Рынок и продуктыКорея и Африка обсуждают ИИ и цифровую инфраструктуру на KOAFECAfDB Africa Newsroom (пресс-релизная витрина) · 2 чМоделированиеМетод рендеринга графа энергосети для ответов на вопросы с ограниченным контекстомarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникDNative-Twin: графовые решения и цифровые двойники для воспроизводимых решений ИИ-агентовarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 16 чПрогнозированиеЭкономическое MPC с терминальными компонентами на основе политикиarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеРобастное MPC на основе Купмана для нелинейных систем со случайными прерываниями измеренийarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеMPC с линеаризацией обратной связью для беспилотных автомобилей с ограниченным управлениемarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникЦифровой двойник мыши: интеграция нейродинамики, биомеханики и осязанияarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникПрототип цифрового двойника инжектора CEBAF под управлением EPICSarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникСколько нужно пилотов при наличии цифрового двойника?arXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникКибер-физический цифровой двойник ядерной установки PUR-1arXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 3 днЦифровой двойникФорсайт-сессия о будущем кибербезопасности киберфизических систем в РоссииspbIT · 3 днПрогнозированиеСтохастическое нелинейное MPC с распространением неопределенности гауссовой смесиarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 дн
Робастное MPC на основе Купмана для нелинейных систем со случайными прерываниями измерений
США и Запад ·
Разработана стохастическая схема MPC для нелинейных систем с ограничениями, использующая глубокую модель Купмана с ограничением Липшица для создания линейного предсказателя. Процесс прерывистых измерений описывается цепью Маркова с двумя состояниями, что позволяет учесть ошибки прогноза и сбросы при измерениях.
Почему это важно
Повышает надежность управления сложными нелинейными процессами при неполной информации, что актуально для промышленных систем.
На 20-летии Корейско-африканского экономического сотрудничества (KOAFEC) обсуждалось новое направление сотрудничества в области искусственного интеллекта и цифровой инфраструктуры. Подробности соглашений не раскрыты.
Предложен детерминированный метод графового рендеринга для систем вопросно-ответных на основе LLM, работающих с моделями энергосетей в формате CIM/CGMES. Метод приоритизирует релевантные фрагменты графа в пределах заданного бюджета контекста и гарантирует сохранение ответ-содержащих элементов для seed-локальных запросов. В тестах на ограниченных бюджетах метод полностью сохранял многопозиционные свидетельства, тогда как наивный подход терял почти все.
Представлена графовая платформа цифрового двойника, которая записывает полный путь решения агента ИИ (типизированную траекторию) и позволяет воспроизводить механизм принятия решений в изолированной среде. Система связывает наблюдаемое состояние, выбранный путь и авторизацию, обеспечивая прозрачность и сравнение при изменении условий. Framework протестирован на трёх публичных наборах данных бизнес-процессов.
