論文の概要: Deep Generative and Discriminative Digital Twin endowed with Variational Autoencoder for Unsupervised Predictive Thermal Condition Monitoring of Physical Robots in Industry 6.0 and Society 6.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12740v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 06:52:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.929636
- Title: Deep Generative and Discriminative Digital Twin endowed with Variational Autoencoder for Unsupervised Predictive Thermal Condition Monitoring of Physical Robots in Industry 6.0 and Society 6.0
- Title（参考訳）: 産業用6.0と社会用6.0における物理ロボットの非監督予測熱状態モニタリングのための変分オートエンコーダを用いた深部生成・識別型デジタル双極子
- Authors: Eric Guiffo Kaigom,
- Abstract要約: 生成AIを備えたデジタル双生児は、熱的異常を管理し、非クリティカルなロボット状態を生成するために利用される。
ロボットは、このスコアを使用して、産業用6.0および社会用6.0の新興アプリケーションからの要求を満たすために、所望の運動プロファイルの熱的可能性の予測、予測、共有を行うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Robots are unrelentingly used to achieve operational efficiency in Industry 4.0 along with symbiotic and sustainable assistance for the work-force in Industry 5.0. As resilience, robustness, and well-being are required in anti-fragile manufacturing and human-centric societal tasks, an autonomous anticipation and adaption to thermal saturation and burns due to motors overheating become instrumental for human safety and robot availability. Robots are thereby expected to self-sustain their performance and deliver user experience, in addition to communicating their capability to other agents in advance to ensure fully automated thermally feasible tasks, and prolong their lifetime without human intervention. However, the traditional robot shutdown, when facing an imminent thermal saturation, inhibits productivity in factories and comfort in the society, while cooling strategies are hard to implement after the robot acquisition. In this work, smart digital twins endowed with generative AI, i.e., variational autoencoders, are leveraged to manage thermally anomalous and generate uncritical robot states. The notion of thermal difficulty is derived from the reconstruction error of variational autoencoders. A robot can use this score to predict, anticipate, and share the thermal feasibility of desired motion profiles to meet requirements from emerging applications in Industry 6.0 and Society 6.0.
- Abstract（参考訳）: ロボットは、産業4.0における作業効率を達成するために、産業5.0における作業力の共生的かつ持続可能な支援とともに、無関係に使用される。
レジリエンス、ロバスト性、健康が反フレジブルな製造や人間中心の社会的タスクに要求されるため、モーター過熱による熱飽和と燃焼に対する自律的な予測と適応は、人間の安全とロボットの可用性に欠かせないものとなった。
これにより、ロボットはパフォーマンスを自己維持し、ユーザー体験を提供するとともに、その能力が他のエージェントと事前にコミュニケーションし、完全に自動化可能なタスクを確実にし、人間の介入なしに寿命を延ばすことが期待されている。
しかし, 従来のロボットシャットダウンは, 差し迫った熱飽和に直面すると, 工場の生産性や社会の快適さを阻害するが, 冷却戦略はロボットの獲得後に実施が難しい。
この研究では、生成AI、すなわち変分オートエンコーダを具備したスマートデジタルツインを利用して、熱異常を管理し、不クリティカルなロボット状態を生成する。
熱難易度の概念は変分オートエンコーダの再構成誤差から導かれる。
ロボットは、このスコアを使用して、産業用6.0および社会用6.0の新興アプリケーションからの要求を満たすために、所望の運動プロファイルの熱的可能性の予測、予測、共有を行うことができる。
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