Цифровой двойникDigital Twin for Pre-Deployment Validation of AI-Driven Safety-Critical Industrial Edge Control LoopsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 16 чЦифровой двойникLeveraging Human-In-The-Loop Demonstrations in Reinforcement Learning for Digital Twin-Driven Robot FlexibilityarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 14 чЦифровой двойникLIVIN: Benchmarking Spatial and Embodied Intelligence in Digital Twins of Lived-In HomesarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 15 чМоделированиеA dynamic pore-network model with discrete microbubble transportarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераМоделированиеFREIDA: A Framework for developing quantitative agent based models based on qualitative expert knowledgearXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · вчераМоделированиеCooperation, Defection, and the Commons: Reproducing an Agent-Based Model of Aksum with Three Logistic EquationsarXiv — Physics and Society (physics.soc-ph) · вчераЦифровой двойникДекларативные цифровые двойники без правилarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникПредиктивный когнитивный двойник для автономных сетей 6GarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникКалибровка и управление стохастическими двойниками биопроцессовarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникStrategic Evaluation of Planning Strategies for LLM Agents in Cyber-Physical SystemsarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 2 днПрогнозированиеModel Predictive Control for Safety-Critical Systems Using Taylor's Theorem with Lagrange RemainderarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЭнергетикаBenchmarking Time Series Foundation Models for Load Forecasting Under Covariate UncertaintyarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 дн
Предложен подход к цифровым двойникам, в котором решения формируются автоматически по декларативным требованиям пользователя, без ручного набора правил. Это упрощает разработку и сопровождение двойников в условиях меняющейся среды, например при колебаниях погоды или динамических ценах на энергию.
Почему это важно
Переход от жёстких правил к декларативным спецификациям снижает стоимость сопровождения моделей и делает управление крупными системами устойчивее в динамике.
Industrial environments are increasingly characterized by the tight interaction among physical processes, communication infrastructures, and intelligent applications. In this context, Digital Twins (DTs) have emerged as a key technology for system analysis and optimization.
Growing automation makes collaborative robots work in more variable environments, increasing the need for adaptation. We propose a human-in-the-loop online training framework combining a digital twin (DT), reinforcement learning (RL), and human demonstrations.
Realistic household simulation must capture not only diverse environments but also the lived-in object arrangements and spatial constraints that shape robot motion and interaction. Existing resources often trade off scale, real-world correspondence, and interaction readiness, leaving a gap in…
