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Este artículo propone el uso de filtros de grafos óptimos, específicamente los filtros de Chebyshev y Legendre, para acelerar significativamente la convergencia de los promedios ergódicos en cadenas de Markov reversibles en comparación con el promedio ergódico tradicional.
Este artículo presenta un enfoque para la conducción autónoma que equilibra diversos riesgos, como colisiones e infracciones de tráfico, mediante la extensión de métricas de riesgo a especificaciones de lógica temporal lineal (LTL) y su resolución eficiente a través de un problema de programación lineal, validando su eficacia en el simulador Carla.
Este estudio establece condiciones necesarias y suficientes para la estabilidad de entrada acotada (ISS) en sistemas conmutados impulsivos con modos estables e inestables, proponiendo funciones de Lyapunov dependientes del tiempo y técnicas de construcción que relajan las restricciones de conmutación y se aplican incluso cuando la señal de conmutación es desconocida.
El artículo presenta C*, un algoritmo de planificación de rutas de cobertura en tiempo real para entornos desconocidos que utiliza un Grafo de Cobertura Rápida (RCG) para generar trayectorias eficientes y completas, demostrando mediante simulaciones y experimentos físicos un rendimiento superior en tiempo, longitud de trayectoria y reducción de giros en comparación con otros métodos existentes.
El artículo presenta LUCIFER, un middleware de inferencia que utiliza un contrato de señales para convertir actualizaciones lingüísticas en tiempo real en directrices de control agnósticas al lenguaje, mejorando así la seguridad y la eficiencia en la toma de decisiones de sistemas autónomos sin acoplar el entendimiento del lenguaje a los planificadores.
Este artículo presenta un marco de análisis de estrés paramétrico en redes de políticas de aprendizaje por refuerzo que, mediante la aplicación de filtros sinápticos y ataques adversarios, clasifica los parámetros en frágiles, robustos o antifrágiles, revelando la existencia de parámetros que mejoran el rendimiento bajo estrés y sentando las bases para el diseño de sistemas más adaptativos.
Este artículo presenta y valida experimentalmente un marco de teleoperación bilateral de 4 canales sin sensores que permite el control de fuerza estable en manipuladores de bajo costo, mejorando significativamente el rendimiento del aprendizaje por imitación en tareas de manipulación rápida y con contacto.
Este artículo presenta CBF-RL, un marco que integra Funciones de Barrera de Control (CBF) directamente en el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para internalizar restricciones de seguridad en la política aprendida, permitiendo un despliegue seguro y robusto en robots reales sin necesidad de filtros de seguridad en tiempo de ejecución.
Este artículo demuestra que las defensas actuales contra el secuestro del flujo de control en sistemas multiagente son vulnerables debido a conflictos inherentes entre seguridad y funcionalidad, y propone ControlValve, un nuevo mecanismo que combina la integridad del flujo de control y el principio de menor privilegio para garantizar ejecuciones seguras.
Este artículo presenta TEMPO-VINE, el primer conjunto de datos público multimodal y multitemporal que integra sensores heterogéneos en viñedos reales para evaluar y fomentar el desarrollo de sistemas robustos de localización, mapeo y reconocimiento de lugares en condiciones agrícolas complejas.
Este trabajo presenta un PMUT bimorfo de niobato de litio con una capa activa de 20 μm que logra una alta eficiencia de transmisión y una electromecánica mejorada, demostrando una notable resiliencia térmica con operación estable hasta 600 °C y supervivencia hasta 900 °C.
Este trabajo presenta un método eficiente basado en la molificación para generar trayectorias suaves y diferenciables a partir de especificaciones de alto nivel, garantizando cotas de curvatura y viabilidad computacional para su implementación en tiempo real en robots no holonómicos.
Este artículo presenta un algoritmo eficiente que, mediante interpolación dispersa y búsqueda de polinomios de grado fijo, genera conjuntos simplificados de funciones racionales, superando el estado del arte en rendimiento y demostrando su utilidad en aplicaciones como la identificabilidad estructural de parámetros.
Este trabajo propone un algoritmo de Cinemática Inversa de Bucle Cerrado (CLIK) de dimensión infinita para robots blandos que, al combinar mapas de forma a tarea con redes neuronales operadoras diferenciables para aprender la relación entre actuación y forma, permite resolver tareas de control considerando la geometría completa del robot.
Este artículo propone un marco de fusión óptimo en tiempo real para datos de sensores bajo privacidad diferencial de Rényi, que minimiza el error de estimación del estado mediante la optimización conjunta de la política de fusión y el estimador dentro de un presupuesto de privacidad limitado, adaptando dinámicamente la protección y regulando la creencia del adversario en un sistema de lazo cerrado.
Este artículo propone un paradigma de convergencia de sistemas de sistemas basado en SysML y un mapa de metacognición para superar las barreras disciplinarias y abordar desafíos complejos del Antropoceno, demostrando su eficacia mediante un estudio de caso en la cuenca de la Bahía de Chesapeake.
Este artículo propone la estrategia de control cooperativo DIACC, basada en Aprendizaje por Refuerzo Multiagente, que mejora la percepción de interacciones locales y globales entre vehículos automatizados y humanos en cuellos de botella para reducir la congestión en el tráfico mixto.
El artículo presenta AMV-L, un marco de gestión de memoria para agentes LLM que utiliza puntuaciones de utilidad y niveles de ciclo de vida para controlar la latencia de cola, logrando mejoras significativas en el rendimiento y la estabilidad en comparación con las políticas tradicionales basadas en tiempo o LRU.
Este artículo presenta un formalismo consciente del riesgo para evaluar trayectorias de sistemas bajo incertidumbre, que modela explícitamente la influencia del sistema en su entorno para generar un orden de preferencia coherente y mejorar la explicabilidad en la selección de trayectorias, como se demuestra en un ejemplo de conducción autónoma.
Este artículo propone una arquitectura conjunta de comunicación por luz visible y retrodispersión para redes de IoT ambiental, presentando sus fundamentos, aplicaciones prácticas, demostraciones experimentales de dispositivos y un análisis de los desafíos futuros para su implementación a gran escala.