Energy-Efficient Collaborative Transport of Tether-Suspended Payloads via Rotating Equilibrium
本論文は、テザーで吊り下げられたペイロードを複数のドローンで運搬する際、静止状態ではなく回転平衡状態で飛行させることで遠心力を利用し、各ドローンが純粋な垂直推力のみで運搬を可能にし、最大 20% の電力消費削減を実現する新しい手法を提案しています。
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321 件の論文
A SISA-based Machine Unlearning Framework for Power Transformer Inter-Turn Short-Circuit Fault Localization
本論文は、センサー故障などの有害データが機械学習モデルの性能を低下させる問題に対し、学習データを分割・独立訓練する SISA 手法を採用し、汚染データの影響を最小限に抑えつつ全モデルの再学習を回避して電力変圧器の巻線間短絡故障を高精度に特定する機械学習の忘却フレームワークを提案しています。
Topology-Aware Reinforcement Learning over Graphs for Resilient Power Distribution Networks
この論文は、極端な気象やサイバー攻撃による停電に備え、トポロジデータ分析（特に永続ホモロジー）をグラフ強化学習に組み込むことで、配電網の再構成と負荷遮断を最適化し、エネルギー供給の最大化と電圧違反の低減を実現する自律的な復旧フレームワークを提案しています。
Communication Network-Aware Missing Data Recovery for Enhanced Distribution Grid Visibility
本論文は、通信リンクの故障によるデータ欠損を低ランク行列補完とルーティング制約の統合により効果的に復元し、配電網の可視性を向上させる通信網意識型の枠組みを提案するものである。
Animating Petascale Time-varying Data on Commodity Hardware with LLM-assisted Scripting
この論文は、LLM 支援による対話型スクリプトと汎用的なアニメーション記述子を活用し、専門知識を持たない科学者が汎用ワークステーションで 1PB を超えるペタスケールの時変データを迅速に 3D アニメーション化できるフレームワークを提案し、その有効性を NASA の気候・海洋データを用いたケーススタディで実証したものである。
GuideTWSI: A Diverse Tactile Walking Surface Indicator Dataset from Synthetic and Real-World Images for Blind and Low-Vision Navigation
この論文は、視覚障害者のナビゲーションにおいて安全性が極めて重要な触知性歩行路面標示（TWSI）の検出精度を向上させるため、既存データセットの地理的・視点的偏りを解消し、北米や欧州で広く使われる「ドーム型」警告標示を含む合成および実世界の多様な画像から構成された大規模データセット「GuideTWSI」を提案するものです。
Statistical Contraction for Chance-Constrained Trajectory Optimization of Non-Gaussian Stochastic Systems
この論文は、分布仮定を置かずに、コンフォーマル推論と収縮理論を組み合わせることで、非ガウス確率システムにおける確率制約付き軌道最適化に統計的保証を与える新規手法を提案し、学習ベースの制御器を安全な実世界応用へ導く道筋を示しています。
ACLM: ADMM-Based Distributed Model Predictive Control for Collaborative Loco-Manipulation
本論文は、複雑な環境での重荷重運搬を目的とした脚付きロボット群のコラボレーティブ・ロコモーション・マニピュレーションに対し、ADMM（乗数法に基づく交互方向法）を用いて大規模な最適制御問題を並列化し、リアルタイム性とスケーラビリティを両立させた分散モデル予測制御フレームワーク「ACLM」を提案するものである。
Tutorial on Aided Inertial Navigation Systems: A Modern Treatment Using Lie-Group Theoretical Methods
この論文は、拡張特殊ユークリッド群 SE_2(3) を中心としたリー群理論を用いて、不変性と対称性の役割を明確にしつつ、慣性計測と補助情報の融合を制御指向で解説する、支援慣性航法システムに関する現代的なチュートリアルを提供しています。
Reinforcement Learning for Vehicle-to-Grid Voltage Regulation: Single-Hub to Multi-Hub Coordination with Battery-Aware Constraints
本論文は、単一および複数ハブの充電システムにおける電圧制御とバッテリー制約を両立させるために強化学習（ソフト・アクター・クリティック）を採用し、IEEE 34 バスシステムを用いたシミュレーションで基準となる droop 制御と同等の性能と過負荷時の堅牢性を示した V2G 協調枠組みを提案しています。
Towards Network-Aware Operation of Integrated Energy Systems: A Comprehensive Review
本論文は、電力・ガス・熱などのエネルギーネットワークを統合したシステム（IES）の効率的な運用において、ネットワーク制約やトポロジーを明示的に考慮したモデリング・最適化・制御手法の現状を包括的にレビューし、拡張性や理論的保証の観点から限界を指摘するとともに、将来の低炭素エネルギーシステムに向けた研究の方向性を示唆しています。
Multi-Agentic AI for Conflict-Aware rApp Policy Orchestration in Open RAN
本論文は、Open RAN 環境における rApp ポリシーの自動生成と調整を可能にするため、3 つの LLM ベースのエージェントと RAG を活用した多エージェント AI フレームワークを提案し、展開精度の向上と推論コストの大幅な削減を実現したことを示しています。
Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment
本論文は、海洋環境における自律型水中ロボットの信頼性向上のため、学習ベースの計画・制御を、流体の不確実性や通信帯域幅、エネルギー制約などが密接に絡み合う「制約結合」の観点から再定義し、横断的な失敗分類と将来の研究指針を提示するレビューである。
Online Tracking with Predictions for Nonlinear Systems with Koopman Linear Embedding
この論文は、未知の非線形システムにおいて将来の目標状態の短期予測のみが利用可能な状況下で、Koopman 線形埋め込みと Willems の基本補題に基づくモデルフリー予測追跡アルゴリズムを提案し、その動的後悔が予測ホライズンに対して指数関数的に減衰することを理論的に証明するとともに数値実験で検証したものである。
Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation
本論文は、2012 年から 2025 年の 300 件の研究を分析し、機械学習が水中通信の物理層から応用層までの各層で性能を大幅に向上させ、エネルギー効率やスループットを改善する一方で、データ不足や計算制約といった実用化の課題と今後の展望を包括的に解説するチュートリアル調査である。
Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part II
この論文は、累積コストの予測を通じて潜在状態空間のダイナミクスを学習するコスト駆動型表現学習アプローチ（明示的学習と MuZero に類似した暗黙的学習の 2 手法）を用いて、無限時間不変線形二次ガウス（LQG）制御において、近最適な表現関数と制御器の有限サンプル保証を確立し、その解析に新たな確率過程の持久励起性を証明することを示しています。
IQC-Based Output-Feedback Control of LPV Systems with Time-Varying Input Delays
本論文は、積分二次制約（IQC）枠組みとパラメータ依存リャプノフ関数を組み合わせることで、時間変動入力遅延を有する LPV システムに対する凸な遅延依存条件に基づく 出力フィードバック制御を可能にする新しい手法を提案し、従来の非凸な問題や保守的な設計を克服して性能向上と計算効率の改善を実現するものである。
Inverse-dynamics observer design for a linear single-track vehicle model with distributed tire dynamics
本論文は、標準センサー（ヨーレートと横加速度）からのみ車両の横滑り角やタイヤ力を推定するために、タイヤを双曲型偏微分方程式で表現した線形単軌道モデルと逆動力学を組み合わせる革新的な観測器を提案し、ノイズやモデル不確実性下でもその有効性をシミュレーションで実証したものである。
VB-NET: A physics-constrained gray-box deep learning framework for modeling air conditioning systems as virtual batteries
本論文は、物理法則を厳密に遵守するグレーボックス深層学習フレームワーク「VB-NET」を提案し、複雑な空調システムの熱力学を標準化された仮想バッテリーモデルに変換することで、データ不足や解釈性の課題を解決し、新規設備でも少量データで高精度な制御を可能にする手法を確立したものである。
A Lightweight MPC Bidding Framework for Brand Auction Ads
本論文は、ブランド広告の安定したユーザー行動と迅速なフィードバックという特性を活用し、複雑な機械学習モデルに依存せずオンライン等方回帰を用いて入札から支出・成約までの単調な関係を構築する軽量なモデル予測制御（MPC）フレームワークを提案し、実装の容易さとコスト効率の向上を実現するものである。