論文の概要: Design and Empirical Characterization of a Hardware-Realized Turing Machine with Automated Card-Based Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24742v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 15:48:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:35.084909
- Title: Design and Empirical Characterization of a Hardware-Realized Turing Machine with Automated Card-Based Programming
- Title（参考訳）: 自動カードベースプログラミングによるハードウェア対応チューリングマシンの設計と実証評価
- Abstract要約: 本稿では,自動多段階実行と再プログラム可能な光入力を実現するハードウェアチューリングマシンを提案する。
このシステムは、状態遷移論理のためのArduino Mega、双方向のテープアクチュエータのためのデュアルNEMA 17ステッパーモータ、シンボル検出のための赤外線センサー、ESP32-CAMベースの光パンチカードリーダーを統合する。
機械的評価では,50回の試験で+/-0.15mm,ラック・アンド・ピニオン位置誤差が0.3mm以下であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physical implementations of Turing Machines remain rare, and existing electromechanical demonstrators and mechanical logic games typically require manual operator intervention, either to trigger each computational step or to reconfigure the state table, or both. This restricts prior physical models to short, operator-paced demonstrations and prevents autonomous execution of extended computations. This paper addresses that gap with a hardware Turing Machine that enables autonomous multi-step execution and reprogrammable optical input without manual intervention between programs. The system integrates an Arduino Mega for state-transition logic, dual NEMA 17 stepper motors for bidirectional tape actuation, infrared reflectance sensors for symbol detection, and an ESP32-CAM-based optical punched-card reader for automated state-table loading. Hole detection under non-uniform illumination used a Breadth-First Search flood-fill algorithm with local adaptive thresholding rather than fixed global thresholding, driven by the memory and library constraints of the ESP32-CAM's microcontroller environment; this improved card-decoding accuracy from 75% to 90% (100% with mechanical card flattening) on a 20-card test set. Mechanical evaluation showed fabrication accuracy of +/-0.15 mm, rack-and-pinion positional error below 0.3 mm across 50 trials, and voltage supply stability within +/-0.2 V under full system load. End-to-end computation was validated against a parallel software simulator (tlang), with all hardware outputs matching the simulated reference exactly across multiple test programs. The system advances prior physical Turing Machine demonstrations through autonomous execution, reprogrammable optical input, and quantitative evaluation of its mechanical, optical, and computational performance.
- Abstract（参考訳）: チューリングマシンの物理実装は依然として稀であり、既存の電気機械実証機や機械論理ゲームは、通常、各計算ステップをトリガーするか状態テーブルを再構成するか、あるいは両方を手動で操作する必要がある。
これにより、以前の物理モデルを短い演算子ペースのデモに制限し、拡張された計算の自律実行を防ぐことができる。
本稿では,プログラム間の手作業による介入を伴わずに,自動多段階実行と再プログラム可能な光入力を実現するハードウェアチューリングマシンとのギャップに対処する。
このシステムは、状態遷移論理のためのArduino Mega、双方向のテープアクチュエータのためのデュアルNEMA 17ステッパーモータ、シンボル検出のための赤外線反射センサ、および自動状態テーブルローディングのためのESP32-CAMベースの光パンチカードリーダーを統合する。
非均一照明下でのホール検出では、20枚のカードテストセットにおいて、ESP32-CAMのマイクロコントローラ環境のメモリとライブラリの制約によって駆動される、固定されたグローバルしきい値ではなく、局所的な適応しきい値を持つBreadth-First Searchのフラッドフィルアルゴリズムを用いて、カード復号精度を75%から90%(メカニカルカードのフラット化で100%)改善した。
機械的評価では,50回の試験で+/-0.15mm,ラック・アンド・ピニオン位置誤差が0.3mm以下であった。
エンドツーエンドの計算は、並列ソフトウェアシミュレータ(tlang)に対して検証され、複数のテストプログラム間でシミュレーションされた参照と一致する全てのハードウェア出力が得られた。
このシステムは、自動実行、再プログラム可能な光入力、その機械的、光学的、計算的性能の定量的評価を通じて、以前の物理チューリングマシンのデモンストレーションを前進させる。
関連論文リスト
- zenDot: An LLM-integrated quantum TCAD platform for semiconductor quantum-device design and optimization automation [4.288703321880058]
zenDotは大規模言語モデル(LLM)統合量子TCADプラットフォームである。
物質が衝突したデバイス状態を、統一された凝縮物質物理学ツールボックスに接続する。
単一デバイス状態は、キャラクタリゼーションワークフローを再現し、ハイブリッド、トンネルチャージ、シングルトリップキュービット解析をサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-17T03:21:02Z) - Synthesizing Behavioural Models of CPS Using Automata Learning and Statistical Machine Learning [1.3917151217943946]
システム実行から行動モデルを推定することは、サイバー物理システムの形式的検証と分析を支援するために不可欠である。
機械学習によって強化された受動的オートマトン学習手法であるMELAを,数値時系列データから振る舞いモデルを合成する。
我々は,産業パートナーのRabbitRun Technologiesが開発した商用ネットワーク侵入検知システムと,航空宇宙分野から利用可能な産業用自動操縦ベンチマークの2つのCPS上でMELAを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-08T16:21:26Z) - RC-NF: Robot-Conditioned Normalizing Flow for Real-Time Anomaly Detection in Robotic Manipulation [68.7948300643741]
ロボットの異常検出と介入をリアルタイムに監視するロボット・コンディションド・ノーマライゼーション・フロー(RC-NF)を提案する。
RC-NFは、正規化フロー内のタスク認識ロボットとオブジェクト状態の処理を分離する。
従来のロボットタスクの監視方法と比較して、あらゆる異常なタイプで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T10:14:37Z) - Robotic Grasping and Placement Controlled by EEG-Based Hybrid Visual and Motor Imagery [64.82869118243723]
本稿では,脳波に基づく視覚・運動画像(VI/MI)とロボット制御を統合し,リアルタイム・意図駆動型把握・配置を実現するフレームワークを提案する。
このシステムは、BCI駆動のロボット工学の約束に感銘を受けて、オフラインで事前訓練されたデコーダをゼロショットで展開することによって、ニューラルネットワークを物理的制御でブリッジする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T17:41:42Z) - A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.07587517846448]
本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。
ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。
これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T14:41:28Z) - CRoSS: A Continual Robotic Simulation Suite for Scalable Reinforcement Learning with High Task Diversity and Realistic Physics Simulation [46.950823663585425]
継続的な強化学習では、エージェントは以前取得したポリシーを忘れずに一連のタスクから学ぶ必要がある。
本稿では,ガゼボシミュレータで現実的にシミュレーションされたロボットをベースとしたCRLのための新しいベンチマークスイートを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-04T18:54:26Z) - GPU-accelerated simulated annealing based on p-bits with real-world device-variability modeling [1.2375561840897742]
p-bits (p-bits) を用いた確率計算は、複雑な問題解決のためのCMOSロジックの効率的な代替手段である。
本稿では,pビットをベースとしたGPUアクセラレーション,オープンソースシミュレートフレームワークを提案する。
このフレームワークはスケーラブルでアクセスしやすいツールを提供することで、確率コンピューティングの研究を進めることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-20T20:59:21Z) - EVER: Edge-Assisted Auto-Verification for Mobile MR-Aided Operation [8.808170696228865]
Mixed Reality(MR)支援操作は、物理的な世界のデジタルオブジェクトをオーバーレイし、より没入的で直感的な操作プロセスを提供する。
Everは、モバイルMR支援操作のためのエッジアシスト自動検証システムである。
100ミリ秒以内の検証精度は90%を超える。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-21T02:12:34Z) - Soft Graph Transformer for MIMO Detection [23.616336786063552]
ソフトグラフ変換器(Soft Graph Transformer、SGT)は、ML(Maximum Likelihood)検出のために設計されたソフトインプット・ソフトアウトプット・ニューラルアーキテクチャである。
SGTは、シンボルと制約サブグラフ内のコンテキスト依存をエンコードするセルフアテンションと、サブグラフを横断する構造化メッセージパッシングを実行するグラフ対応のクロスアテンションを組み合わせることで、これらの制限に対処する。
実験では、SGTがほぼMLのパフォーマンスを達成し、ソフトなプリエンスを利用するレシーバシステムのためのフレキシブルで解釈可能なフレームワークを提供することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-16T05:42:45Z) - Taccel: Scaling Up Vision-based Tactile Robotics via High-performance GPU Simulation [34.47272224723296]
ロボット,触覚センサ,物体を精度と前例のない速度でモデル化するために,IPCとABDを統合した高性能なシミュレーションプラットフォームであるTaccelを提案する。
並列化が制限されたサブリアルタイム速度で動作する従来のシミュレータとは異なり、Taccelは正確な物理シミュレーションとリアルな触覚信号を提供する。
これらの能力は、触覚ロボットの研究と開発を拡大するための強力なツールとして、Taccelを位置づけている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-17T12:57:11Z) - Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory [52.68088466453264]
デジタルコンピュータにおける従来の信号再構成手法は、ソフトウェアとハードウェアの両方の課題に直面している。
本稿では,スパース入力からの信号再構成のためのソフトウェア・ハードウェア協調最適化を用いた体系的アプローチを提案する。
この研究は、AI駆動の信号復元技術を進歩させ、将来の効率的で堅牢な医療AIと3Dビジョンアプリケーションへの道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T09:33:09Z) - Software tool-set for automated quantum system identification and device bring up [0.0]
本稿では、量子デバイスの理論的、最適制御ビューと実用的な操作と特徴付けタスクを組み合わせたソフトウェアツールセットを提案する。
モデルに基づくシミュレーションを行い、制御スキームを作成し、これらの制御をデバイスとクローズドループでキャリブレーションする。
最後に,シミュレーションと実験のミスマッチを最小化することにより,システムのモデルを改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T12:06:53Z) - DiSECt: A Differentiable Simulator for Parameter Inference and Control
in Robotic Cutting [71.50844437057555]
軟質材料を切断するための最初の微分可能シミュレータであるDiSECtについて述べる。
シミュレータは、符号付き距離場に基づく連続接触モデルにより有限要素法を増強する。
このシミュレータは, 最先端の商用解法を用いて, 結果の力やフィールドに適合するようにキャリブレーションできることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-19T07:27:19Z)
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。