[
    {
        "id": "osp-15007",
        "type": "article-journal",
        "title": "حالة العالم القابلة للتتبع: تمثيل للحالة مدرك لمصدر البيانات وإطار إعادة تشغيل حتمي للأنظمة الروبوتية",
        "author": [
            {
                "family": "Li",
                "given": "Zoe"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/traceable-world-state-a-provenance-aware-state-representation-and-deterministic-replay-framework-for-robotic-systems",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "يجب أن تحافظ الأنظمة الروبوتية التي تعمل عبر مهام ممتدة على حالة للعالم مكوّنة من ملاحظات تصل في أوقات مختلفة، بثقة متفاوتة وتعديلات محتملة. وتركز التمثيلات التقليدية على أحدث التقديرات، مما يعيق تتبّع منشأ الحقائق وإعادة إنتاج القرارات أو تدقيق التنفيذ. نقدم حالة العالم القابلة للتتبع (TWS)، وهي تمثيل دلالي محايد للوسيط وبيئة تشغيل مرجعية لحالة الروبوت المدركة للمنشأ. وتلتقط لقطة TWS الكيانات والعلاقات والملاحظات والثقة وبيانات التعديل. وتحوّل عمليات التحديث المُتحقَّق منها اللقطات بشكل غير قابل للتغيير، وتتيح التحديثات المرتبة إعادة التشغيل الحتمية، ويضمن سلسلة تجزئة SHA-256 القياسية سجلات قابلة للكشف عن العبث. ونقيّم TWS عبر مطابقة المخطط، ودورات حياة الحالة الكاملة، وإعادة التشغيل الحتمية، وحقن الأعطال. وبعد اجتياز 38 اختباراً على بايثون من 3.10 حتى 3.14، يكشف الإطار تلف السجلات، وانكسار روابط التجزئة، وانقطاع التسلسل، وعدم تطابق العوالم. وعبر عشرة تعريفات عامة لمهام BEHAVIOR-1K، استورد TWS 153 كياناً و146 علاقة مع تحقق ناجح. وعلى 103 مسارات محاكاة لـ NVIDIA Unitree G1 تحتوي على 78,369 إطاراً، حقق TWS إعادة تشغيل دقيقة للحالة النهائية في جميع الحلقات، وكشف 412 من 412 تلفاً مُحقوناً، بتكلفة تخزين إضافية قدرها 1.72% مقارنةً بـ Plain JSONL."
    }
]