МоделированиеТопологические гарантии выполнимости для дифференцируемого предиктивного управленияarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 12 авг.Цифровой двойникОнлайн анализ достижимости по данным с использованием зонотопного рекурсивного МНКarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 12 авг.Цифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии по безопасности киберфизических системspbIT · 12 авг.Цифровой двойникМашинное зрение для цифровых двойников и рост ИИ-сенсоровVision Systems Design · 12 авг.Цифровой двойникAegis получил $480K на исследование цифровых двойниковPluang · 12 авг.Цифровой двойникИИ-цифровые двойники Fusionex устраняют производственные узкие местаMacau Business · 12 авг.Цифровой двойникSiemens внедрит цифровые двойники в производство для армии СШАMobility Engineering Technology · 12 авг.Цифровой двойникПотоковый разреженный метод Холецкого для гауссовских суррогатов с производными в цифровых двойникахarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 12 авг.Цифровой двойникПрагматичное руководство по построению консервативных дискретных абстракций киберфизических системarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 12 авг.Цифровой двойникМногоисточниковый цифровой двойник с участием человека для тестирования подключенных и автономных автомобилей в смешанном потокеarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 12 авг.Цифровой двойникAI-цифровые двойники меняют производство косметики и инновацииBeautyMatter · 12 авг.Цифровой двойникГражданский цифровой двойник? Итальянский город показывает, почему данные без демократии - просто картаGovInsider · 12 авг.
Потоковый разреженный метод Холецкого для гауссовских суррогатов с производными в цифровых двойниках
США и Запад ·
В работе представлен сквозной подход к созданию цифрового двойника для прогнозирования состояния авиационной конструкции. Метод расширяет гауссовские процессы включением данных о производных для повышения точности и использует потоковое разреженное разложение Холецкого для эффективного обновления модели данными, поступающими в процессе эксплуатации. Это обеспечивает высокоточное прогнозирование в реальном времени.
Почему это важно
Демонстрирует практический подход к обновлению суррогатных моделей данными эксплуатации, что критично для точного прогнозирования состояния физических активов в цифровых двойниках.
В работе установлены детерминированные гарантии выполнимости для дифференцируемого предиктивного управления (DPC) — метода аппроксимации явного MPC с помощью самообучающихся нейросетей. С помощью топологического анализа индуцированного достижимого безопасного множества показано, что DPC может гарантировать выполнимость без онлайн-фильтров безопасности.
Представлен метод анализа достижимости, который вычисляет надмножества достижимых множеств непосредственно по онлайн-измерениям состояния, не требуя точной модели динамики. Метод оценивает изменяющиеся во времени неизвестные модели с помощью экспоненциально забывающего зонотопного рекурсивного метода наименьших квадратов, обрабатывающего данные с ограниченным шумом.
Компания «Актив» представила итоговый документ форсайт-сессии, посвященной будущему безопасности киберфизических систем в России. Документ содержит стратегические рекомендации и прогнозы развития отрасли до 2040 года.
