Unified Modelling of Intelligent Robotic Systems: Applications of COH/GISMOL in Automation Engineering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Robotics and automation increasingly demand intelligent systems that integrate perception, cognition, and action while assuring safety and compliance in dynamic environments. Existing paradigms-behavior-based control, layered architectures, middleware frameworks, and learning-based controllers-solve parts of the problem but rarely offer a cohesive way to model structure, learning, and constraints together. This paper introduces Constrained Object Hierarchies (COH) and its Python toolkit GISMOL (General Intelligent System Modelling Language) as a unified approach to designing and implementing intelligent systems. COH formalizes intelligent systems via a 9-tuple representation-components, attributes, methods, neural components, embeddings, identity constraints, trigger constraints, goal constraints, and constraint daemons -thereby separating what a system is from what it does and what must never be violated. Neuroscience-inspired hierarchical processing motivates this decomposition and the separation of learned behaviors from innate constraints. We demonstrate COH/GISMOL on five representative cases in robotics and automation: warehouse AMR, collaborative assembly, autonomous harvesting, predictive maintenance, and multi-robot search-and-rescue. Across these cases, COH/GISMOL delivers: (i) systematic modelling, (ii) integrated learning with safety-first constraint enforcement, and (iii) maintainable hierarchies that support verification and runtime monitoring consistent with emerging standards and best practices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle