Цифровой двойникЦифровой двойник ускоряет обучение роботов в лабораторииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 23 чЦифровой двойникДатасет для выбора между сбором данных и действием при авариях в АСУ ТПarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераЦифровой двойникРазреженные стохастические двойники могут превосходить точные моделиarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераМоделированиеПлюрализм конкурирующих моделей в сетевых моделях наукиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · вчераПрогнозированиеОценивание и MPC для баланса колёсно-ногого робота при неизвестных возмущенияхarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникСвод разрозненных данных сетевой компании в цифровой двойник распредсетиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникИнтеграция машинного обучения и оценки неопределённости для решений в реальном времени в цифровых двойникахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникСмещения в сквозных цифровых двойниках из цепочки моделейarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникРаспределённые бандиты для свежести данных в цифровых двойниках на периферииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераМоделированиеАгентная модель переноса знаний между научными сообществамиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 2 днЦифровой двойникСемантическая совместимость связанных цифровых двойников: обзорarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникКалибровка симуляции на синтетических персонах по реальным даннымarXiv — Computers and Society (cs.CY) · 2 дн
Цифровой двойник ускоряет обучение роботов в лаборатории
США и Запад ·
Представлен TwinBridge — подход, использующий цифровой двойник, построенный на 3D-гауссовом сплаттинге и физической симуляции, для начальной настройки политики и плотных визуальных наград при онлайн-обучении реального лабораторного робота. События и геометрический прогресс в симуляторе дают награды для предобучения, которые затем дистиллируются в модель визуальных наград и дополняются историей исполнения при дообучении с участием человека.
Почему это важно
Показывает практический способ переносить знания из симуляции в реальную систему, снижая потребность в дорогих реальных прогонах.
Заголовок оригинала
TwinBridge: Digital Twin-Driven Policy and Reward Transfer for Real-World Reinforcement Learning in Laboratory Robotics
Авторы представили TE-GvA — датасет контрфактических решений для реагирования на отказы в переработанном процессе Теннесси-Истмена: 9 908 точек принятия решений из 1 990 смоделированных инцидентов, по 4–35 вариантов действий с метками из ветвящихся прогонов. При метках по истинной скрытой причине сбор доказательств оказывается лучшим выбором лишь в 1,1–1,3% решений.
Исследование показывает, что сохранение слабозависимых или вспомогательных степеней свободы повышает размерность задач обучения и управления, из-за чего разреженная стохастическая суррогатная модель может работать лучше точной многомерной. Предложен метод выявления такой структуры на уровне полного условного распределения, сочетающий условное генеративное моделирование, дистилляцию гауссовских процессов и разложение по модам ядра.
Совместно с распределительной сетевой компанией из Валенштадта (Швейцария) создан киберфизический стенд для испытания алгоритмов автоматизации и управления гибкими ресурсами низковольтной сети. Предложены независимые от инструментов меры гармонизации данных и защищённый конвейер извлечения из зон повышенной безопасности с логическим диодом односторонней передачи. Это подготовило основу для цифрового двойника сети.
