Natalia Ares

収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• CaLiSym: 構造化正準リフトによる実世界システムのシンプレクティック力学学習
  力学学習2026/7/1

  実世界のロボットシステム（駆動・散逸・拘束を含む）に対して、状態をリフトした位相空間上でシンプレクティック写像を学習する軽量フレームワークを提案し、外挿予測誤差を最大69.5%削減した。

• QuantGraph: リセディングホライズン量子グラフソルバ
  量子最適化2025/12/1

  グラフ最適化を量子探索で解く二段階フレームワークを提案し、モデル予測制御で安定化することで精度と効率を向上させた。

• 物理系の学習：ディラック構造におけるゲージ固定によるシンプレクティフィケーション
  sim2real2025/6/1

  散逸や拘束を持つ力学系を高次元多様体に埋め込み、ディラック構造を用いて非退化なシンプレクティック幾何を学習する枠組みを提案し、ANYmal四足ロボットの動力学で有効性を示した。

• MetaSym: 物理的知能のためのシンプレクティック・メタ学習フレームワーク
  物理シミュレーション/メタ学習2025/2/1

  シンプレクティックな帰納バイアスとメタアテンションを組み合わせ、物理不変量を保ちながら少数データで適応できる深層学習フレームワークを提案し、実機ドローンのダイナミクスでも検証した。