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💻 informatique

Beyond Task Intelligence: Artificial Intelligence, Embodied Robotics, and the Epistemic Limits of Machine Cultural Understanding

Cet article soutient qu'en dépit de la performance supérieure de l'IA dans l'exécution des tâches, celle-ci manque de la nature incarnée, située et réflexive du savoir humain, nécessitant un changement des cadres d'évaluation vers la compétence épistémique et le positionnement des humanités comme l'environnement intellectuel essentiel pour définir et tester la véritable intelligence générale.

Prudhvi Kumar Kanyadari2026-10-06
💻 informatique

Ontology-Guided Citation Intent Classification for Interpretable Scholarly Information Discovery

Cet article propose un cadre guidé par une ontologie qui intègre des caractéristiques sémantiques explicites issues de la Citation Context and Reason Ontology (CCRO) avec des représentations linguistiques contextuelles afin de permettre une classification interprétable de l'intention de citation, atteignant une performance prédictive comparable à celle de SciBERT affiné tout en fournissant des pistes d'audit transparentes au niveau de l'instance pour la découverte d'informations érudites.

Muhammad Bilal Rehman, Momina Mir, Shakir Ullah2026-10-06
💻 informatique

Collapse or creativity - Hallucinations in recursive synthetic data generation

Cette étude démontre que l'entraînement récursif de l'IA générative sur des données cliniques synthétiques conduit à un effondrement prédictif rapide en l'espace de cinq générations en raison d'une perte de diversité et de fidélité intersectionnelle plutôt que d'une implausibilité au niveau des enregistrements, tout en soulignant que les mesures d'hallucination existantes sont souvent trompeuses et en préconisant une amélioration de la provenance et de l'évaluation de la qualité pour préserver la diversité des données du monde réel.

Vibeke Vallevik, Aleksandar Babic, Bjørn Edwin, Anne Kjersti Befring, Jan Nygård2026-10-06
💻 informatique

WMGIN: Windowed Multi-Granularity Interpretable Network for Hard Landing Warning

Ce document propose WMGIN, un modèle d'apprentissage profond interprétable à multi-granularité basé sur l'auto-attention, qui traite des données QAR multi-échelles via des stratégies de fusion par fenêtres et par couches afin de prédire avec précision les événements d'atterrissage dur tout en maintenant l'interprétabilité.

Zemin Lin, Yonglian Li, Wei Li, Guolong Li, Zonghua Ye, Tian Zeng, Yan Liu, Zhifeng Wang2026-10-06
💻 informatique

Explainable Artificial Intelligence-Based Maximum Power Point Voltage Prediction for Photovoltaic Systems under Varying Environmental Conditions

Ce document propose un modèle de deep learning à attention fine (FGADL-MPPVP) qui utilise une architecture neuronale résiduelle sensible à l'attention et un optimiseur AdamW sans programmation d'échéance pour prédire de manière précise et interprétable la tension du point de puissance maximale des systèmes photovoltaïques sous diverses conditions environnementales, surpassant ainsi les techniques traditionnelles et d'apprentissage automatique existantes.

N. Mangaleswari, V. Sivakami2026-10-06
💻 informatique

A Cusp Catastrophe Model for Early Identifying Scientific Breakthroughs

Cette étude propose un modèle de catastrophe à cusp fondé sur la théorie qui exploite la pertinence et l'hétérogénéité des connaissances pour permettre l'identification précoce des percées scientifiques, démontrant son efficacité pour capturer la majorité des recherches transformatrices dans les domaines de l'IA, de la physique et de la biomédecine.

Zhongyi Wang, Xue Zhao, Hanlin Shen, Jie Fang, Jin Zhang, Markus Luczak-Roesch, Haihua Chen2026-10-06
💻 informatique

Multimodal Deep Learning for Drug–Drug Interaction Prediction using Structural Biological and Semantic Information

L'article propose HySEAtt-DDI, un cadre d'apprentissage profond multimodal qui intègre des informations chimiques, biologiques et sémantiques sur les médicaments à travers une architecture hybride de CNN, de blocs Squeeze-and-Excitation et de mécanismes d'auto-attention afin d'atteindre des performances de pointe dans la prédiction des interactions médicamenteuses.

Mahdi Nouroozi, Mohsen Hooshmand, Fatemeh Nasiri2026-10-06
💻 informatique

Temporally validated clinical trial outcome prediction from public registry text: a leakage-audited comparison of biomedical transformers and classical NLP

Cette étude démontre que les modèles transformeurs biomédicaux, spécifiquement BiomedBERT, entraînés uniquement sur des probabilités de résultats automatisées à partir de textes de registres d'essais cliniques publics, peuvent prédire efficacement le succès des essais en neurosciences dans les phases ultérieures avec une précision, une reproductibilité et un coût computationnel minimaux, tout en évitant la fuite de données grâce à une validation temporelle rigoureuse et des restrictions d'entrée.

MICHAEL DOANE2026-10-06
💻 informatique

Hospital Trust Aggregation for Multi-Hospital Medical Imaging under Non-IID Data and Malicious Clients: A Benchmark and Empirical Assessment

Cet article introduit l'Agrégation de Confiance Hospitalière (HTA), une nouvelle méthode d'apprentissage fédéré pour l'imagerie médicale qui combine l'accord directionnel, la plausibilité de l'amplitude et la précision de référence pour atténuer les clients malveillants sous des données non-IID, tout en établissant un benchmark complet qui révèle la supériorité de l'HTA dans la gestion des collusions et des attaques au niveau des données, mais souligne également la limitation fondamentale des signaux de confiance basés sur l'amplitude pour distinguer les valeurs aberrantes honnêtes des adversaires sous une hétérogénéité médicale sévère.

Abhishek Kumar Agrahari, Priya Chauhan2026-10-06
💻 informatique

Mechanizing Asynchronous Distributed Algorithms in Rocq: The Echo Algorithm as a Case Study

Cet article présente un cadre réutilisable pour mécaniser les algorithmes de passage de messages asynchrones dans Rocq, démontré par une formalisation complète et sans buts admis de l'algorithme Echo qui prouve la correction au temps de décision via des invariants inductifs et l'induction bien fondée sans supposer la justice de la livraison.

Illia Ilin, Grygoriy Zholtkevych2026-10-06