論文の概要: Data-Oriented Modeling for Spacecraft Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24841v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 22:12:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.003157
- Title: Data-Oriented Modeling for Spacecraft Design
- Title(参考訳): 宇宙機設計のためのデータ指向モデリング
- Abstract要約: 本稿では,ゲーム産業のエンティティコンポーネントシステムアーキテクチャを応用したモデルベースシステム工学へのデータ指向アプローチを提案する。
設計データは汎用データシステムにおいて不変でフォーマットに依存しないコンポーネントとして格納される。
プロトタイプ実装であるVVERDADは、惑星間ミッションの例に関するアプローチを実証している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Spacecraft development costs remain high despite falling launch costs, in part because Model-Based Systems Engineering (MBSE) tools carry the complexity of the object-oriented programming paradigm: tightly coupled data and logic, mutable state, and rigid class hierarchies that resist integration with discipline-specific analysis tools. This paper presents a data-oriented approach to MBSE that adapts the Entity-Component-System (ECS) architecture from the video game industry. Design data is stored as immutable, format-agnostic components in a generic data system; stateless analysis functions operate on this data through templates and containerized tools within a continuous integration pipeline. A prototype implementation, VVERDAD (https://github.com/VisVivaSpace/vverdad-prototype), demonstrates the approach on an example interplanetary mission concept, showing how data-oriented principles can reduce deployment complexity, simplify testing, and preserve the traceability benefits of document-based systems engineering.
- Abstract(参考訳): モデルベースシステムエンジニアリング(MBSE)ツールは、厳密な結合データとロジック、可変状態、および規律固有の分析ツールとの統合に抵抗する厳密なクラス階層といったオブジェクト指向プログラミングパラダイムの複雑さを担っている。
本稿では,ゲーム産業のエンティティコンポーネントシステム(ECS)アーキテクチャを適用したMBSEに対するデータ指向アプローチを提案する。
設計データは汎用データシステムにおいて不変でフォーマットに依存しないコンポーネントとして格納される。ステートレス分析機能は、継続的インテグレーションパイプライン内のテンプレートやコンテナ化されたツールを介して、このデータを操作する。
プロトタイプ実装であるVVERDAD(https://github.com/VisVivaSpace/vverdad-prototype)は、惑星間ミッションの概念の例に対するアプローチを実証し、データ指向の原則がデプロイメントの複雑さを減らし、テストを簡単にし、ドキュメントベースのシステムエンジニアリングのトレーサビリティのメリットを維持できることを示す。
関連論文リスト
- IDDMBSE: Integrating Data-Driven and Model-Based Systems Engineering for Trusted Autonomous Cyber-Physical Systems [3.043506365580073]
モデルベースシステム工学(MBSE)とデータ駆動型機械学習と人工知能(ML/AI)のギャップに対処する。
IDDMBSE(Integrated Data-Driven and Model-Based Systems Engineering)方法論は、厳密なMBSE Vプロセスを拡張し、各ステップでデータ駆動ループを組み込む。
IDDMBSEは,センサスーツの選択,リスクに敏感な経路計画,行動ツリーのタスク検証,コンフォメーション・プレディションに基づく頑健な認識,マルチロボットの協調など,開発ライフサイクルにおける信頼性の高い自律的地上ロボット上で実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-04T21:22:51Z) - Vision-Language-Action in Robotics: A Survey of Datasets, Benchmarks, and Data Engines [14.989533826340486]
我々は、データセット、ベンチマーク、データエンジンの3つの柱を中心に構成されたVLA研究の体系的、データ中心の分析を行う。
データセットでは,実世界のコーパスと合成コーパスを,エンボディメントの多様性,モダリティの構成,行動空間の定式化とともに分類する。
ベンチマークでは,タスクの複雑性と環境構造を共同で解析し,構成一般化における構造的ギャップを明らかにする。
データエンジンでは,シミュレーションベース,ビデオ再構成,タスク生成の自動パラダイムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-24T20:41:59Z) - A Framework and Prototype for a Navigable Map of Datasets in Engineering Design and Systems Engineering [0.0]
本稿では,EDSEにおけるデータセットマップの体系的枠組みを提案する。
このフレームワークは、ドメイン、ライフサイクルステージ、データタイプ、フォーマットごとにエンジニアリングデータセットを分類するために設計された多次元分類に基づいて構築されている。
現在のデータランドスケープの分析では、初期段階の設計とシステムアーキテクチャにおける未表現の領域(データ砂漠)と、予測保守と自律システムにおける比較的よく表現された領域(データオース)が明らかにされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-16T17:08:20Z) - Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining [66.89012795621349]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なソフトウェア工学に必要な、深く、長期にわたる推論に苦しむことが多い。
本稿では,再構築による理解という,新しいパラダイムを提案する。
マルチエージェントシミュレーションを用いて潜在エージェント軌道を合成するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T09:23:20Z) - Steerable Instruction Following Coding Data Synthesis with Actor-Parametric Schema Co-Evolution [30.919665619254]
IFCodeEvolveは,大規模命令ペアプログラミングデータを合成するフレームワークである。
IFCodeEvolveはベースモデルの性能を大幅に向上させ,我々の32BモデルはプロプライエタリなSOTAモデルと同等であることを示す。
我々はまた、ソリューションと堅牢なASTベースの検証を備えた総合的人間認証ベンチマークIFCodeBenchにも貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T21:31:41Z) - GENAI WORKBENCH: AI-Assisted Analysis and Synthesis of Engineering Systems from Multimodal Engineering Data [0.0]
GenAIは、システムエンジニアリングの原則をデザイナのワークフローに統合する、モデルベースシステムエンジニアリング(MBSE)環境である。
オープンソースのPLMプラットフォーム上に構築され、ドキュメント、物理B-rep幾何学、リレーショナルシステムグラフからのセマンティックデータをリンクすることで、統一されたデジタルスレッドを確立する。
本稿では,このワーク・イン・プログレス・フレームワークのコンセプト・アーキテクチャ,提案手法,および期待される影響について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T19:04:13Z) - Nimbus: A Unified Embodied Synthetic Data Generation Framework [51.55989844555466]
データボリュームと多様性のスケーリングは、インボディードインテリジェンスを一般化するために重要である。
我々は、異種ナビゲーションと操作パイプラインを統合するために設計された統合合成データ生成フレームワークであるNimbusを紹介する。
評価の結果,Nimbusは最適化されていないベースラインに比べてエンドツーエンドのスループットが2~3倍向上していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T09:27:31Z) - Advances and Frontiers of LLM-based Issue Resolution in Software Engineering: A Comprehensive Survey [59.3507264893654]
課題解決は、現実世界の開発に不可欠な複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクです。
SWE-benchのようなベンチマークでは、このタスクは大規模言語モデルでは極めて困難であることが判明した。
本稿では,この新興領域を体系的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-15T18:55:03Z) - Affordance Representation and Recognition for Autonomous Agents [64.39018305018904]
本稿では,構造化データを用いた世界モデリングのためのパターン言語を提案する。
DOMトランスダクションパターンは、Webページの複雑さの課題に対処する。
Hypermedia Affordances Recognition Patternは、エージェントがその世界モデルを動的に強化することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T14:27:28Z) - Feedback-Driven Tool-Use Improvements in Large Language Models via Automated Build Environments [70.42705564227548]
大規模言語モデル(LLM)のための環境自動構築パイプラインを提案する。
これにより、外部ツールに頼ることなく、詳細な測定可能なフィードバックを提供する高品質なトレーニング環境の作成が可能になる。
また、ツール使用の精度とタスク実行の完全性の両方を評価する検証可能な報酬機構も導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-12T09:45:19Z) - A Serverless Architecture for Real-Time Stock Analysis using Large Language Models: An Iterative Development and Debugging Case Study [0.0]
本稿では,リアルタイムストック分析のための新しいサーバレスシステムの設計,実装,反復デバッグについて述べる。
初期の概念から堅牢でイベント駆動のパイプラインまで、システムのアーキテクチャ的進化について詳述する。
最終的なアーキテクチャは、ほぼゼロのコストで動作し、個人が高度なAIベースの金融ツールを構築するための実行可能なモデルを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-13T11:29:51Z) - T-METASET: Task-Aware Generation of Metamaterial Datasets by
Diversity-Based Active Learning [14.668178146934588]
タスク対応データセット生成のためのインテリジェントなデータ取得フレームワークであるt-METASETを提案する。
提案するフレームワークを,汎用性,タスク認識性,カスタマイズ可能な3つのシナリオで検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T22:46:49Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T14:45:37Z)
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。