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Cet article propose un algorithme d'apprentissage en ligne par moindres carrés pour la prédiction coopérative de systèmes dynamiques à partir de données asynchrones, en établissant des garanties de regret et des conditions théoriques démontrant sa supériorité par rapport aux prédicteurs basés sur des modèles locaux.
Cette étude présente le jeu de données NC-tALC, un ensemble de trajectoires haute fidélité issu d'expériences contrôlées visant à analyser les interactions et les dynamiques de changement de voie des véhicules autonomes transitionnels (tAV) en présence de véhicules humains et d'autres tAV.
Cet article propose un cadre de modélisation intégré pour la recherche sur les interactions entre les réseaux électriques et les incendies de forêt, visant à combler les lacunes des modèles actuels en tenant compte de la propagation spatiale et temporelle des feux, des dommages aux infrastructures et des impacts socio-économiques sur les communautés.
Cet article propose un cadre d'analyse d'espace d'état agnostique vis-à-vis des distributions, basé sur une formulation par équations différentielles-algébriques, pour quantifier et propager les incertitudes dans les systèmes hydrologiques et hydrodynamiques couplés afin d'améliorer les prévisions probabilistes de crues urbaines même avec des mesures partielles.
Cet article propose une architecture hybride de coordination sûre pour les systèmes multi-agents, qui combine des fonctions de barrière de contrôle avec une allocation de responsabilité par programmation linéaire en nombres entiers pour éliminer les réactions redondantes et réduire la complexité computationnelle dans des environnements denses.
Ce papier propose une nouvelle formulation de la réponse fréquentielle des systèmes non linéaires dans le cadre de l'opérateur de Koopman, permettant de définir des diagrammes de Bode via la transformée de Laplace de la sortie et en s'appuyant sur la théorie des résolvantes.
Cet article propose une méthode de contrôle simple et efficace pour les robots sauteurs sur terrain incliné, utilisant un modèle masse-ressort et des ajustements d'angle de contact ou de couple correctif pour annuler les rotations indésirables et assurer une stabilité de saut sans capteurs complexes.
Cet article propose une approche basée sur un modèle d'âge de l'information (AoI) dual pour optimiser la planification des transmissions dans les systèmes de surveillance sans fil avec arrivées de données aléatoires, en développant une politique de planification à faible complexité qui surpasse les méthodes existantes.
Cet article présente la Réponse à la Demande Conversationnelle (CDR), un mécanisme de coordination bidirectionnelle entre agrégateurs et prosumers reposant sur l'IA agentique, qui améliore l'engagement des utilisateurs résidentiels en combinant l'échelle de l'automatisation avec la transparence et l'agence humaine grâce à des interactions en langage naturel.
Cet article présente une méthode de navigation autonome pour les sondes spatiales dans le système solaire externe, basée sur les décalages parallaxiques des étoiles proches, qui permet d'atteindre une précision de positionnement inférieure à une unité astronomique à 250 UA sans dépendre du suivi terrestre.
Le papier présente AIRT, un cadre d'apprentissage profond de bout en bout capable de générer des plans de radiothérapie VMAT pour le cancer de la prostate en moins d'une seconde, avec une qualité non inférieure aux plans de référence tout en réduisant considérablement le temps de planification.
Cet article présente le FS-HNN, une architecture de réseau de neurones qui décompose l'hamiltonien en modes rapides et lents entraînés sur différentes échelles de temps, permettant ainsi de capturer avec succès la dynamique multi-échelles et d'améliorer l'extrapolation à long terme pour des systèmes gouvernés par des EDO et des EDP.
Ce papier présente CLAIRE, un cadre d'apprentissage profond hybride pour la détection de défauts dans la fabrication intelligente, qui combine un autoencodeur pour l'apprentissage de représentations latentes compactes et une classification supervisée, le tout renforcé par une interprétabilité basée sur la théorie des jeux pour identifier les caractéristiques clés.
Cet article introduit le concept de « corridors de barrières de contrôle » qui unifie les fonctions de barrière de contrôle et les corridors de mouvement sûrs en convertissant les premières en régions de but locales pour permettre une sélection de cibles persistante et vérifiablement sûre lors de la navigation autonome dans des environnements inconnus.
Cet article propose une commande prédictive min-max adaptative basée sur les données pour les systèmes linéaires à temps variant, qui met à jour en ligne un gain de retour d'état via un programme semi-défini pour garantir la stabilité exponentielle et le respect des contraintes, même en présence de bruit.
Cet article propose une architecture hybride numérique-analogique pragmatique pour les réseaux MU-MIMO à base de surfaces réfléchissantes intelligentes (RIS) alimentées par des antennes actives, intégrant un codebook de faisceaux plat et un précodage de baseband compatible 3GPP pour optimiser les performances dans des environnements mmWave multipath complexes.
Cet article présente un cadre de modélisation dynamique adaptative et consciente de l'incertitude pour les robots sous-marins à bras manipulateur, qui intègre des contraintes de cohérence physique via une estimation sur horizon glissant et démontre une convergence rapide et une précision accrue lors d'expériences sur un BlueROV2.
Cet article propose une méthode pour construire des fonctions de Lyapunov ISS dépendantes du temps à partir de fonctions candidates, combinant ainsi la facilité de construction des secondes avec la garantie d'existence des premières afin d'analyser la stabilité des systèmes impulsionnels, y compris ceux présentant une instabilité simultanée dans leurs dynamiques continues et discrètes.
Cet article présente une extension des fonctions de valeur de Lyapunov de contrôle (CLVF) aux systèmes non linéaires perturbés via la définition de la CLVF robuste (R-CLVF), qui permet d'identifier l'ensemble invariant robuste minimal et de stabiliser le système avec un taux exponentiel spécifié, tout en proposant des techniques pour surmonter la malédiction de la dimensionnalité dans le calcul.
Cet article propose des algorithmes de type « greedy » randomisés, à savoir MRG, DRG et Random-WSSA, pour résoudre efficacement des problèmes de sélection de capteurs sous contraintes de budget et de performance dans le cadre de fonctions faiblement sous-modulaires, tout en offrant des garanties d'approximation probabilistes et en démontrant leur efficacité pour les constellations de satellites d'observation de la Terre.