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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.
Este trabajo presenta la Frequency-Separable Hamiltonian Neural Network (FS-HNN), un modelo que descompone la función hamiltoniana en modos rápidos y lentos mediante múltiples redes neuronales entrenadas a distintas escalas temporales para superar las limitaciones de los métodos anteriores y mejorar la extrapolación a largo plazo en sistemas dinámicos complejos gobernados por EDOs y EDPs.
El artículo presenta CLAIRE, un marco de aprendizaje profundo híbrido que combina autoencoders no supervisados y clasificación supervisada para mejorar la detección de fallos en la fabricación inteligente mediante la reducción de dimensionalidad y la interpretabilidad de las características.
Este artículo introduce el concepto de corredores de barrera de control, que unifica las funciones de barrera de control y los corredores de movimiento seguros para permitir la selección de objetivos persistentes y verificablemente seguros en la planificación de trayectorias de robots autónomos en entornos desconocidos.
Este artículo propone un esquema de control predictivo basado en datos (MPC) de tipo min-max adaptativo para sistemas lineales variantes en el tiempo, que actualiza en línea la ganancia de retroalimentación de estado mediante un programa semidefinido para garantizar la estabilidad exponencial y el cumplimiento de restricciones, extendiéndose también a sistemas con ruido de proceso.
Este trabajo extiende un diseño previo de RIS híbrido alimentado por arrays básicos proponiendo un método pragmático para códigos de haz, evaluando el rendimiento en canales mmWave multipath realistas y estableciendo un marco de precodificación compatible con los estándares 3GPP 5G NR que logra alta eficiencia espectral manteniendo la simplicidad del hardware.
Este artículo presenta un marco novedoso de dinámica adaptativa consciente de la incertidumbre para robots submarinos con manipuladores, que integra restricciones de consistencia física en la estimación en línea y demuestra mediante experimentos una convergencia rápida, alta precisión predictiva y viabilidad computacional para el control en entornos acuáticos.
Este artículo presenta un método para construir funciones de Lyapunov ISS dependientes del tiempo a partir de funciones candidatas, combinando así la facilidad de construcción de estas últimas con la garantía de existencia de las primeras para analizar la estabilidad de sistemas impulsivos, incluso en casos de inestabilidad simultánea en dinámicas continuas y discretas.
Este artículo presenta las Funciones de Valor de Control Lyapunov Robusto (R-CLVF) para sistemas no lineales con perturbaciones acotadas, definiendo el conjunto invariante robusto más pequeño y la región de estabilización exponencial, mientras propone técnicas de inicialización y descomposición para mitigar la maldición de la dimensionalidad en su cálculo.
Este artículo propone y analiza algoritmos de búsqueda aleatoria y voraz (MRG, DRG y Random-WSSA) para resolver problemas de selección de sensores con submodularidad débil bajo restricciones presupuestarias y de rendimiento, garantizando soluciones robustas con alta probabilidad y demostrando su eficacia en constelaciones de satélites de observación terrestre.