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Il lavoro dimostra un teorema di sovrapposizione per la stabilità input-output (IOS) di una vasta classe di sistemi non lineari infinito-dimensionali, introducendo nuovi concetti di stabilità e attrattività e fornendo criteri unificati che generalizzano i risultati esistenti per sistemi a tempo continuo e discreto.
Questo articolo propone una strategia di adattamento della qualità del servizio basata sull'intensità di carbonio della rete elettrica, che utilizza un'ottimizzazione multi-orizzonte per ridurre le emissioni di CO2 dei servizi cloud intensivi, come quelli di intelligenza artificiale generativa, fino al 10% senza compromettere la disponibilità locale.
Questo articolo propone un quadro di analisi basato su sistemi lineari a parametri variabili (LPV) e vincoli quadratici integrali (IQC) per derivare nuovi limiti quantitativi sull'errore di tracciamento degli algoritmi di ottimizzazione del primo ordine in contesti convessi con obiettivi dipendenti dal tempo.
Il documento presenta Space-O-RAN, un'architettura di controllo distribuita che estende i principi Open RAN alle reti non terrestri del 6G attraverso l'uso di applicazioni decentralizzate leggere a bordo e coordinamento gerarchico, consentendo operazioni autonome e adattive delle costellazioni satellitari nonostante le limitazioni di risorse.
Questo articolo propone un approccio di pianificazione della traiettoria per UAV basato sull'apprendimento auto-supervisionato e sull'ottimizzazione differenziabile, che integra la percezione della profondità e una strategia neurale di allocazione temporale per superare i limiti dei metodi tradizionali, garantendo maggiore efficienza, robustezza e generalizzabilità sia in simulazione che nel mondo reale.
Il paper presenta un algoritmo iterativo di interpolazione tangenziale per la riduzione di modelli di sistemi MIMO su larga scala, che combina il framework Loewner con la libertà nella scelta dei pesi e dei punti di interpolazione per minimizzare l'errore garantendo una diminuzione monotonica dell'errore e prestazioni competitive rispetto ai metodi standard.
Questo studio propone e valida sperimentalmente una strategia di controllo robusta, basata su un modello bilineare e su due approcci (controllo a retroazione d'uscita con osservatore e legge di controllo puramente integrale), per regolare la temperatura di uscita di uno scambiatore di calore a controcorrente agendo sulla portata del fluido secondario.
Il paper introduce la "zono-conformal prediction", un nuovo metodo di quantificazione dell'incertezza che utilizza zonotopi per generare set di previsioni con garanzie di copertura statistiche, offrendo una soluzione più efficiente e meno conservativa rispetto alle tecniche conformali tradizionali sia per compiti di regressione che di classificazione.
Questo documento concettuale propone l'Adaptive Quantized Planetary Crater Detection System (AQ-PCDSys), un'architettura che integra reti neurali quantizzate e fusione adattiva di sensori per abilitare il rilevamento in tempo reale dei crateri planetari su hardware spaziale con risorse computazionali e energetiche estremamente limitate.
Questo articolo propone un approccio basato sull'apprendimento automatico, denominato L-IPM, che utilizza una rete LSTM per proiettare il percorso centrale del metodo dei punti interni nei primi iterazioni stabili, riducendo fino al 94% il tempo di soluzione del problema del flusso di potenza ottimo mantenendo la fattibilità e l'accuratezza.
Il documento propone una strategia di controllo continuo e invariante nel tempo che garantisce la stabilità asintotica quasi globale di uno stato su una n-sfera, permettendo di raggiungere un obiettivo desiderato evitando regioni di sicurezza a forma di stella o coniche attraverso un'adeguata guida lungo geodetiche o verso punti antipodali.
Il paper propone una rete neurale profonda consapevole della dispacciatura (DA-DNN) che accelera l'ottimizzazione dello switching di trasmissione (OTS) sostituendo la complessa formulazione mista intera con un approccio end-to-end basato su un layer di flusso di potenza differenziabile, garantendo così soluzioni fisicamente fattibili, tempi di calcolo ridotti e una forte capacità di generalizzazione senza dipendere da etichette pre-calcolate.
Questo lavoro presenta un convertitore analogico-digitale delta-sigma a corrente resistente alle radiazioni, realizzato in tecnologia CMOS da 130 nm e qualificato fino a 100 Mrad, che offre un range dinamico di 200 dB e un tempo di risposta rapido di 10 µs, rendendolo ideale per il monitoraggio delle perdite di fascio nell'alta fisica.
Questo articolo presenta il GenAI Workbench, un ambiente di ingegneria dei sistemi basato su modelli che integra dati multimodali e intelligenza artificiale per colmare il divario tra la progettazione di componenti e l'architettura di sistema, automatizzando l'estrazione dei requisiti e la generazione di architetture iniziali.
Questo articolo presenta un framework di ottimizzazione multidisciplinare basato su OpenMDAO e Dymos che integra simultaneamente la progettazione di traiettorie a spinta elettrica e dei sistemi di potenza, utilizzando un modello ad alta fedeltà del propulsore SPT-140 vincolato dalla disponibilità di energia solare variabile per ottimizzare l'inserimento orbitale attorno all'asteroide 16-Psyche.
Il documento propone un'architettura di integrazione GNSS/IMU in tempo reale basata sull'ottimizzazione del grafo dei fattori (FGO) che, pur comportando una lieve riduzione della precisione rispetto ai metodi batch, garantisce un'operatività in tempo reale e una maggiore disponibilità del servizio in ambienti urbani complessi.
Questo lavoro presenta un metodo di integrazione GNSS-IMU in tempo reale basato sull'ottimizzazione del grafo fattoriale, che utilizza l'ottimizzazione incrementale con marginalizzazione a finestra fissa per garantire una stima causale dello stato e dimostrare elevate prestazioni in ambienti urbani degradati.
Questo articolo propone un approccio basato sulla teoria delle perturbazioni singolari per realizzare filtri di sicurezza locali e decentralizzati per sistemi dinamici in rete, garantendo approssimazioni controllate rispetto ai filtri centralizzati ideali attraverso la separazione delle scale temporali e la stima dei derivati.
Questo studio analizza l'evoluzione dell'eco-routing in sei città statunitensi sotto la pressione della crescita demografica, rivelando che le emissioni scalano in modo superlineare indipendentemente dalla strategia di routing, ma che un mirato potenziamento della capacità su pochi colli di bottiglia critici può ridurre significativamente sia le emissioni che i tempi di viaggio.
Questo articolo formalizza l'apprendimento della comunicazione in ambienti decentralizzati parzialmente osservabili attraverso la struttura delle informazioni, identificando i casi "quasi-classici" come computazionalmente trattabili e proponendo algoritmi di pianificazione e apprendimento con complessità dimostrabilmente efficiente.