Automated Design

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RESEARCHarXiv CS.LG·16/04/2026

Automated co-design of high-performance thermodynamic cycles via graph-based hierarchical reinforcement learning

Este estudo propõe uma abordagem de aprendizado por reforço hierárquico baseado em grafos para o co-design automatizado de ciclos termodinâmicos de alto desempenho. A metodologia utiliza redes neurais profundas para decodificação e um framework de RL para explorar a evolução estrutural e otimizar parâmetros.

Energy Systems deep learning reinforcement learning Graph Neural Networks

RESEARCHarXiv CS.CL·07/04/2026

Evolutionary Search for Automated Design of Uncertainty Quantification Methods

Este artigo explora o uso de busca evolucionária impulsionada por LLMs para desenvolver automaticamente métodos de Quantificação de Incerteza (UQ) não supervisionados. Os métodos evoluídos superam baselines manuais em verificação de alegações, demonstrando generalização robusta e estratégias distintas entre diferentes modelos de LLM.

LLMs Uncertainty Quantification Evolutionary Search AI Research