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Este artículo presenta un modelo analítico de la relación de recepción de paquetes (PRR) en la capa MAC para el modo 2 de enlace lateral de NR, que incorpora características específicas de la programación semipersistente (SPS) para cuantificar su impacto en las colisiones y la fiabilidad, validando sus resultados mediante simulaciones en ns-3 para guiar el diseño de comunicaciones 6G.
Este trabajo presenta una red de osciladores acoplados (CON) que, al garantizar una estructura lagrangiana, estabilidad global y un mapeo invertible entre entrada y fuerza latente, permite un control basado en modelos de espacio latente eficiente y de alto rendimiento utilizando únicamente imágenes como retroalimentación.
Este artículo analiza la robustez de los procesos de decisión de Markov bajo aproximación de modelos mediante la distancia de Wasserstein, cuantificando la pérdida de rendimiento al aplicar políticas óptimas de modelos aproximados a dinámicas reales y estableciendo límites de complejidad de muestra para aplicaciones en aprendizaje empírico y estimación de perturbaciones.
Este trabajo demuestra que los transformadores, mediante el aprendizaje en contexto, pueden inferir implícitamente estados ocultos para predecir con alta precisión la salida de sistemas dinámicos lineales y no lineales sin necesidad de actualizaciones de gradiente ni conocimiento explícito del modelo, rivalizando así con métodos de filtrado bayesiano tradicionales como el filtro de Kalman.
Este trabajo presenta soluciones explícitas para problemas de regulador lineal minimax en sistemas lineales invariantes en el tiempo positivos, abordando perturbaciones no negativas y acotadas mediante programación dinámica y un método de punto fijo para horizontes temporales finito e infinito, con aplicaciones demostradas en redes de gestión de agua a gran escala.
Este artículo propone un marco basado en aprendizaje profundo que integra datos históricos de cortes y clima para evaluar y predecir la resiliencia de los sistemas eléctricos, validando su eficacia mediante datos simulados y reales para orientar inversiones estratégicas en recursos energéticos distribuidos.
Este artículo presenta DEBT control, un protocolo que combina enrutamiento y control de flujo mediante precios dinámicos en redes de canales de pago para optimizar su operación a largo plazo, garantizando la convergencia hacia un estado estable mediante la maximización de la utilidad de la red.
Este artículo propone y valida mediante simulaciones un enfoque de enrutamiento coordinado que utiliza vehículos conectados y automatizados en carriles exclusivos para mejorar la puntualidad del servicio de autobuses y la eficiencia de viaje de dichos vehículos en entornos de tráfico mixto.
Este estudio presenta y evalúa los algoritmos de flujo de potencia y flujo de potencia óptimo cuántico adiabático (AQPF y AQOPF), que reformulan estos problemas como optimización combinatoria para ejecutarse en máquinas de Ising, demostrando su capacidad para generar soluciones factibles y una escalabilidad prometedora en sistemas de hasta 1354 buses mediante hardware cuántico e inspirado en la computación cuántica.
Este artículo presenta un marco unificado basado en la cáscara de Davis-Wielandt para el análisis gráfico de estabilidad de sistemas LTI MIMO, introduciendo el concepto de gráfico relativo escalado rotado (-SRG) como una representación mixta de ganancia y fase que permite derivar un criterio de estabilidad en lazo cerrado menos conservador que las condiciones gráficas bidimensionales existentes.
Este artículo presenta un algoritmo basado en juegos dinámicos inversos que utiliza programas lineales enteros mixtos para aprender restricciones paramétricas a partir de demostraciones de interacciones de equilibrio de Nash local, garantizando teóricamente aproximaciones internas de los conjuntos seguros y permitiendo la planificación de movimientos robustos en sistemas multiagente con dinámicas no lineales.
Este trabajo propone un método de aprendizaje basado en hiperredes y análisis de alcanzabilidad Hamilton-Jacobi para generar funciones de barrera neuronal condicionadas a la observación que recuperan aproximadamente los conjuntos seguros máximos, garantizan que el conjunto seguro no intersecte con el conjunto de fallos observado y demuestran una mayor tasa de éxito y generalización en robots terrestres y cuadricópteros frente a métodos basales.
Los autores presentan el método BOUNDS y el paquete Python pybounds para descubrir motivos de movimiento de sensores activos que mejoran la estimación en sistemas no lineales, junto con un filtro de Kalman aumentado (AI-KF) que fusiona redes neuronales y modelos para optimizar la navegación en entornos sin GPS, demostrando su eficacia en un cuadricóptero.
Este artículo presenta un marco de dos capas que combina un modelo oculto de Markov para inferir el estado oculto de los rivales y una red neuronal profunda para optimizar la estrategia energética en la Fórmula 1 de 2026, permitiendo a los equipos detectar y contrarrestar tácticas engañosas bajo condiciones de observabilidad parcial.
El artículo explora cómo la integración de tecnologías cuánticas en dispositivos de borde puede superar las limitaciones actuales de los sistemas eléctricos modernos al ofrecer mayor velocidad de procesamiento, precisión en la detección y seguridad en las comunicaciones, al tiempo que analiza los desafíos y oportunidades de esta convergencia.
Este artículo presenta CN-CBF, un método de diseño de funciones de barrera de control neuronales compuestas que combina múltiples CBFs entrenadas mediante el marco de alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi y una arquitectura residual para garantizar la seguridad en la navegación de robots en entornos dinámicos, logrando tasas de éxito superiores hasta un 18% frente a métodos existentes sin aumentar la conservaduría del movimiento.
Este artículo presenta un Observador No Lineal de Ganancia Adaptativa (AGNO) que estima con precisión y robustez las fuerzas y torques de interacción en sistemas de transporte cooperativo entre humanos y UAVs, utilizando el modelo dinámico completo sin necesidad de sensores adicionales y superando el rendimiento de un Filtro de Kalman Extendido.
Este artículo demuestra que combinar la flexibilidad de los horarios laborales de los propietarios de vehículos eléctricos con la generación fotovoltaica permite gestionar eficazmente la demanda de la red y aumentar la capacidad de alojamiento de estos vehículos en transformadores residenciales.
El artículo presenta Space-Control, un diseño hardware-software que cierra la brecha de seguridad en la memoria desagregada basada en CXL mediante el aislamiento a nivel de proceso con un bajo sobrecosto de rendimiento del 3,3%.
Este tutorial ofrece una revisión crítica de la aplicación práctica de las Funciones de Barrera de Control (CBF) en la seguridad robótica, exponiendo la brecha entre las garantías teóricas y la realización constructiva en sistemas con restricciones de entrada, y proporcionando directrices para evitar suposiciones ocultas en demostraciones que solo son válidas para sistemas pasivamente seguros.