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Cet article présente une plateforme embarquée de mesure EEG basée sur un ESP32-S3 et un ADS1299, capable de décoder en temps réel les potentiels évoqués visuels à état stationnaire (SSVEP) avec une intégrité de mesure rigoureusement caractérisée et une précision de décision de 100 % par rapport à une référence 64 bits.
Le papier présente LexiSafe, un cadre d'apprentissage par renforcement hors ligne qui intègre une hiérarchie lexicographique pour garantir la sécurité et améliorer les performances dans les systèmes cyber-physiques, tout en offrant des garanties théoriques de complexité d'échantillonnage.
Cet article propose de nouveaux cadres méthodologiques et des formules universelles explicites pour la stabilisation inverse optimale de systèmes non linéaires affines en commande définis sur l'orthant positif, en utilisant des fonctions « contractantes et expansives » adaptées aux contraintes de positivité des états et des commandes.
Cet article démontre que le Filtre à Point de Support Épistémique (ESPF), qui synthétise le principe de maximum d'entropie de Jaynes et la falsification poppérienne pour minimiser l'ignorance épistémique pire cas sans recourir à des a priori, constitue le filtre optimal unique dont la validité est confirmée par des simulations de suivi orbital.
Cet article propose une approche de linéarisation successive pilotée par les données pour le contrôle de tension dans les réseaux de distribution, permettant de surmonter les limites des approximations linéaires fixes en s'adaptant dynamiquement aux non-linéarités des équations de flux de puissance et aux fluctuations des charges.
Cet article présente un opérateur neuronal intégré à un schéma numérique implicite capable de prédire avec une précision de 99,87 % les courbes de réponse en fréquence d'un système vibratoire linéaire en apprenant la dynamique sous-jacente à partir de données limitées, sans recourir à des fonctions de régularisation physiques explicites.
Cet article propose une méthode de contrôle de formation pour des agents hétérogènes communiquant via un canal multiple accès sans fil, qui exploite la superposition des signaux pour calculer des combinaisons convexes normalisées et garantit la convergence vers une formation prescrite sous des conditions liées au taux de communication et à la géométrie du système.
Cet article présente un jeu de données haute fidélité généré par jumeau numérique pour les microgrids à base d'onduleurs, couvrant onze scénarios de perturbations avec des signaux électromagnétiques transitoires synchronisés destinés à l'entraînement de modèles de substitution et à l'analyse de résilience cyber-physique.
Cet article propose une synthèse de contrôle optimal pour les systèmes de recommandation dans les réseaux sociaux, démontrant que la conception d'un contrôleur à rétroaction d'état peut stabiliser les dynamiques d'opinion et équilibrer l'engagement avec la diversité, tandis que des pondérations inadaptées risquent de provoquer une polarisation et une instabilité.
Cet article propose une méthode de contrôle robuste distributionnelle qui évite la programmation semi-infinie en reformulant le problème d'optimisation comme une minimisation de la moyenne-variance, permettant ainsi de résoudre des lois de commande dans des cadres linéaires-quadratiques via l'équation de Riccati tout en garantissant des performances supérieures.
Cet article présente un contrôleur en boucle fermée basé sur l'apprentissage inverse pour des systèmes non linéaires, qui utilise des données entrée-sortie sans bruit pour garantir une régulation pratique de la sortie sous une condition vérifiable sur le jeu de données.
Ce papier propose le cadre conceptuel de la « Simulation-in-the-Reasoning » (SiR), qui intègre des simulateurs de domaine directement dans le cycle de raisonnement des modèles de langage pour transformer le raisonnement hypothétique en un processus vérifiable et empiriquement fondé, spécifiquement conçu pour les systèmes de transport autonomes.
Ce papier propose le cadre d'inférence sans entraînement et indépendant du modèle, appelé distillation visuelle à porte conceptuelle (CGVD), qui surmonte le « fossé précision-raisonnement » des modèles vision-langage-action dans des environnements encombrés en éliminant le bruit sémantique via l'inpainting de Fourier et en ciblant précisément les objets à manipuler, permettant ainsi d'atteindre un taux de réussite de 77,5 % contre 43,0 % pour les méthodes de l'état de l'art.
Cet article propose un modèle de monde pour prédire la dégradation des batteries lithium-ion en propageant un état latent appris à partir de séries temporelles, une approche qui réduit de moitié l'erreur de prévision par rapport à la régression directe et dont la précision est améliorée au point de rupture par l'intégration d'une contrainte de modèle de particule unique.
Les auteurs proposent une plateforme d'ondes acoustiques en couches (LAW) utilisant une couche supérieure quasi infinie pour surmonter les limitations de puissance des transducteurs SAW en réduisant simultanément l'élévation de température, l'instabilité thermique et l'acoustomigration, permettant ainsi d'atteindre une densité de puissance seuil inédite de 45,61 dBm/mm².
Cette étude démontre que la convergence et la stabilité des réseaux d'équilibre d'opérateurs monotones sous quantification des poids sont garanties tant que la perturbation spectrale reste inférieure à la marge de monotonie, une condition validée expérimentalement sur MNIST et exploitée pour un entraînement conscient de la quantification permettant une convergence prouvée même à 4 bits.
Cet article propose une nouvelle approche d'optimisation de la commutation de cellules dans les réseaux assistés par HAPS, intégrant des effets de propagation réalistes et un cadre d'optimisation multi-objectif pour réduire la consommation d'énergie tout en préservant la connectivité et les débits des utilisateurs, validée par des simulations et une émulation Sionna-OAI.
Cet article propose une méthode d'estimation d'état distribuée pour les systèmes linéaires invariants dans le temps discrets, basée sur la forme canonique de Jordan et des observateurs locaux couplés par consensus, qui établit des conditions nécessaires et suffisantes pour la convergence asymptotique tout en offrant plus de flexibilité que les travaux antérieurs.
Cet article présente un robot bipède sauteur sous-actionné pour les environnements à faible gravité, qui utilise une roue de réaction interne pour stabiliser son attitude en vol et assurer des atterrissages verticaux cohérents, comme le démontrent des simulations sur la Lune réduisant de plus de 65 % les déviations angulaires.
Cet article présente un cadre d'optimisation de trajectoire entièrement natif pour GPU, combinant la programmation convexe séquentielle et une méthode de décomposition temporelle, qui permet d'atteindre des taux de planification supérieurs à 100 Hz avec une efficacité énergétique et un débit nettement améliorés par rapport aux solveurs CPU traditionnels pour le contrôle autonome en temps réel.