Scaling and Trade-offs in Multi-agent Autonomous Systems
本論文では、物理科学の次元解析とデータスケーリング手法をドローン群のシミュレーションに応用し、複雑な設計空間における性能の縮約関数や成功・失敗の境界、およびエージェント数とプラットフォームパラメータ間のトレードオフを定量化する新たな枠組みを提案しています。
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325 件の論文
A Control-Theoretic Foundation for Agentic Systems
この論文は、AI エージェントが制御ループ内でパラメータ調整や目標変更などの自律的行動を行う「アジェンティックシステム」を、記憶や学習、ツール使用などを統合した階層的な制御理論の枠組みとして定式化し、その安定性や安全性を数学的に解析する基盤を確立するものである。
AI-Enhanced Spatial Cellular Traffic Demand Prediction with Contextual Clustering and Error Correction for 5G/6G Planning
この論文は、5G/6G のネットワーク計画において、空間的自己相関によるデータリークを軽減し、文脈を考慮した二段階分割戦略と残差空間誤差補正を組み合わせた AI フレームワークを提案し、カナダの主要都市での実証実験により予測精度の向上と信頼性の高い帯域幅割り当ての実現を立証したものです。
Towards Intelligent Spectrum Management: Spectrum Demand Estimation Using Graph Neural Networks
本論文は、公共の展開記録からスペクトル需要の代理指標を構築し、階層的マルチ解像度のグラフ注意ネットワーク（HR-GAT）を用いて微細な空間スケールでの需要を高精度に推定することで、無線ネットワークにおけるスペクトル共有と割り当てを支援する新しい手法を提案しています。
Distributed Stability Certification and Control from Local Data
この論文は、各エージェントがシステム全体のデータにアクセスできない分散環境下でも、局所的なデータのみを共有してリャプノフ関数や最適 LQR 制御器を計算するための分散動的アルゴリズムを提案し、その収束性とロバスト性を理論的に保証するとともに実システムで検証したものである。
Distributed Safety Critical Control among Uncontrollable Agents using Reconstructed Control Barrier Functions
この論文は、分布型適応観測器を用いた状態推定と prescribed performance 適応パラメータを組み合わせることで、不確実な挙動を示す制御不能エージェントを含む多エージェントシステムにおいて、結合された制御バリア関数制約を分散的に満たす安全な制御手法を提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
The potential and viability of V2G for California BEV drivers
本論文は、カリフォルニア州の実世界データに基づき、バッテリーの経年劣化特性や充電パターンに応じて V2G の実現可能性と電池寿命への影響を評価し、特に「日常充電者」にとっての潜在性を明らかにしたものである。
A gripper for flap separation and opening of sealed bags
この論文は、看護師の身体的負担を軽減し、手術室の準備において密封された袋のフラップを確実に分離・開封するための、凹み付きローラー先端とコンプライアントな指を組み合わせた新しいロボットグリッパと開封戦略を提案し、その有効性を実験で実証したものである。
Towards Polynomial Immersion of Port-Hamiltonian Systems
この論文は、非多項式非線形性を持つポートハミルトン系を高次元多項式表現に埋め込む手法を提案し、軌道上での内部結合幾何学や受動性に基づくエネルギーバランスなどの重要な特性を保持しつつ、多項式化された系を用いて和の二乗最適化と受動性ベース制御を組み合わせる安定化フィードバック制御の設計を可能にすることを示しています。
Reference Architecture of a Quantum-Centric Supercomputer
本論文は、量子コンピュータと古典的 HPC システムの統合による「量子中心スーパーコンピューティング（QCSC）」の必要性を指摘し、QPUs、GPUs、CPUs を統合したリファレンスアーキテクチャと、その進化の 3 段階ロードマップを提示しています。
Automatic Link Selection in Multi-Channel Multiple Access with Link Failures
この論文は、リンク失敗を伴うマルチチャネル多重アクセスにおける自動リンク選択問題に対し、凸最適化の必要性と収束速度のトレードオフを考慮した適応型アルゴリズムと、単一チャネル設定における高速かつ効率的な実装手法を提案し、その性能をシミュレーションで検証するものである。
Generative Predictive Control: Flow Matching Policies for Dynamic and Difficult-to-Demonstrate Tasks
この論文は、実証が困難で動的なタスクにおいて、実証データへの依存を減らし高速なフィードバックを可能にするために、サンプリングに基づく予測制御と生成モデルを統合した「生成予測制御（Generative Predictive Control）」という新しい学習枠組みを提案し、フローマッチングを用いた方策の推論時ウォームスタート手法を紹介しています。
Whole-Body Model-Predictive Control of Legged Robots with MuJoCo
この論文は、MuJoCo と有限差分近似を用いた単純な反復 LQR（iLQR）アルゴリズムが、シミュレーションから実世界への転移を最小限に抑えつつ、四足歩行や二足歩行など多様な足場ロボットにおいてリアルタイムの全身モデル予測制御を成功させることを実証しています。
VISKY: Virtual Inertia Skyhook Control for Semi-Active Suspension Systems Using Magnetorheological Dampers
本論文は、スプリングおよびアンスプリング質量の加速度フィードバックを仮想慣性行列として取り込むことで、従来のスカイグラウンドフック制御の性能を向上させつつ計算負荷を低く抑えた、磁気レオロジーダンパー用「VISKY（仮想慣性スカイフック）」制御手法を提案するものである。
Imperfect Competition in Markets for Short-Circuit Current Services
本論文は、インバータ型電源の普及に伴う短絡電流不足の課題を解決する短絡電流サービスの市場導入を検討し、送電網の電気的立地条件を利用した発電事業者による市場支配力の行使が収益を最大化し市場効率を損なう可能性を初めて示唆するとともに、その緩和策について議論している。
MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning with Murmuration Intelligence and LLM Guidance for Reservoir Management
気候変動に伴う水災害への対応として、スズメの群れ（ムルミレーション）の知能と大規模言語モデル（LLM）のガイダンスを組み合わせた分散型強化学習フレームワーク「MARLIN」を提案し、不確実性の高い貯水池ネットワーク管理において、従来の手法を凌ぐ計算効率と協調性能を実現したことを示しています。
ROSflight 2.0: Lean ROS 2-Based Autopilot for Unmanned Aerial Vehicles
この論文は、UAV 研究の参入障壁を下げ、シミュレーションから実機への移行を加速させるために、ROS 1 から ROS 2 への移行やモジュール性の向上などアーキテクチャの大幅な改良を行った軽量オープンソース・オートパイロット「ROSflight 2.0」のアーキテクチャと、コンパニオンコンピュータ上で 400Hz で制御ループを閉じる実機実験結果を報告しています。
ROSplane 2.0: A Fixed-Wing Autopilot for Research
ROSplane 2.0 は、ROS 2 ベースの軽量かつオープンソースの固定翼自律システムであり、研究者がシミュレーションから実機実験へを迅速かつ容易に移行できるよう、モジュール性の高い設計と改良された空力モデリングパイプラインを通じて研究開発を加速することを目的としています。
A Digital Pheromone-Based Approach for In-Control/Out-of-Control Classification
この論文は、蟻のフェロモン行動をデジタルに模倣した手法を用いて、工業プロセス（特にポテトチップスの揚げ工程）における「管理内/管理外」状態のリアルタイム分類と予兆検知を可能にする適応的かつ解釈可能な枠組みを提案しています。
Data-Driven Estimation of Quadrotor Motor Efficiency via Residual Minimization
本論文は、残差最小化に基づく制約付き非線形最適化とスライディングウィンドウ戦略を用いることで、異常値を頑健に処理し、EKF ベースラインよりも優れた性能でクアッドコプターのモータ効率をオンライン推定し、故障検知や予知保全を可能にするデータ駆動型フレームワークを提案しています。