Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: La creciente disponibilidad de datos operativos de edificios motiva el uso del aprendizaje por refuerzo (RL), que puede aprender políticas de control directamente de los datos y hacer frente a la complejidad y la incertidumbre de los grupos de edificios a gran escala.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código RTL a partir de descripciones en lenguaje natural, pero los métodos existentes permanecen estáticos y luchan por adaptarse a los requisitos de diseño en evolución, lo que puede provocar una deriva estructural y una costosa regeneración completa.

Resumen:La rápida evolución de los grandes modelos multimodales (LMM) ha permitido a los agentes realizar tareas físicas y digitales complejas, sin embargo, su implementación como tomadores de decisiones autónomos introduce importantes riesgos de seguridad conductuales no intencionales.