저희 연구는 신뢰할 수 있는 운영 자율성의 토대예요.기술은 자율 시스템이 인간의 의도를 행동으로 바꿀 수 있게 해줘서 공장, 건물, 에너지 그리드, 기계가 안전과 신뢰성을 유지하면서 더 효율적이고 탄력적이며 지속 가능하게 운영되도록 도와줘요.
중요 인프라 운영이 점점 복잡해지고 있어요.이러한 문제를 해결하려면 자율 시스템이 목표를 이해하고 변화하는 조건에 적응하며 정보에 입각한 결정을 내리고 현실 세계에서 안전하게 행동해야 해요. 공장의 생산성을 유지하고 건물을 효율적으로 유지하고 에너지 시스템을 안정적으로 유지해야 해요.
중요한 건 의도를 행동으로 바꾸는 신뢰할 수 있는 자율성이에요.현실 세계의 제약 조건 내에서 감지하고 결정하고 행동하는 제어 시스템이에요.
자율 시스템 및 제어 연구는 신뢰할 수 있는 운영 자율성의 토대를 발전시켜요.상황 인식과 운영 인텔리전스, 자율 의사 결정 및 제어 이론, 의도 기반 운영, 자율 오케스트레이션, 물리 AI 및 로보틱스가 포함돼요.
인간 중심의 자율성과 엄격한 검증 및 보증과 함께 이러한 기능을 통해 자율 시스템이 목표를 이해하고 변화하는 조건에 지속적으로 적응하며 현실 세계에서 안전하고 안정적으로 운영될 수 있어요.
이것들이에요 회사 코어 테크놀로지스 변화하는 환경에 지속적으로 적응하는 자율 공장, 건물, 전력망을 가능하게 해요.응용 분야는 지능형 기계와 로보틱스부터 생산 최적화, 자율 그리드 운영, 멀티모달 에너지 관리 시스템까지 다양해요.
그 결과 더 생산적인 공장, 더 효율적인 건물, 더 탄력적인 에너지 인프라, 더 지속 가능한 산업 운영이 가능해요.
출판: 응용 에너지의 발전, 2026년 22권, 100272페이지
벤자민 프라이슐라드, 치아링 양, 아그네스 엥겔터, 크리스티안 보셀, 플로리안 라이스너, 플로리안 스타인케, 스테판 니센
이 리뷰에서는 히트 펌프 같은 Power-to-Heat (P2H) 시스템이 어떻게 열 저장과 건물 열 관성을 활용하여 지역 난방과 분산 난방에 전력망의 유연성을 제공하는지 살펴봤어요.체계적인 문헌 선택 과정을 사용하여 실제 사례 연구와 함께 시뮬레이션 도구, 통제 전략, 시장 프레임워크를 조사해요.소규모 시뮬레이션 P2H의 잠재력은 잘 입증되었지만 확장 가능한 제어 전략, 대규모 현장 검증, 부문 간 계획과 관련하여 중대한 격차가 지속되고 있어요.
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제출 대상: 2026 로봇 학습 컨퍼런스 (CoRL)
브라이언 주¹, 모멘 칼릴¹, E. H. 해리슨², 엠마누엘레 포지¹, 필립 세바스찬 슈미트¹, 베른트 카스트¹, 필린 마이스터¹, 프라나브 아트레야², 치양 리², 핀 페르차우¹, 세사르 콜메네로¹, 야시 샤하푸르카르¹, 고쿨 나라야난¹, 멜리 에르도안¹, 피에르 미스³², 카이 엠 웜¹, 게오르크 폰 비허트¹, 오이겐 솔로요우¹, 앤드루 와겐메이커², 세르게이 레빈²
(¹ Siemens, ² UC 버클리, ³ 마이크로소프트, ⁴ ETH 취리히, ⁴ 동일 기부)
시각-언어-행동 (VLA) 모델 같은 대형 현대 로봇 정책은 추론 지연 시간이 길어요.이 지연은 환경 역학을 바꾸고 마르코프의 가정을 깨뜨려 표준 강화 학습 (RL) 알고리즘이 실패하게 돼요.이 문제를 해결하기 위해 저자들은 실행 지연에도 불구하고 효과적인 RL 미세 조정을 가능하게 하는 지연 시간 인식 프레임워크인 중간 정보 포함 비동기 RL (ARLI) 을 도입했어요.ARLI는 저지른 행동과 중간 추론 관찰을 포함하는 상태 증강을 사용해서 마르코브에 가까운 구조를 복원해요.시뮬레이션된 작업과 실제 작업 전반에서 ARLI를 사용하면 표준 방법이 실패할 때 지연 시간 내에서 RL을 성공적으로 수행할 수 있습니다. 심지어 이상적인 제로 레이턴시 성능과 같거나 능가하더라도 말이죠.
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게시 날짜: 2025 IEEE 전력 및 에너지 소사이어티 총회 (PESGM)
S. 벨라, S. 구무쏘이, U Muenz (지멘스 파운데이션 테크놀로지, 미국 뉴저지주 프린스턴), DJ. Kelly, MJ. Reno (샌디아 국립연구소, 뉴멕시코주 앨버커키, 미국)
현대의 전력 시스템 보호는 동기식 발전기 동역학에 의존하는데, 이는 그리드 팔로잉 및 그리드 포밍 (GFM) 인버터 기반 리소스 (IBR) 로 점점 대체되고 있어요.IBR은 장애 역학이 크게 다르기 때문에 기존 보호 체계로는 부적절할 수 있어요.이 백서는 베이지안 최적화와 EMT 시뮬레이션을 사용하여 GFM 폴트 라이드 스루 기능과 라인 보호를 공동 최적화하는 프레임워크를 제시해 100% IBR 테스트 네트워크에서 보호 신뢰성과 안정성이 향상되었음을 보여줍니다.
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게시 날짜: 2025년 제23차 유럽 통제 회의 (ECC)
크리스티안 디츠, 세바스티안 알브레히트, 아르민 누르카노비치, 모리츠 디엘
유클리드 SDF 같은 표준 거리 함수는 폴리토프처럼 평탄하지 않은 강체에 대해 미분이 불가능해요.이 논문은 파라메트릭 선형 프로그램으로 모델링한 폴리토프 성장 거리 함수의 평활화 방법을 제안해요.저자들은 최적성 조건을 교란시킴으로써 결과로 나오는 부드러운 SDF가 잘 정의되어 있다는 것을 증명했어요.정확한 SDF 최적 조건을 최적 제어 문제 (OCP) 에 직접 포함시키는 이전 접근 방식과는 달리, 평활화를 사용하면 외부 평가가 가능해요.이렇게 하면 OCP 크기가 줄어들고 계산 노력이 함수 평가와 솔버 전체에 더 균등하게 분배돼요.평면 페그인홀 태스크에서 CasADI 구현을 통해 평가한 결과, 이 방법은 최적화 성능이 향상됐어요.
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게시 날짜: 2025 IEEE 로봇 및 자동화에 관한 국제 컨퍼런스 (ICRA)
모멘 칼릴; 빈센트 디트리히; 슬로보단 일릭
질감이 없거나 반사되거나 가려진 물체를 포함하는 로봇 빈 피킹에는 정확한 6D 물체 자세 추정이 필수예요.멀티뷰 방식이 단일 뷰 방식보다 성능이 뛰어나지만, 현재 기술은 후기 단계의 융합에 의존하고 있어서 완전한 멀티뷰 시너지 효과가 부족해요.이 백서에서는 자기 주의와 에피폴라 교차주의를 사용하여 초기 단계 특징 융합을 가능하게 하는 기능 교환 변압기 (FET) 를 소개해요.거칠고 정밀한 전략은 전체 뷰의 다층 특징 집계를 더욱 최적화할 수 있어요.EpiSurFEMB를 기반으로 구축된 이 방법은 복잡한 빈 피킹 시나리오에서 정확도와 견고성을 크게 향상시켜 ROBI 데이터셋의 현재 최첨단 멀티뷰 방법보다 성능이 뛰어나죠.
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