Robustness to Model Approximation, Model Learning From Data, and Sample Complexity in Wasserstein Regular MDPs

Dit artikel onderzoekt de robuustheid van discrete stochastische optimale besturing onder benadering van het model met de Wasserstein-maatstaf, waarbij het prestatieverlies wordt gekwantificeerd in relatie tot de afstand tussen de overgangskernen en de resultaten worden toegepast op probleemstellingen zoals disturbance estimation en empirisch modelleerproblemen.

Yichen Zhou, Yanglei Song, Serdar YükselTue, 10 Ma🔢 math

Power flow and optimal power flow using quantum and digital annealers: a computational scalability analysis

Dit onderzoek presenteert en analyseert de schaalbaarheid van de Adiabatic Quantum Power Flow (AQPF) en Adiabatic Quantum Optimal Power Flow (AQOPF) algoritmen, die stroomvraag- en optimalisatieproblemen vertalen naar QUBO-modellen voor uitvoering op quantum- en digitale annealers, en toont aan dat deze methoden op schaalbare hardware haalbare oplossingen kunnen genereren voor systemen tot 1354 bussen.

Zeynab Kaseb, Matthias Moller, Pedro P. Vergara, Peter PalenskyTue, 10 Ma💻 cs

Constraint Learning in Multi-Agent Dynamic Games from Demonstrations of Local Nash Interactions

Dit artikel introduceert een algoritme op basis van inverse dynamische spellen dat parametrische beperkingen leert uit demonstraties van lokale Nash-evenwichten door gemengd-geheheel lineaire programmering te gebruiken, waarmee zowel theoretische garanties worden geboden voor het benaderen van veilige gebieden als robuuste bewegingsplanning wordt mogelijk gemaakt voor agenten met niet-lineaire dynamiek.

Zhouyu Zhang, Chih-Yuan Chiu, Glen ChouTue, 10 Ma🤖 cs.LG

Quantum Technologies and Edge Devices in Electrical Grids: Opportunities, Challenges, and Future Directions

Dit artikel onderzoekt hoe quantumtechnologieën, zoals quantumcomputing, -sensoren en -communicatie, de beperkingen van traditionele randapparatuur in elektriciteitsnetwerken kunnen overwinnen door rekenkracht, meetnauwkeurigheid en beveiliging te verbeteren, terwijl het ook de kansen en uitdagingen voor deze integratie belicht.

Marjorie Hoegen, René Glebke, M. Sahnawaz Alam, Alessandro David, Juan Navarro Arenas, Nikolaus Wirtz, Mario Albanese, Daniele Carta, Felix Motzoi, Antonello Monti, Carsten Schuck, Andrea Benigni, Klaus Wehrle, Ferdinanda PonciTue, 10 Ma⚛️ quant-ph

Adaptive Gain Nonlinear Observer for External Wrench Estimation in Human-UAV Physical Interaction

Dit artikel introduceert een adaptieve niet-lineaire waarnemer met variabele versterking die, zonder gebruik van kracht-momentensensoren, nauwkeurige schattingen van externe interactiekrachten en -momenten mogelijk maakt voor mens-UAV fysieke interactie bij het vervoer van vracht, waarbij de stabiliteit wordt bewezen en de prestaties die van een uitgebreide Kalman-filter overtreffen.

Hussein N. Naser, Hashim A. Hashim, Mojtaba AhmadiTue, 10 Ma💻 cs

Is Your Safe Controller Actually Safe? A Critical Review of CBF Tautologies and Hidden Assumptions

Dit tutorialartikel biedt een kritische review van de praktische toepassing van Control Barrier Functions (CBF's) in robotveiligheid, waarbij het de kloof tussen theoretische garanties en constructieve realisatie blootlegt, waarschuwt voor misbruik in passief veilige systemen, en richtlijnen biedt voor het bouwen van realistische veiligheidsargumenten voor systemen zonder inherente veiligheid.

Taekyung KimTue, 10 Ma💻 cs