Základné technológie spoločnosti

Autonómne systémy a riadenie

Náš výskum je základom dôveryhodnej prevádzkovej autonómie. Technológie umožňujú autonómnym systémom premeniť ľudský zámer na činnosť, pomáhajú továrňam, budovám, energetickým sieťam a strojom pracovať efektívnejšie, odolnejšie a udržateľnejšie pri zachovaní bezpečnosti a spoľahlivosti.

Preskúmajte publikácie

Čo keby robotika a agentická AI dokázali spoľahlivo prevádzkovať kritickú infraštruktúru?

Prevádzka kritickej infraštruktúry je čoraz zložitejšia. Na splnenie týchto výziev musia autonómne systémy pochopiť ciele, prispôsobiť sa meniacim sa podmienkam, prijímať informované rozhodnutia a konať bezpečne v reálnom svete — udržiavať výrobné továrne, efektívne budovy a spoľahlivé energetické systémy.

Dôveryhodná autonómia, ktorá mení zámer na konanie. Riadiace systémy, ktoré vnímajú, rozhodujú a konajú v rámci reálnych obmedzení.

Rozdelený obraz zobrazujúci digitálne pripojenú automatizovanú továreň, ku ktorej sa pripojí inžinier prevádzkujúci stroje s robotickými ramenami.

Prevádzkovateľ riadi údaje na monitore s elektrickou rozvodňou viditeľnou vonku.

Výskum autonómnych systémov a riadenia rozvíja základy dôveryhodnej prevádzkovej autonómie. Zahŕňa situačné povedomie a operačnú inteligenciu, autonómnu teóriu rozhodovania a riadenia, operácie založené na zámeroch, autonómnu orchestráciu a fyzickú AI a robotiku.

V kombinácii s autonómiou zameranou na človeka a prísnou validáciou a istotou umožňujú autonómnym systémom pochopiť ciele, neustále sa prispôsobovať meniacim sa podmienkam a bezpečne a spoľahlivo fungovať v reálnom svete.

Tieto Základné technológie spoločnosti umožňujú autonómne továrne, budovy a siete, ktoré sa neustále prispôsobujú meniacim sa podmienkam. Aplikácie siahajú od inteligentných strojov a robotiky až po optimalizáciu výroby, autonómnu prevádzku siete a multimodálne systémy riadenia energie.

Výsledkom sú produktívnejšie továrne, efektívnejšie budovy, odolnejšia energetická infraštruktúra a udržateľnejšie priemyselné prevádzky

Publikácie

Preskúmajte naše odporúčané príspevky

Využitie flexibility prevádzky elektrickej energie na teplo v budovách a diaľkovom vykurovaní na podporu elektrických systémov: prehľad

Publikované v: Pokroky v aplikovanej energii, zväzok 22, 2026, strana 100272
Benjamin Freischlad, Chia-Ling Yang, Agnes Engelter, Christian Vossel, Florian Reissner, Florian Steinke, Stefan Niessen

Tento prehľad skúma, ako systémy napájania na teplo (P2H), ako sú tepelné čerpadlá, využívajú akumuláciu tepla a tepelnú zotrvačnosť budov na zabezpečenie flexibility elektrickej siete v diaľkovom a distribuovanom vykurovaní. Pomocou systematického procesu výberu literatúry skúma simulačné nástroje, kontrolné stratégie a trhové rámce spolu s prípadovými štúdiami v reálnom svete. Aj keď je malý a simulovaný potenciál P2H dobre osvedčený, pretrvávajú kritické medzery, pokiaľ ide o škálovateľné kontrolné stratégie, rozsiahlu validáciu v teréne a medzisektorové plánovanie.
Zobraziť na stránke vydavateľa

RL finalizácia všeobecných politík robotov v rámci oneskorenia záverov

Predložené na: 2026 Konferencia o učení robotov (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 Oier Mees³², Kai M. Wurm¹, Georg von Wichert¹, Eugen Solowjow¹, Andrew Wagenmaker², Sergey Levine²
(¹ Siemens, ² UC Berkeley, ³ Microsoft, ETH Zürich, Rovnaký príspevok)

Veľké moderné politiky robotov, ako sú modely vize-jazyk-akcia (VLA), trpia vysokou latenciou záverov. Toto oneskorenie mení dynamiku prostredia a porušuje Markovov predpoklad, čo spôsobuje zlyhanie štandardných algoritmov posilňujúceho učenia (RL). Na vyriešenie tohto problému autori zavádzajú asynchrónny RL so strednými informáciami (ARLI), rámec uvedomujúci si latenciu, ktorý umožňuje efektívne doladenie RL napriek oneskoreniam vykonávania. ARLI obnovuje takmer markovskú štruktúru pomocou zvýšení stavu, ktoré zahŕňajú spáchané akcie a pozorovania stredných záverov. V rámci simulovaných úloh a úloh v reálnom svete umožňuje ARLI úspešné RL pri latencii, kde štandardné metódy zlyhajú, dokonca zodpovedajú alebo presahujú ideálny výkon s nulovou latenciou.
Zobraziť na stránke vydavateľa

Kooptimalizácia ovládacích prvkov meniča a funkcií ochrany vedenia pre lepšiu spoľahlivosť ochrany a stabilitu systému

Publikované v: 2025 Valné zhromaždenie spoločnosti IEEE Power & Energy Society (PESGM)
S. Bhela, S. Gumussoy, U. Muenz (Siemens Foundational Technology, Princeton, NJ, USA), D. J. Kelly, M. J. Reno (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA)

Moderná ochrana energetických systémov sa spolieha na dynamiku synchrónneho generátora, ktorá sa čoraz viac nahrádza zdrojmi založenými na invertoroch založených na sieťovej a formovaní siete (GFM) (IBR). Pretože IBR zobrazujú drasticky odlišnú dynamiku porúch, existujúce schémy ochrany sa môžu stať nedostatočnými. Tento dokument predstavuje rámec využívajúci Bayesovskú optimalizáciu a simuláciu EMT na spoluoptimalizáciu funkcií prechodu poruchy GFM a ochrany linky, čo demonštruje zvýšenú spoľahlivosť a stabilitu ochrany v 100% testovacej sieti IBR.
Zobraziť na stránke vydavateľa

Funkcie vyhladenej vzdialenosti pre priame optimálne riadenie systémov bohatých na kontakt

Publikované v: 2025 23. európska kontrolná konferencia (ECC)
Christian Dietz, Sebastian Albrecht, Armin Nurkanovič, Moritz Diehl

Štandardné funkcie vzdialenosti, ako je euklidovský SDF, nie sú diferencovateľné pre nehladké tuhé telesá, ako sú polytopy. Tento článok navrhuje metódu vyhladzovania pre funkciu vzdialenosti rastu polytópov modelovanú ako parametrický lineárny program. Porušením podmienok optimality autori dokazujú, že výsledný hladký SDF je dobre definovaný. Na rozdiel od predchádzajúcich prístupov, ktoré vkladajú presné podmienky optimality SDF priamo do problému optimálnej kontroly (OCP), vyhladenie umožňuje externé hodnotenie. Tým sa znižuje veľkosť OCP a rozdeľuje výpočtové úsilie rovnomernejšie medzi hodnotenia funkcií a riešitelia. Metóda vyhodnotená implementáciou CasADI na rovinnej úlohe s kolíkom v diere demonštruje zlepšený optimalizačný výkon.
Zobraziť na stránke vydavateľa

Viacvrstvový transformátor výmeny funkcií na odhad pózy 6D objektov s viacerými zobrazeniami pri vyberaní robotických košov

Publikované v: 2025 Medzinárodná konferencia IEEE o robotike a automatizácii (ICRA)
Momen Khalil; Vincent Dietrich; Slobodan Ilić

Presný odhad pózy 6D objektu je životne dôležitý pre robotické vyberanie koša zahŕňajúce beztextové, reflexné alebo skryté predmety. Zatiaľ čo metódy s viacerými zobrazeniami prekonávajú prístupy s jedným pohľadom, súčasné techniky sa spoliehajú na neskorú fázu fúzie, pričom chýba úplná synergia viacerých zobrazení. Tento článok predstavuje transformátor výmeny funkcií (FET), ktorý umožňuje fúziu funkcií v počiatočnom štádiu pomocou sebapozornosti a epipolárnej krížovej pozornosti. Stratégia hrubá až jemná ďalej optimalizuje agregáciu viacvrstvových prvkov naprieč zobrazeniami. Postavená na vrchole EpisurFebb metóda výrazne zvyšuje presnosť a robustnosť v zložitých scenároch výberu bin-bilingu, čím prekonáva súčasné najmodernejšie metódy s viacerými zobrazeniami v súbore údajov ROBI.
Zobraziť na stránke vydavateľa