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O artigo prova um teorema de superposição para a estabilidade entrada-saída (IOS) de uma ampla classe de sistemas não lineares de dimensão infinita, introduzindo novos conceitos de estabilidade e atratividade, generalizando resultados existentes para sistemas de dimensão finita e de estado completo, e ilustrando as desafios dessa extensão por meio de contraexemplos.
Este artigo propõe uma estratégia de adaptação da qualidade de resposta de serviços intensivos em energia, como os de IA generativa, com base na intensidade de carbono da rede elétrica e em otimização multivariada, demonstrando que é possível reduzir as emissões anuais em até 10% sem comprometer a disponibilidade do serviço.
Este artigo propõe um quadro de análise baseado em sistemas lineares variantes no tempo (LPV) e restrições quadráticas integrais (IQC) para estabelecer limites quantitativos de erro de rastreamento em algoritmos de otimização iterativa de primeira ordem aplicados a problemas convexos variantes no tempo, demonstrando como essas ferramentas capturam a dependência da convergência em relação à variabilidade temporal do problema.
O artigo apresenta o Space-O-RAN, uma arquitetura de controle distribuído que estende os princípios do Open RAN para redes não terrestres em 6G, utilizando aplicações descentralizadas leves em satélites e coordenação hierárquica para superar limitações de computação e conectividade, permitindo operações autônomas e interoperáveis validadas por simulações baseadas na topologia da Starlink.
Este artigo propõe uma abordagem de aprendizado auto-supervisionado que integra percepção de profundidade baseada em aprendizado e otimização de trajetória diferenciável para planejamento de trajetórias de UAVs em ambientes 3D, eliminando a necessidade de demonstrações expertas e alcançando melhorias significativas na precisão de rastreamento e eficiência de controle em comparação com métodos do estado da arte.
Este artigo apresenta um algoritmo iterativo de interpolação tangencial para redução de modelos de sistemas MIMO de grande escala, que utiliza a liberdade nas matrizes de peso e dados de interpolação de baixo posto para otimizar um erro proxy , garantindo a diminuição monótona da norma de erro ponderada e demonstrando desempenho comparável aos métodos padrão.
Este estudo propõe e valida experimentalmente uma estratégia de controle robusto, baseada em um modelo de sistema bilinear e duas abordagens de realimentação (com observador de estado e lei integral pura), para regular a temperatura de saída de um trocador de calor de fluxo contra-corrente manipulando a vazão do fluido oposto.
Este artigo apresenta a "zono-conformal prediction", uma nova abordagem que utiliza zonótopos para quantificar incertezas em tarefas de regressão e classificação, oferecendo garantias de cobertura estatística com maior eficiência computacional e menor conservadorismo em comparação aos métodos tradicionais.
Este artigo conceitual propõe o Sistema Adaptativo de Detecção de Crateras Planetárias Quantizado (AQ-PCDSys), uma arquitetura que integra redes neurais quantizadas e fusão sensorial adaptativa para viabilizar a detecção de crateras em tempo real em hardware espacial com restrições rigorosas de energia e memória.
Este artigo propõe o método L-IPM, que utiliza redes LSTM para projetar o caminho central do Método de Pontos Interiores com base em suas iterações iniciais, reduzindo significativamente o tempo de solução e o número de iterações para o Problema de Fluxo de Potência Ótimo sem comprometer a viabilidade ou a precisão.
Este artigo propõe uma estratégia de controle contínuo e invariante no tempo que garante a estabilização quase global de um estado na n-esfera para um alvo desejado, evitando simultaneamente regiões de restrição em forma de estrela através de uma lógica de navegação adaptativa baseada na proximidade do estado às zonas inseguras.
Este artigo propõe uma Rede Neural Profunda Consciente de Despacho (DA-DNN) que acelera a comutação ótima de transmissão (OTS) ao prever estados de linhas e integrá-los a uma camada de fluxo de potência DC diferenciável, eliminando a necessidade de geração de rótulos pré-resolvidos e garantindo escalabilidade, viabilidade física e generalização em grandes redes elétricas.
Este artigo apresenta um conversor analógico-digital delta-sigma de corrente endurecido contra radiação, fabricado em CMOS de 130 nm e qualificado para doses de até 100 Mrad, que atinge uma faixa dinâmica de 200 dB com resolução adaptável para monitoramento de perda de feixe no HL-LHC, combinando tempos de resposta rápidos de 10 µs para proteção de máquinas com integração de longo prazo para medições de precisão na faixa de picoampères.
Este artigo apresenta o GenAI Workbench, um framework conceitual de Engenharia de Sistemas Baseada em Modelos (MBSE) que integra princípios de engenharia de sistemas ao fluxo de trabalho de design através de uma plataforma PLM de código aberto, utilizando inteligência artificial para extrair requisitos de documentos e gerar automaticamente arquiteturas de sistema a partir de dados multimodais, visando criar um fio digital unificado e reduzir riscos de integração.
Este artigo apresenta um framework de otimização de projeto multidisciplinar que integra trajetórias de propulsão elétrica de baixo empuxo e sistemas de energia, utilizando o modelo de alta fidelidade do thruster SPT-140 acoplado à disponibilidade de energia solar variável para otimizar a inserção orbital no asteroide 16-Psyche.
Este artigo propõe uma arquitetura de integração GNSS/IMU em tempo real baseada em Otimização de Grafos de Fatores (FGO) para ambientes urbanos desafiadores, demonstrando que, embora haja uma redução na precisão de posicionamento em comparação com métodos de processamento em lote, a abordagem oferece maior disponibilidade de serviço e eficiência computacional, estabelecendo um equilíbrio crítico entre precisão, disponibilidade e desempenho em tempo real.
Este trabalho apresenta um método de otimização de grafos de fatores (FGO) para integração GNSS-IMU em tempo real e acoplamento rigoroso, que utiliza marginalização com atraso fixo para permitir estimativa causal de estados e demonstrar alta robustez em ambientes urbanos degradados.
Este artigo propõe uma abordagem de duas escalas de tempo para implementar filtros de segurança baseados em Funções de Barreira de Controle (CBF) de forma local em sistemas em rede, eliminando a necessidade de coordenação global e quantificando as compensações entre a degradação da segurança e a viabilidade de implementação local.
Este estudo demonstra que, embora o roteamento ecológico reduza as emissões, o crescimento populacional faz com que as emissões totais cresçam de forma superlinear e crie gargalos de carbono, os quais podem ser mitigados de forma eficiente através de expansões de capacidade direcionadas a apenas 0,46% das ligações da rede viária.
Este artigo formaliza o aprendizado para comunicação em ambientes parcialmente observáveis através de estruturas de informação, identificando problemas "quase-clássicos" que preservam essa estrutura após o compartilhamento de informações e desenvolvendo algoritmos de planejamento e aprendizado com complexidade comprovada para esses casos.