Model pembelajaran, robotika, dan sistem kendali.
Platform preparasi sampel memanfaatkan modifikasi printer FDM dan kartrid tertutup terisi reagen untuk mengekstraksi asam nukleat secara otomatis pada kebutuhan mikrobiologi wahana.
Arsitektur kognitif modular meneliti reinforcement learning untuk agen otonom wahana, dengan pelatihan tiap modul secara terpisah maupun bersama serta rencana prototipe awal.
Robot penanganan cairan tertutup memakai pipet perpindahan positif untuk mengotomatisasi persiapan sampel dalam lingkungan mikrogravitasi.
Kerangka kendali robot menggunakan pengalaman sebagai model generatif untuk memprediksi keadaan, mengarahkan pengumpulan informasi, dan menghindari tindakan dengan konsekuensi tidak dapat dipulihkan.
Testbed misi wahana terdistribusi meneliti penggunaan rotorcraft otonom sebagai emulator enam derajat kebebasan, dengan kendali posisi dan sikap khusus untuk mengevaluasi pembentukan formasi.
Flexible Fault Manager for Distributed Systems mengusulkan arsitektur service-oriented untuk formasi wahana, dengan fungsi deteksi, isolasi, pemulihan, dan protokol pertukaran informasi gangguan.
DRIFT-UAS membagi optimasi traffic-flow menjadi master deconflicting dan modul trajectory otonom tiap pesawat untuk menghasilkan rute empat dimensi dalam framework cloud yang resilient.
Perangkat lunak pelaporan gangguan dan pemulihan robot yang memungkinkan bantuan operator jarak jauh secara asinkron.
Factor graphs dan keterampilan yang dipelajari memperluas task and motion planning agar robot dapat mengisi celah rencana saat lingkungan hanya diketahui sebagian.
Organ-on-a-controller diteliti untuk mengatur fungsi hepatocyte manusia secara adaptif, menggabungkan biosensing multiparameter dengan model prediktif dan penyesuaian stimulus mikrofluida.
Navigator MIDAAS menggabungkan gyro dan accelerometer komersial dengan GPS single-aperture dua kanal RF untuk penentuan posisi, waktu, velocity, dan attitude tiga dimensi.
Platform pointing mini berbasis IMU MEMS menggabungkan stabilisasi inersial dan kendali sikap relatif untuk menolak getaran serta mengikuti sasaran pada pengarahan laser.
MACE menggabungkan alokasi sumber daya, pembagian tugas, dan perencanaan jalur modular agar beberapa kendaraan tanpa awak dapat bekerja sama dalam lingkungan serta komunikasi yang berubah.
Kendali optimal self-assembly koloid memakai jaringan konvolusional untuk keadaan dan jaringan stokastik untuk dinamika, lalu pembelajaran penguatan menyetel tegangan medan menuju struktur sasaran.
Model neuromusculoskeletal dan kendali adaptif optimal dipadukan dalam eksoskeleton wearable untuk menelaah hubungan sinyal kortikal, aktivitas otot, dan tremor anggota gerak atas.
Insentif permainan populasi dipelajari dari informasi perubahan pilihan yang dibagikan peserta untuk mengarahkan perilaku kolektif tanpa mengasumsikan ukuran kinerja sudah diketahui koordinator.
Diagnosis adaptif nonlinear untuk membedakan kegagalan sensor dari kegagalan komponen propulsi, melalui estimator pembentuk residual dan evaluasi berbasis Transferable Belief Model.
Two-Stage Drag-free memisahkan struktur referensi dan proof mass dalam satelit komunikasi dengan metrologi serta aktuator internal untuk menghindari kebutuhan pendorong mikronewton langsung.