配送ドローンのような複雑な電子機器の設計には、コストを最小限に抑えながらドローンが運べる積載量や移動距離を最大化するモーターやバッテリーの選択など、多くのオプションを調整する必要があります。 このパズルを解くのは簡単ではありませんが、設計者が各バッテリーとモーターの正確な仕様を知らなかったらどうなるでしょうか?さらに、これらのコンポーネントの現実世界のパフォーマンスは、宇宙船の軌道に沿った天候の変化などの予測不可能な要因の影響を受ける可能性があります。 MIT の研究者は、エンジニアがそのような不確実性を明確に考慮した方法で複雑なシステムを設計できるようにする新しいフレームワークを開発しました。このフレームワークを使用すると、相互接続された多くの部品を備えたデバイスのパフォーマンスのトレードオフをモデル化でき、各部品が予期しない動作をする可能性があります。 彼らの手法は、多くの結果とトレードオフの可能性を捉えており、多くの既存のアプローチよりも多くの情報を設計者に提供しますが、通常はせいぜい最良のシナリオと最悪のシナリオしかモデル化できません。 最終的に、このフレームワークは、エンジニアが、現実世界の予測不能な状況に直面しても、より堅牢で信頼性の高い自動運転車、民間航空機、さらには地域交通ネットワークなどの複雑なシステムを開発するのに役立つ可能性があります。 「実際には、デバイス内のコンポーネントは、決してあなたが考えているとおりに正確に動作することはありません。センサーの性能が不確実で、アルゴリズムも不確実で、ロボットの設計も不確実である場合、現在では、それらすべての不確実性を組み合わせて、より良い設計を思いつく方法が手に入ります」と、オール ラッジ・アンド・シビル・エンジニアリングおよび NMIT のディレクターであるジョエル・ザルディーニ氏は述べています。情報および意思決定システム研究所 (LIDS) の研究員、データ・システム・社会研究所 (IDSS) に所属する教員、およびこのフレームワークに関する論文の上級著者。 ザルディーニ氏には、筆頭著者でMITの大学院生であるYujun Huang氏が加わります。そしてチューリッヒ大学の大学院生マリウス・ポーター氏。この研究は、IEEE Conference on Decision and Controlで発表される予定です。 不確実性を考慮する Zardini グループは、ロボットから地域の交通ネットワークに至るまで、相互接続された多くのコンポーネントで構成されるシステムを設計する方法であるジョイント デザインを研究しています。 […]