud, logrando precisiones subunitarias en posición y de velocidad sin depender de rastreo radiométrico desde la Tierra.
El estudio presenta AIRT, un marco de aprendizaje profundo de extremo a extremo capaz de generar planes de radioterapia VMAT para próstata en menos de un segundo con una calidad no inferior a los planes estándar, lo que representa un avance significativo hacia la estandarización y aceleración de los flujos de trabajo clínicos.