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Este estudio propone un marco de aprendizaje continuo basado en currículos que descompone problemas de control robusto con múltiples incertidumbres no lineales en tareas secuenciales, integrando un controlador basado en modelos para mejorar la eficiencia y evitar el olvido catastrófico, logrando así una transferencia exitosa de simulación a realidad en un controlador de vibración activa para trenes motrices automotrices.
El artículo presenta Auralink SDC, una arquitectura que despliega agentes de IA especializados en el borde para gestionar infraestructura de carga de vehículos eléctricos, logrando una resolución autónoma del 78% de incidentes y una latencia de respuesta de menos de 50 ms mediante técnicas como la resolución autónoma calibrada por confianza y la orquestación jerárquica de múltiples agentes.
Este preprint presenta un sintonizador basado en redes neuronales para la control predictivo de estados finitos (FSMPC) de un motor de inducción de cinco fases, el cual ajusta los parámetros de los lazos de velocidad y corriente utilizando datos experimentales obtenidos mediante pruebas de escalón.
Este artículo presenta un marco de control jerárquico que integra un control predictivo de modelo (MPC) con una ley adaptativa indirecta para permitir que robots cuadrúpedos transporten de forma robusta cargas estáticas y dinámicas desconocidas en terrenos irregulares, superando significativamente a los métodos de control convencionales.
Este artículo presenta el SEP-NMPC, un marco de control predictivo no lineal que garantiza la estabilidad y seguridad de un UAV con carga suspendida en entornos cluttered mediante la integración de desigualdades de pasividad y funciones de barrera de control de alto orden.
El artículo demuestra que, para una clase de canales POST aproximadamente sin memoria y sobreyectivos, la capacidad con retroalimentación coincide con la capacidad sin retroalimentación, extendiendo así el teorema clásico de Shannon a este contexto de canales con estado.
Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo jerárquico asistido por gemelo digital que optimiza conjuntamente la política de ajuste de inclinación de antenas y la estrategia de recolección de datos en redes móviles, logrando reducir la latencia de recopilación de datos físicos hasta un 28,01% en comparación con métodos existentes.
Este artículo propone un método de predicción conformal adaptativo y consciente de la formación que cuantifica la incertidumbre de percepción condicionalmente para garantizar la seguridad y el seguimiento en sistemas multi-robot líder-seguidor, mejorando las tasas de éxito y la precisión en comparación con enfoques no adaptativos.
Este trabajo introduce la estrategia FaBRIC, que integra nuevos algoritmos de análisis de alcanzabilidad hacia atrás con técnicas existentes hacia adelante para verificar sistemas de retroalimentación neuronal no lineales, superando significativamente el estado del arte en benchmarks representativos.
Este artículo analiza la existencia de observadores basados en estimación de parámetros (PEBO) para sistemas no lineales generales, examinando en detalle las propiedades de transformabilidad e identificabilidad y estableciendo condiciones suficientes para su validez.
Este artículo propone un marco unificado y una taxonomía para los modelos de mundo latentes en la conducción automatizada que organizan las representaciones latentes y los mecanismos internos, estableciendo directrices de evaluación y desafíos de investigación para lograr sistemas más robustos, generalizables y eficientes.
Este artículo presenta un análisis de estabilidad dinámica de un sistema energético integrado que combina un reactor modular pequeño y almacenamiento en baterías para alimentar centros de datos, demostrando mediante simulaciones que esta configuración mejora significativamente la estabilidad de voltaje y frecuencia de la red eléctrica en comparación con las conexiones convencionales.
Este trabajo propone un marco de modelado generativo informado por la física que, partiendo de una dinámica de flujo de tráfico estocástica tipo Ito, deriva una ecuación determinista de flujo de probabilidad para entrenar una red neuronal capaz de estimar distribuciones completas del estado del tráfico, permitiendo así calcular estimaciones puntuales, intervalos de credibilidad y medidas de riesgo de congestión.
Este artículo presenta un marco de control predictivo basado en modelos (MPC) para el mantenimiento de formaciones de naves espaciales en órbitas de punto de libración, que utiliza programación convexa secuencial para resolver un problema de control óptimo no convexo bajo restricciones de trayectoria y demuestra, mediante simulaciones de alta fidelidad en una órbita halo casi rectilínea (NRHO), un consumo de combustible comparable a los métodos existentes mientras garantiza el cumplimiento de las restricciones de separación y fase solar.
Este estudio demuestra que la velocidad de penetración de un clavo es un factor crítico en la seguridad de las celdas de baterías de iones de litio, ya que una velocidad reducida evita la fuga térmica y provoca únicamente una autodescarga.
Este artículo presenta un método basado en Gráficos Relativos Escalados (SRG) para calcular cotas de ganancia en sistemas de Lur'e sobre rangos acotados de frecuencia y amplitud, generando una generalización tridimensional no lineal del diagrama de Bode que recupera las representaciones clásicas en los límites de energía cero e infinita.
Este artículo presenta estructuras, condiciones de existencia y procedimientos de síntesis para el diseño de observadores funcionales en sistemas lineales con retardos, abordando específicamente el caso en que el retardo en la evolución del estado difiere del retardo en las mediciones de salida mediante un marco de funcionalidad generalizada y condiciones de rango verificables.
Este artículo presenta un nuevo esquema de Control Predictivo Basado en Modelos (MPC) distribucionalmente robusto en dos etapas que utiliza un conjunto de ambigüedad de Wasserstein para adaptar dinámicamente el endurecimiento de restricciones ante perturbaciones con distribuciones desconocidas, garantizando al mismo tiempo la factibilidad recursiva y la estabilidad asintótica del sistema.
Este artículo presenta una métrica dinámica unificada y descomponible para evaluar el rendimiento de redes eléctricas basadas en recursos de inversores, la cual combina variaciones de fasores de voltaje con potencias complejas inyectadas para abordar el acoplamiento entre dinámica de frecuencia y voltaje.
Este artículo propone el modelo RE-RPfair, una extensión del problema de optimización robusta para la programación de unidades con energías renovables, que incorpora un criterio de equidad en la asignación de la energía solar fotovoltaica y demuestra su eficacia mediante simulaciones utilizando el índice de Gini para medir la distribución justa.