Основні технології компанії

Автономні системи та управління

Наше дослідження є основою надійної операційної автономії. Технології дозволяють автономним системам перетворювати людські наміри в дію, допомагаючи заводам, будівлям, енергетичним мережам та машинам працювати більш ефективно, стійко та стабільно, зберігаючи безпеку та надійність.

Ознайомтеся з публікаціями

Що, якби робототехніка та агентний штучний інтелект могли надійно керувати критичною інфраструктурою?

Експлуатація критичної інфраструктури стає все більш складною. Щоб вирішити ці виклики, автономні системи повинні розуміти цілі, адаптуватися до мінливих умов, приймати обґрунтовані рішення та діяти безпечно в реальному світі - зберігаючи продуктивність фабрик, будівлі ефективні та енергосистеми надійними.

Важливим є довірена автономія, яка перетворює намір у дію. Системи управління, які сприймають, вирішують та діють у межах реальних обмежень.

Розділене зображення із цифровим підключеним автоматизованим заводом, до якого приєднався інженер, який керує роботизованими ручними машинами.

Оператор контролює дані на моніторі, з видимою електричною підстанцією зовні.

Дослідження автономних систем та управління розвивають основи надійної операційної автономії. Він охоплює ситуаційну обізнаність та оперативний інтелект, теорію автономного прийняття рішень та контролю, операції на основі намірів, автономне оркестровування та фізичний штучний інтелект та робототехніку.

У поєднанні з автономністю, орієнтованою на людину, та суворою перевіркою та гарантією, ці можливості дозволяють автономним системам розуміти цілі, постійно адаптуватися до мінливих умов та працювати безпечно та надійно в реальному світі.

Ці Основні технології компанії забезпечити автономні заводи, будівлі та мережі, які постійно адаптуються до мінливих умов. Застосування варіюються від інтелектуальних машин та робототехніки до оптимізації виробництва, автономної роботи мережі та мультимодальних систем управління енергією.

Результатом є більш продуктивні заводи, більш ефективні будівлі, більш стійка енергетична інфраструктура та більш стійкі промислові операції

Публікації

Ознайомтеся з нашими рекомендованими документами

Використання гнучкості роботи електроенергії до тепла в будівництві та централізованому теплопостачанні для підтримки систем електроенергії: огляд

Опубліковано в: Успіхи прикладної енергії, Том 22, 2026, сторінка 100272
Бенджамін Фрейшлад, Чіа-Лінг Ян, Агнес Енгельтер, Крістіан Воссель, Флоріан Рейсснер, Флоріан Штейнке, Стефан Ніссен

У цьому огляді досліджується, як системи потужності до тепла (P2H), такі як теплові насоси, використовують теплове накопичення та теплову інерцію будівель, щоб забезпечити гнучкість електромережі в централізованому та розподіленому опаленні. Використовуючи систематичний процес відбору літератури, він досліджує інструменти моделювання, стратегії контролю та ринкові рамки поряд із реальними тематичними дослідженнями. Хоча маломасштабний та імітований потенціал P2H добре перевірений, зберігаються критичні прогалини щодо масштабованих стратегій контролю, масштабної перевірки поля та міжсекторального планування.
Переглянути на сторінці видавця

Точне налаштування RL загальної політики роботів за затримки висновку

Надано на: 2026 Конференція з навчання роботів (CoRL)
Брайан Жу5¹, Момен Халіл5¹, Е.Г. Гаррісон5², Емануеле Поггі5¹, Філіп Себастьян Шмітт¹, Бернд Каст¹, Філін Мейстер¹, Пранав Атрея², Кіян Лі², Фінн Ферчау¹, Сезар Кольменеро¹, Яш Шахапуркар¹, Гокул Нарай¹, Мелананьян Ергандо¹ ¹, Оєр Мес³², Кай М. Вурм¹, Георг фон Вічерт¹, Євген Соловйов¹, Ендрю Вагенмакер², Сергій Левіне²
(¹ Siemens, ² Каліфорнійський університет Берклі, ³ Майкрософт, ⁴ ETH Цюріх, ⁄Рівний внесок)

Великі сучасні політики роботів, такі як моделі зорово-мовної дії (VLA), страждають від високої затримки висновків. Ця затримка змінює динаміку середовища та порушує припущення Маркова, спричиняючи невдачу стандартних алгоритмів навчання підсилення (RL). Щоб вирішити це, автори вводять асинхронний RL з проміжною інформацією (ARLI), фреймворк, що усвідомлює затримку, яка забезпечує ефективну точну настройку RL, незважаючи на затримки виконання. ARLI відновлює майже марковську структуру, використовуючи збільшення стану, які включають вчинені дії та спостереження середнього висновку. У модельованих та реальних завданнях ARLI забезпечує успішне RL під час затримки, коли стандартні методи не вдаються, навіть відповідаючи або перевищуючи ідеальну продуктивність нульової затримки.
Переглянути на сторінці видавця

Спільна оптимізація елементів керування інвертора та функцій захисту лінії для підвищення надійності захисту та стабільності системи

Опубліковано в: Загальні збори енергетичного та енергетичного товариства IEEE 2025 (PESGM)
С. Бхела, С. Гумуссой, У. Мюнц (Фундаментальна технологія Siemens, Прінстон, Нью-Джерсі, США), Д. Дж. Келлі, М. Дж. Рено (Національні лабораторії Сандія, Альбукерке, штат Нью-Мексико, США)

Сучасний захист енергосистеми спирається на синхронну динаміку генераторів, яка все частіше замінюється ресурсами на основі інверторів (IBR), що стежать за мережею та формують сітку (GFM). Оскільки IBR відображають різко різну динаміку несправностей, існуючі схеми захисту можуть стати неадекватними. У цій роботі представлено фреймворк, що використовує байєсівську оптимізацію та моделювання EMT для спільної оптимізації функцій проходження несправностей GFM та захисту лінії, демонструючи покращену надійність та стабільність захисту на 100% тестовій мережі IBR.
Переглянути на сторінці видавця

Функції згладженої відстані для прямого оптимального управління контактними системами

Опубліковано в: 2025 23-а Європейська Конференція Контролю (ECC)
Крістіан Діц, Себастьян Альбрехт, Армін Нурканович, Моріц Діль

Стандартні функції відстані, такі як евклідовий SDF, недиференційовані для негладких жорстких тіл, таких як політопи. У цій роботі пропонується метод згладжування функції відстані росту політопів, змодельованої як параметрична лінійна програма. Збурюючи умови оптимальності, автори доводять, що отриманий гладкий SDF добре визначений. На відміну від попередніх підходів, які вбудовують точні умови оптимальності SDF безпосередньо в проблему оптимального контролю (OCP), згладжування дозволяє зовнішню оцінку. Це зменшує розмір OCP та розподіляє обчислювальні зусилля більш рівномірно між оцінками функцій та вирішувачами. Оцінений за допомогою реалізації CasaDi для планарного завдання кріплення в отворі, метод демонструє покращену ефективність оптимізації.
Переглянути на сторінці видавця

Багатошаровий трансформатор обміну функціями для оцінки пози 6D об'єкта з кількома переглядами при збиранні контейнерів роботів

Опубліковано в: 2025 Міжнародна конференція IEEE з робототехніки та автоматизації (ICRA)
Момен Халіл; Вінсент Дітріх; Слободан Іліч

Точна оцінка пози об'єкта 6D є життєво важливою для роботизованого збирання контейнерів із залученням безтекстурних, відбивних або закупорених предметів. Хоча методи з кількома переглядами перевершують підходи з одним переглядом, сучасні методи покладаються на злиття на пізніх стадіях, не маючи повної синергії з кількома переглядами. У цій статті представлений трансформатор обміну функціями (FET), який забезпечує злиття ознак на ранній стадії за допомогою самоуваги та епіполярної перехресної уваги. Стратегія від грубої до тонкої ще більше оптимізує багатошарову агрегацію функцій у різних переглядах. Створений на основі EpisurfeMB, метод значно підвищує точність і надійність у складних сценаріях вибору бінів, перевершуючи сучасні методи багатоперегляду в наборі даних ROBI.
Переглянути на сторінці видавця