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💻 ciencias de la computación

Explainable graph-based meta-reinforcement learning for cognitive UAV swarms under partial observability and adaptive jamming

Este artículo presenta XM-MADRL, un marco de aprendizaje por refuerzo meta basado en grafos y explicable para enjambres de UAV que demuestra mejoras significativas de rendimiento en la entrega de paquetes y en las capacidades de anti-interferencia específicamente bajo observabilidad parcial y de interferencia adaptativa, al tiempo que revela que sus componentes de coordinación y meta-adaptación no ofrecen ningún beneficio contra interferencias predecibles o de observabilidad completa.

Arshad Ali, Muhammad Shaharyar Ramzan, Eraj Khan, Adeel Ahmad, Gahangir Hossain2026-10-09
💻 ciencias de la computación

Point-Cloud Skeleton Quality Assessment for Robotic Perception and Planning

Este artículo introduce un marco cuantitativo, libre de verdad de referencia (ground-truth-free), para evaluar la calidad del esqueleto de nubes de puntos mediante el empleo de cuatro diagnósticos complementarios —conectividad topológica, acotamiento, centrado y suavidad— para caracterizar los fallos de representación como un vector dependiente de la tarea en lugar de una única métrica escalar.

Qingmeng Wen, Yukun Lai, Ze Ji, Seyed Amir Tafrishi2026-10-09
💻 ciencias de la computación

Intelligent Test Case Scheduling Using Multi-Criteria Decision Making for Human–Machine Interface Testing​

Este artículo propone un Modelo de Puntuación de Utilidad Ponderada en el Tiempo (TWUSM, por sus siglas en inglés) que aprovecha la toma de decisiones multicriterio para automatizar la priorización de casos de prueba para sistemas HMI industriales, logrando una reducción del 58.9% en el tiempo de prueba al tiempo que garantiza la detección del 100% de las fallas críticas y una eficiencia de detección de fallas casi perfecta.

Gang Zheng, Juxing Xiang, Jun Xu, Qilin Li, Guida Tang2026-10-09
💻 ciencias de la computación

A Machine-Learning and Cybernetic Control Framework for RGB--Geometric UAV Navigation

Este artículo presenta un marco de navegación cibernética para UAV que fusiona la percepción visual RGB con variables cinemáticas y de memoria, optimizado mediante un controlador Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) con reconfiguración de recompensa de meta-gradiente, logrando una tasa de finalización de tareas del 88,5% en evaluaciones de corredores fluviales que supera significativamente al control predictivo basado en modelos no lineales tradicional y a los métodos RRT*-Replan.

Minghu Zhang, Yulin Cao, Enzhan Zhang, Mingxuan Xu2026-10-09
💻 ciencias de la computación

Empirical Stability Assessment of SHAP-Based Feature Selection Across Controlled Model Complexities

Este estudio evalúa empíricamente la estabilidad y confiabilidad de la selección de características basada en SHAP a través de diversas complejidades de modelos mediante la introducción de un modelo personalizado escalable f(x)f(x) y la validación del enfoque utilizando el conjunto de datos CICIDS2017 para abordar las brechas en la comprensión de cómo la complejidad influye en la atribución de características en modelos de caja negra.

Cynthia C, Gopal Krishna Kamath, Debayani Ghosh, Prashant K. Wali2026-10-09
💻 ciencias de la computación

From Black Boxes to Formulas: Interpretable Kolmogorov-Arnold Networks for HF-3c-to-DFT Descriptor Prediction

Este artículo demuestra que las Redes de Kolmogorov-Arnold (KANs) interpretables pueden predecir de manera precisa y transparente descriptores de DFT de alta calidad a partir de entradas HF-3c económicas para estructuras supramoleculares, colapsando en fórmulas de corrección simples de una sola línea que superan a los modelos de caja negra existentes.

Maxim A. Demekhin, Alexander S. Novikov2026-10-09
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Request Segmentation and Metadata Leakage in Low-Rate GPUPower Telemetry: A Single-Platform Audi

Este artículo audita la viabilidad de inferir los límites de las solicitudes de GPT-2 a partir de la telemetría de potencia de GPU de baja tasa en una única NVIDIA RTX 2080 Ti, revelando que si bien los clasificadores de ventana oráculo pueden lograr una alta precisión, la detección pasiva estándar tiene dificultades con las solicitudes de prellenado (prefill) y produce una cobertura general baja, resaltando la brecha entre las condiciones experimentales y los escenarios de ataque del mundo real.

Ali Hamza, Chih-Yi Chiu, Aziz Ahmad, Shezad Arian, Hassan iftikhar2026-10-09
💻 ciencias de la computación

An External Structured Memory Architecture for Language Modeling beyond Probabilistic Fitting

Este artículo propone una arquitectura de modelado de lenguaje que reemplaza la memoria paramétrica con memoria estructurada externa para mejorar la eficiencia e interpretabilidad, pero los resultados experimentales en datos chinos demuestran que, si bien este enfoque produce ganancias de recuperación modestas mediante la calibración de dominio, finalmente no logra igualar la precisión de los modelos tradicionales, limitando sus principales ventajas a la auditabilidad en lugar del rendimiento.

Yang Liu2026-10-09
💻 ciencias de la computación

An Error Taxonomy for AI-Copilot Assisted Spreadsheet and Analytics Work

Este artículo propone un estudio controlado para extender la taxonomía clásica de errores en hojas de cálculo de Panko para la era de la IA, con el objetivo de medir la brecha crítica entre las altas tasas de error de la analítica generada por IA y la menor probabilidad de que los revisores humanos detecten esos errores en comparación con los errores cometidos por humanos.

Md. Anamul Hasan, Md.Abu sayeed2026-10-09
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AI-Powered Agricultural Advisory System Using Retrieval-Augmented Generation

Este artículo propone "AgriSaathi", un sistema de asesoría agrícola impulsado por IA que utiliza la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para combinar una base de conocimientos específica del dominio con Modelos de Lenguaje Extensos, entregando así recomendaciones precisas, conscientes del contexto y basadas en evidencia a los agricultores, al tiempo que aborda los desafíos relacionados con la accesibilidad de la información y la confiabilidad de los datos.

Chetan Ghotekar, Samarth Gayake2026-10-09