論文の概要: Optimus-Q: Utilizing Federated Learning in Adaptive Robots for Intelligent Nuclear Power Plant Operations through Quantum Cryptography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15614v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 17:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.908552
• Title: Optimus-Q: Utilizing Federated Learning in Adaptive Robots for Intelligent Nuclear Power Plant Operations through Quantum Cryptography
• Title（参考訳）: Optimus-Q:量子暗号による知的原子力プラント運用のための適応ロボットにおけるフェデレーション学習の利用
• Authors: Sai Puppala, Ismail Hossain, Jahangir Alam, Sajedul Talukder,
• Abstract要約: Optimus-Qロボットは、空気の質を自律的に監視し、汚染を検出するように設計されている。 このロボットは、さまざまな原子力発電所にまたがる他のシステムと協力し、予測能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.838691226614387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of advanced robotics in nuclear power plants (NPPs) presents a transformative opportunity to enhance safety, efficiency, and environmental monitoring in high-stakes environments. Our paper introduces the Optimus-Q robot, a sophisticated system designed to autonomously monitor air quality and detect contamination while leveraging adaptive learning techniques and secure quantum communication. Equipped with advanced infrared sensors, the Optimus-Q robot continuously streams real-time environmental data to predict hazardous gas emissions, including carbon dioxide (CO$_2$), carbon monoxide (CO), and methane (CH$_4$). Utilizing a federated learning approach, the robot collaborates with other systems across various NPPs to improve its predictive capabilities without compromising data privacy. Additionally, the implementation of Quantum Key Distribution (QKD) ensures secure data transmission, safeguarding sensitive operational information. Our methodology combines systematic navigation patterns with machine learning algorithms to facilitate efficient coverage of designated areas, thereby optimizing contamination monitoring processes. Through simulations and real-world experiments, we demonstrate the effectiveness of the Optimus-Q robot in enhancing operational safety and responsiveness in nuclear facilities. This research underscores the potential of integrating robotics, machine learning, and quantum technologies to revolutionize monitoring systems in hazardous environments.
• Abstract（参考訳）: 原子力プラント(NPP)への先進的なロボティクスの統合は、高吸気環境における安全性、効率、環境モニタリングを強化するための変革的な機会を提供する。 本稿では,適応学習技術を活用し,量子通信の安全性を確保しつつ,空気の質を自律的に監視し,汚染を検知する高度システムであるOptimus-Qについて紹介する。 高度な赤外線センサーを搭載したOptimus-Qロボットは、リアルタイムで環境データをストリームして、二酸化炭素(CO$_2$)、一酸化炭素(CO)、メタン(CH$_4$)などの有害ガスの排出を予測する。 このロボットは、フェデレートされた学習アプローチを利用して、さまざまなNPPのシステムと連携して、データのプライバシーを損なうことなく予測能力を向上する。 さらに、QKD(Quantum Key Distribution)の実装により、セキュアなデータ送信が保証され、機密性の高い運用情報が保護される。 提案手法は,系統的なナビゲーションパターンと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,特定領域の効率的なカバレッジを可能にし,汚染監視プロセスを最適化する。 シミュレーションや実世界の実験を通じて,オプティマスQロボットが原子力施設の安全性と応答性を向上させる効果を実証した。 この研究は、ロボット工学、機械学習、量子技術を統合することで、危険環境におけるモニタリングシステムに革命をもたらす可能性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• Designing Control Barrier Function via Probabilistic Enumeration for Safe Reinforcement Learning Navigation [55.02966123945644]
  本稿では,ニューラルネットワーク検証技術を利用して制御障壁関数(CBF)とポリシー修正機構の設計を行う階層型制御フレームワークを提案する。 提案手法は,安全なCBFベースの制御層を構築するために使用される,安全でない操作領域を特定するための確率的列挙に依存する。 これらの実験は、効率的なナビゲーション動作を維持しながら、安全でない動作を補正する提案手法の能力を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T13:47:25Z)
• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [82.21522417363666]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• Vision-based Manipulation of Transparent Plastic Bags in Industrial Setups [0.37187295985559027]
  本稿では, 産業設備における透明プラスチック袋の自律切削・開梱における視覚的操作の課題について述べる。 提案手法は、高度な機械学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。 追尾アルゴリズムと深度センシング技術は、ピック・配置中の3次元空間認識に利用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T17:47:54Z)
• Quantum Computing and Neuromorphic Computing for Safe, Reliable, and explainable Multi-Agent Reinforcement Learning: Optimal Control in Autonomous Robotics [0.0]
  本稿では,安全性,信頼性,説明可能なマルチエージェント強化学習(MARL)における量子コンピューティングとニューロモルフィックコンピューティングの利用について検討する。 目的は、自律エージェントの動作を最適化し、安全性、信頼性、説明可能性を確保するという課題に対処することであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T15:43:30Z)
• AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
  本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。 本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。 本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T12:37:35Z)
• Active Predicting Coding: Brain-Inspired Reinforcement Learning for Sparse Reward Robotic Control Problems [79.07468367923619]
  ニューラルジェネレーティブ・コーディング(NGC)の神経認知計算フレームワークによるロボット制御へのバックプロパゲーションフリーアプローチを提案する。 我々は、スパース報酬から動的オンライン学習を容易にする強力な予測符号化/処理回路から完全に構築されたエージェントを設計する。 提案するActPCエージェントは,スパース(外部)報酬信号に対して良好に動作し,複数の強力なバックプロップベースのRLアプローチと競合し,性能が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T16:49:32Z)
• Symbiotic System Design for Safe and Resilient Autonomous Robotics in Offshore Wind Farms [3.5409202655473724]
  Beyond Visual Line of Sight(BVLOS)ロボティクスの障壁には、運用上の安全コンプライアンスとレジリエンスが含まれます。 ロボットプラットフォームと遠隔操作者の相互利益のための知識共有によるライフサイクル学習と共進化を反映した共生システムを提案する。 本手法は,自律ミッションにおける安全性,信頼性,レジリエンスのリアルタイム検証を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-23T11:58:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。