SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY) AMNE:(Electrical Engineering Electronic Engineering Information Engineering) AMNE:(Robotics)
 

Sökning: AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY) AMNE:(Electrical Engineering Electronic Engineering Information Engineering) AMNE:(Robotics) > How Useful is Learn...

How Useful is Learning in Mitigating Mismatch Between Digital Twins and Physical Systems?

Cronrath, Constantin, 1990 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Lennartson, Bengt, 1956 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
 (creator_code:org_t)
2024
2024
Engelska.
Ingår i: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. - 1558-3783 .- 1545-5955. ; 21:1, s. 758-770
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In the control of complex systems, we observe two diametrical trends: model-based control derived from digital twins, and model-free control through AI. There are also attempts to bridge the gap between the two by incorporating learning-based AI algorithms into digital twins to mitigate mismatches between the digital twin model and the physical system. One of the most straightforward approaches to this is direct input adaptation. In this paper, we ask whether it is useful to employ a generic learning algorithm in such a setting, and our conclusion is "not very". We denote an algorithm to be more useful than another algorithm based on three aspects: 1) it requires fewer data samples to reach a desired minimal performance, 2) it achieves better performance for a reasonable number of data samples, and 3) it accumulates less regret. In our evaluation, we randomly sample problems from an industrially relevant geometry assurance context and measure the aforementioned performance indicators of 16 different algorithms. Our conclusion is that blackbox optimization algorithms, designed to leverage specific properties of the problem, generally perform better than generic learning algorithms, once again finding that "there is no free lunch".

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Produktionsteknik, arbetsvetenskap och ergonomi (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Production Engineering, Human Work Science and Ergonomics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Robotteknik och automation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Robotics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Reglerteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Control Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

digital twins
learning (artificial intelligence)
Smart manufacturing
blackbox optimization
adaptive optimization
cyber-physical systems

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Cronrath, Consta ...
Lennartson, Beng ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Produktionstekni ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Robotteknik och ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Reglerteknik
Artiklar i publikationen
IEEE Transaction ...
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy