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Questo studio dimostra come l'applicazione dell'analisi dimensionale e delle leggi di scala alle simulazioni di sciami di droni autonomi permetta di prevedere le prestazioni, quantificare i compromessi tra parametri e identificare le soglie critiche di successo o fallimento in scenari complessi.
Questo articolo stabilisce un fondamento teorico del controllo per i sistemi agenziali, formalizzando l'agenzia come un'autorità decisionale gerarchica all'interno di loop di retroazione e definendo una gerarchia a cinque livelli che permette di analizzare stabilità, sicurezza e prestazioni attraverso strumenti matematici standard.
Questo articolo presenta un framework di intelligenza artificiale che, combinando una strategia di suddivisione dei dati contestuale e una correzione degli errori spaziali, migliora l'accuratezza della previsione della domanda di traffico cellulare per la pianificazione delle reti 5G/6G, riducendo il rischio di leakage spaziale e garantendo una migliore generalizzazione.
Questo articolo presenta un modello basato su Graph Neural Networks (HR-GAT) che stima la domanda di spettro a livello locale utilizzando dati pubblici, migliorando significativamente l'efficienza della gestione e dell'allocazione delle risorse wireless.
Questo lavoro propone algoritmi dinamici distribuiti che permettono a più agenti di calcolare collettivamente certificati di stabilità globale (tramite l'equazione di Lyapunov) e controller LQR ottimali (tramite l'equazione di Riccati) utilizzando esclusivamente dati locali senza condividere le misurazioni grezze.
Questo articolo propone un metodo di controllo distribuito sicuro per sistemi multi-agente con agenti incontrollabili, basato su una funzione di barriera di controllo ricostruita tramite osservatori adattivi e parametri di prestazione prescritti, che garantisce la sicurezza del sistema anche in ambienti dinamici incerti.
Questo studio analizza dati reali sull'uso dei veicoli elettrici in California per dimostrare che la strategia Vehicle-to-Grid (V2G) è più fattibile per gli utenti che ricaricano quotidianamente e che il suo impatto sulla durata della batteria dipende dalla sensibilità all'invecchiamento, potendo talvolta migliorare la ritenzione della capacità.
Il paper presenta un nuovo design di pinza robotica con dita compliant e rulli dentati attivi che permette la separazione affidabile e l'apertura di sacchetti sterili sigillati, automatizzando un compito ripetitivo e fisicamente impegnativo per il personale ospedaliero.
Questo articolo dimostra che i sistemi port-Hamiltoniani con non linearità non polinomiali possono essere immersi in rappresentazioni polinomiali di dimensione superiore preservando le loro proprietà strutturali e di energia, permettendo così la sintesi di leggi di controllo stabilizzanti tramite ottimizzazione sum-of-squares e controllo basato sulla passività.
Questo articolo presenta un'architettura di riferimento e una roadmap per i supercomputer centrati sul quantum (QCSC), sistemi co-progettati che integrano unità di elaborazione quantistica, GPU e CPU per superare le limitazioni attuali e accelerare la scoperta di algoritmi ibridi in ambiti come la chimica e la scienza dei materiali.
Questo articolo propone due algoritmi adattivi per la selezione automatica dei collegamenti nell'accesso multiplo a più canali con feedback a banda e probabilità di fallimento incognite, offrendo un compromesso tra convergenza rapida e complessità computazionale, con garanzie di performance valide anche in finestre temporali non stazionarie.
Questo articolo introduce il controllo predittivo generativo, un framework di apprendimento supervisionato che combina il controllo predittivo basato su campionamento e la modellazione generativa per addestrare politiche di flusso di matching su compiti dinamici difficili da dimostrare, permettendo l'uso di dati simulati e garantendo feedback ad alta frequenza.
Il paper dimostra l'efficacia sorprendente di un approccio semplice basato sull'algoritmo iLQR con dinamica MuJoCo per il controllo predittivo del modello (MPC) a corpo intero di robot quadrupedi e umanoidi, che riesce a generalizzare facilmente dal simulatore alla realtà senza complesse considerazioni sim-to-real.
Questo articolo presenta il controllo VISKY, una strategia innovativa per sospensioni semi-attive con smorzatori magnetoreologici che, mediante un feedback di accelerazione, simula un'inerzia virtuale per migliorare le prestazioni dinamiche senza richiedere modifiche all'hardware fisico.
Questo studio introduce un modello bilevel vincolato dalla corrente di cortocircuito per dimostrare come le risorse basate su generatori sincroni possano esercitare potere di mercato in servizi locali, generando profitti eccessivi e richiedendo un'attenta progettazione dei mercati per mitigare tali inefficienze.
Il paper presenta MARLIN, un framework decentralizzato per la gestione dei bacini idrici che combina l'intelligenza degli stormi di storni con l'apprendimento per rinforzo multi-agente e la guida dei LLM per migliorare la coordinazione globale, ridurre i tempi di calcolo e ottimizzare la risposta alle inondazioni in condizioni di incertezza.
ROSflight 2.0 è un ecosistema di autopilota open-source basato su ROS 2, progettato per ricercatori per accelerare la transizione dalla simulazione all'hardware, offrendo un codice modulare e documentato che permette il controllo di droni a 400 Hz tramite un computer companion.
ROSplane 2.0 è una pila di autonomia open-source per velivoli ad ala fissa basata su ROS 2, progettata per accelerare la ricerca sui droni grazie a un'architettura modulare, una documentazione estesa e un nuovo processo di modellazione aerodinamica che semplifica il passaggio dalla simulazione alla realtà.
Questo studio presenta un approccio bio-ispirato basato sul comportamento delle colonie di formiche, che utilizza un sistema di "feromoni digitali" per monitorare in tempo reale e classificare lo stato di controllo dei processi industriali, come dimostrato in un caso studio sulla frittura di patatine.
Il paper propone un framework data-driven basato sulla minimizzazione dei residui e su tecniche di ottimizzazione non lineare per stimare in tempo reale l'efficienza dei motori di un quadricottero, offrendo una soluzione robusta agli outlier e adatta al monitoraggio della salute e alla manutenzione predittiva rispetto agli approcci tradizionali basati su filtri.