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Este artigo demonstra que a aplicação de análise dimensional e leis de escala a simulações de enxames de drones autônomos permite prever limites de sucesso e fracasso, quantificar trade-offs entre parâmetros de plataforma e quantidade de agentes, e otimizar o planejamento de trajetória para facilitar o dimensionamento eficiente desses sistemas.
Este artigo estabelece uma fundação teórica de controle para sistemas agênicos, propondo uma representação dinâmica unificada e uma hierarquia de cinco níveis que formalizam a agência como autoridade decisória sobre a arquitetura de controle, permitindo analisar a estabilidade, segurança e desempenho desses sistemas através de conceitos de teoria de controle.
Este artigo apresenta um framework de IA que utiliza uma estratégia de divisão de dados consciente do contexto e correção de erros espaciais para prever com maior precisão a demanda de tráfego celular em 5G/6G, mitigando vazamentos de dados e melhorando o planejamento de rede em cidades canadenses.
Este artigo apresenta um modelo hierárquico baseado em redes neurais de atenção gráfica (HR-GAT) que estima a demanda de espectro em escala espacial fina com maior precisão do que métodos existentes, utilizando dados públicos de implantação para apoiar decisões regulatórias e o compartilhamento de espectro em cidades canadenses.
Este artigo propõe algoritmos dinâmicos distribuídos que permitem a múltiplos agentes, operando apenas com dados locais e sem compartilhar medições brutas, calcular coletivamente certificados de estabilidade global (como soluções de equações de Lyapunov e Riccati) para sistemas LTI, garantindo a convergência exata e robustez do controlador LQR resultante.
Este artigo propõe uma abordagem de controle distribuído para sistemas multiagente com agentes incontroláveis, utilizando uma função de barreira de controle (CBF) reconstruída via observador adaptativo distribuído e um parâmetro de desempenho prescrito para garantir a segurança do sistema em ambientes dinâmicos incertos.
Este estudo analisa a viabilidade da tecnologia Vehicle-to-Grid (V2G) para condutores de veículos elétricos na Califórnia, demonstrando que a sua adoção é mais exequível para utilizadores que carregam diariamente e que o impacto na vida útil da bateria varia significativamente conforme a sensibilidade ao envelhecimento e aos níveis de carga mantidos.
Este artigo apresenta um novo design de garra robótica com ponta dentada e dedos complacentes, capaz de separar e abrir com sucesso sacos estéreis selados, automatizando uma tarefa hospitalar repetitiva e fisicamente exigente que atualmente é realizada manualmente por enfermeiros.
Este artigo propõe um método para imersão de sistemas Port-Hamiltonianos com não linearidades não polinomiais em representações polinomiais de dimensão superior, preservando propriedades estruturais e energéticas essenciais para o projeto de leis de controle estabilizadoras via otimização de soma de quadrados.
Este artigo apresenta uma arquitetura de referência e um roteiro para a evolução de supercomputadores centrados em quântica (QCSC), que integram processadores quânticos, GPUs e CPUs em três fases distintas para superar as limitações atuais de orquestração manual e permitir a execução eficiente de algoritmos híbridos em pesquisas aplicadas.
Este artigo propõe e analisa algoritmos adaptativos de seleção automática de links para controle de acesso múltiplo em canais com falhas, utilizando feedback de tipo "bandit" para maximizar uma função de utilidade côncava, oferecendo diferentes compromissos entre velocidade de convergência e complexidade computacional.
Este artigo apresenta o Controle Preditivo Generativo, um novo quadro de aprendizado supervisionado que utiliza políticas de correspondência de fluxo para resolver tarefas robóticas dinâmicas e de difícil demonstração, superando as limitações de métodos existentes ao permitir o uso de simulações e garantir feedback de alta frequência.
Este artigo demonstra que uma abordagem simples de controle preditivo de modelo (MPC) baseada no algoritmo iLQR e no MuJoCo é surpreendentemente eficaz no mundo real, permitindo a generalização de políticas de locomoção e manipulação para robôs quadrúpedes e humanoides com poucas considerações de simulação para realidade.
Este artigo apresenta o controlador VISKY (Virtual Inertia Skyhook), uma lei de controle para amortecedores magnetorreológicos em suspensões semi-ativas que utiliza realimentação de aceleração para criar uma inércia virtual, melhorando o desempenho dinâmico sem exigir hardware adicional.
Este artigo investiga, pela primeira vez, o exercício de poder de mercado por geradores síncronos em mercados de serviços de corrente de curto-circuito, demonstrando que agentes estratégicos podem triplicar suas receitas manipulando preços e horários de operação, o que destaca a necessidade urgente de um desenho de mercado cuidadoso para mitigar tais ineficiências.
O artigo apresenta o MARLIN, um framework descentralizado de aprendizado por reforço multiagente inspirado no comportamento de murmuração de estorninhos e guiado por LLMs, que otimiza a gestão de reservatórios sob incertezas climáticas, melhorando a coordenação global, reduzindo custos computacionais e acelerando a resposta a inundações.
Este artigo apresenta o ROSflight 2.0, um sistema de piloto automático leve e de código aberto baseado em ROS 2, projetado para pesquisadores, que introduz melhorias na modularidade, suporte a hardware e ambiente de simulação para acelerar a pesquisa em veículos aéreos não tripulados, demonstrando experimentalmente o controle de um multirotor a 400 Hz com todos os laços de controle executados no computador de bordo.
O artigo apresenta o ROSplane 2.0, uma pilha de autonomia de código aberto e leve para aeronaves de asa fixa construída em ROS 2, projetada para acelerar a pesquisa de UAVs ao facilitar a integração de novos algoritmos e reduzir o esforço na transição entre simulação e testes reais.
Este artigo propõe uma abordagem bioinspirada no comportamento de colônias de formigas, utilizando um sistema de "feromônios digitais" para classificar em tempo real e prever transições entre estados de controle e fora de controle em linhas de produção industriais, como demonstrado em um estudo de caso sobre fritura de batatas chips.
Este artigo propõe um framework baseado em dados para a estimativa online da eficiência de motores de quadrotor via minimização de resíduos, utilizando otimização não linear com restrições e reponderação robusta para superar abordagens baseadas em filtros, permitindo aplicações em detecção de falhas e manutenção preditiva.