Osnovne tehnologije tvrtke

Autonomni sustavi i kontrola

Naše istraživanje temelj je pouzdane operativne autonomije. Tehnologije omogućuju autonomnim sustavima da pretvore ljudsku namjeru u djelovanje, pomažući tvornicama, zgradama, energetskim mrežama i strojevima da rade učinkovitije, otpornije i održivije uz održavanje sigurnosti i pouzdanosti.

Istražite publikacije

Što ako robotika i agentička umjetna inteligencija mogu pouzdano upravljati kritičnom infrastrukturom?

Upravljanje kritičnom infrastrukturom postaje sve složenije. Da bi se suočili s tim izazovima, autonomni sustavi moraju razumjeti ciljeve, prilagoditi se promjenjivim uvjetima, donositi informirane odluke i djelovati sigurno u stvarnom svijetu — održavajući tvornice produktivnim, zgrade efikasnim i energetskim sustavima pouzdanim.

Ono što je bitno je pouzdana autonomija koja namjeru pretvara u djelovanje. Kontrolni sustavi koji percipiraju, odlučuju i djeluju unutar ograničenja stvarnog svijeta.

Podijeljena slika s digitalno povezanom automatiziranom tvornicom kojoj se pridružio inženjer koji upravlja robotskim strojevima za ruke.

Operater kontrolira podatke na monitoru, s električnom podstanicom vidljivom izvana.

Istraživanje autonomnih sustava i kontrole unapređuje temelje pouzdane operativne autonomije. Obuhvaća situacijsku svijest i operativnu inteligenciju, autonomnu teoriju odlučivanja i kontrole, operacije zasnovane na namjeri, autonomnu orkestraciju te fizičku umjetnu inteligenciju i robotiku.

U kombinaciji s autonomijom usmjerenom na čovjeka i rigoroznom validacijom i osiguranjem, ove mogućnosti omogućuju autonomnim sustavima da razumiju ciljeve, kontinuirano se prilagođavaju promjenjivim uvjetima i rade sigurno i pouzdano u stvarnom svijetu.

Ove Osnovne tehnologije tvrtke omogućiti autonomne tvornice, zgrade i mreže koje se kontinuirano prilagođavaju promjenjivim uvjetima. Primjene se kreću od inteligentnih strojeva i robotike do optimizacije proizvodnje, autonomnog rada mreže i multimodalnih sustava upravljanja energijom.

Rezultat su produktivnije tvornice, učinkovitije zgrade, otpornija energetska infrastruktura i održivije industrijske operacije

Publikacije

Istražite naše istaknute radove

Iskorištavanje fleksibilnosti rada električne energije i topline u zgradama i daljinskom grijanju za podršku elektroenergetskim sustavima: pregled

Objavljeno u: Napredak u primijenjenoj energiji, svezak 22, 2026., stranica 100272
Benjamin Freischlad, Chia-Ling Yang, Agnes Engelter, Christian Vossel, Florian Reissner, Florian Steinke, Stefan Niessen

Ovaj pregled ispituje kako sustavi napajanja na toplinu (P2H) poput toplinskih crpki koriste skladištenje topline i toplinsku inerciju zgrade kako bi osigurali fleksibilnost električne mreže u daljinskom i distribuiranom grijanju. Koristeći sustavni postupak odabira literature, istražuje simulacijske alate, strategije kontrole i tržišne okvire uz studije slučaja iz stvarnog svijeta. Iako je mali i simulirani P2H potencijal dobro dokazan, postoje kritične praznine u pogledu skalabilnih strategija kontrole, valjanosti velikih razmjera na terenu i međusektorskog planiranja.
Pogledaj na stranici izdavača

RL fino usklađivanje općih politika robota pod latencijom zaključivanja

Dostavljeno na: 2026. konferencija o učenju robota (CoRL)
Brian Zhu¹, Momen Khalil¹, E.H. Harrison², Emanuel Poggi¹, Philipp Sebastian Schmitt¹, Bernd Kast¹, Philine Meister¹, Pranav Atreya², Qiyang Li², Finn Ferchau¹, Cesar Colmenero¹, Yash Shahapurkar¹, Gokul Narayan¹, Meligan¹, Meligan¹ Oier Mees³², Kai M. Wurm¹, Georg von Wichert¹, Eugen Solowjow¹, Andrew Wagenmaker², Sergey Levine²
(¹ Siemens, ² UC Berkeley, ³ Microsoft, ETH Zürich, Jednaki doprinos)

Velike moderne politike robota, poput modela vidno-jezično-djelovanja (VLA), pate od velike latencije zaključivanja. Ovo kašnjenje mijenja dinamiku okoline i razbija Markovovu pretpostavku, uzrokujući neuspjeh standardnih algoritama učenja pojačanja (RL). Da bi to riješili, autori uvode asinkroni RL s intermedijarnim informacijama (ARLI), okvir svjestan kašnjenja koji omogućuje učinkovito fino podešavanje RL-a unatoč kašnjenjima izvršenja. ARLI obnavlja gotovo markovsku strukturu koristeći povećanja stanja koja uključuju počinjene radnje i zapažanja srednjih zaključaka. U simuliranim i stvarnim zadacima, ARLI omogućuje uspješan RL pod latencijom gdje standardne metode ne uspijevaju, čak i podudarajući ili premašujući idealne performanse nulte latencije.
Pogledajte na stranici izdavača

Kooptimizacija kontrola pretvarača i funkcija zaštite linija za poboljšanu pouzdanost zaštite i stabilnost sustava

Objavljeno u: 2025. Generalna skupština IEEE Power & Energy Society (PESGM)
S. Bhela, S. Gumussoy, U. Muenz (Siemensova temeljna tehnologija, Princeton, NJ, SAD), D. J. Kelly, M. J. Reno (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, SAD)

Suvremena zaštita elektroenergetskog sustava oslanja se na sinkronu dinamiku generatora, koja se sve više zamjenjuje resursima temeljenima na pretvaračima za praćenje mreže i mrežno oblikovanje (GFM). Budući da IBR-ovi prikazuju drastično različitu dinamiku kvarova, postojeće sheme zaštite mogu postati neadekvatne. Ovaj rad predstavlja okvir koji koristi Bayesovu optimizaciju i EMT simulaciju za kooptimizaciju funkcija vožnje greškom GFM i zaštite linija, pokazujući poboljšanu pouzdanost i stabilnost zaštite na 100% IBR testnoj mreži.
Pogledajte na stranici izdavača

Funkcije izravne udaljenosti za izravnu optimalnu kontrolu sustava bogatih kontaktima

Objavljeno u: 2025. 23. europska kontrolna konferencija (ECC)
Christian Dietz, Sebastian Albrecht, Armin Nurkanović, Moritz Diehl

Standardne funkcije udaljenosti poput euklidskog SDF-a nisu različite za ne-glatka kruta tijela poput politopa. Ovaj rad predlaže metodu zaglađivanja za funkciju udaljenosti rasta politopa modeliranu kao parametarski linearni program. Poremećući uvjete optimalnosti, autori dokazuju da je rezultirajući glatki SDF dobro definiran. Za razliku od prethodnih pristupa koji ugrađuju točne uvjete optimalnosti SDF-a izravno u problem optimalne kontrole (OCP), zaglađivanje omogućuje vanjsku procjenu. To smanjuje veličinu OCP-a i ravnomjernije raspoređuje računski napor među procjenama funkcija i rješavačima. Procjenjena implementacijom CasADi na planarnom zadatku klinova u rupi, metoda pokazuje poboljšane performanse optimizacije.
Pogledaj na stranici izdavača

Višeslojni transformator za razmjenu značajki za višeslojnu procjenu položaja 6D objekta u odabiru robota

Objavljeno u: 2025. IEEE Međunarodna konferencija o robotici i automatizaciji (ICRA)
Momen Khalil; Vincent Dietrich; Slobodan Ilić

Precizna procjena položaja predmeta od 6D vitalnog je značaja za robotsko branje kanti koje uključuje predmete bez teksta, reflektirajuće ili začepljene. Dok metode s više pogleda nadmašuju pristupe s jednim pogledom, trenutne tehnike se oslanjaju na kasnu fazu fuzije, nedostaje puna sinergija s više pogleda. Ovaj rad predstavlja transformator za razmjenu značajki (FET) koji omogućuje fuziju značajki u ranoj fazi pomoću samopažnje i epipolarne unakrsne pažnje. Strategija grube do fine dodatno optimizira višeslojno agregiranje značajki kroz prikaze. Izgrađena na vrhu EpisurFemb-a, metoda značajno povećava točnost i robusnost u složenim scenarijima odabira bin-a, nadmašujući trenutne najsuvremenije metode s više prikaza na skupu podataka ROBI.
Pogledaj na stranici izdavača