# 前向きの拡散：q(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; sqrt(1-beta_t)*x_{t-1}, beta_t*I)
def forward_diffusion(x_0, noise_schedule, T):
    """Add noise progressively to degrade material state"""
    x_t = x_0
    for t in range(T):
        beta = noise_schedule[t]
        noise = torch.randn_like(x_t)
        x_t = torch.sqrt(1-beta) * x_t + torch.sqrt(beta) * noise
    return x_t  # 完全に劣化した状態

class PhysicsAugmentedDiffusion(nn.Module):
    """物理制約を組み込んだ拡散モデル：ソフトロボット状態の予測のために"""

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}def __init__(self, physics_params, latent_dim=256):
        super().__init__()
        self.physics_encoder = PhysicsEncoder(physics_params)
        self.denoising_unet = UNet(
            in_channels=3,  # ひずみ、応力、疲労のフィールド
            out_channels=3,
            time_embedding_dim=128,
            physics_condition_dim=64
        )
        self.physics_projection = nn.Linear(64, 128)

    def forward(self, x_t, t, physics_state):
        # 物理制約（材料特性、幾何、荷重）をエンコードする
        physics_embed = self.physics_encoder(physics_state)

        # 脱ノイズ処理に物理を注入する
        physics_condition = self.physics_projection(physics_embed)

        # 物理を考慮した脱ノイズでノイズを予測する
        predicted_noise = self.denoising_unet(x_t, t, physics_condition)
        return predicted_noise

def physics_augmented_loss(predicted_noise, target_noise,
                          predicted_stress, actual_stress,
                          material_params, lambda_physics=0.1):
    """デノイズ精度と物理制約違反を組み合わせた損失"""

    # 標準の拡散ロス
    diffusion_loss = F.mse_loss(predicted_noise, target_noise)

    # 物理制約：変形勾配から求めるカウチ応力
    # Neo-Hookean（ネオフッキー）材料モデルを使用する
    F_deform = compute_deformation_gradient(predicted_stress)
    C = F_deform.T @ F_deform  # 右カウチ—グリーンテンソル
    I1 = torch.trace(C)

    # Neo-Hookean のひずみエネルギー：W = mu/2 * (I1 - 3) - mu * ln(J) + lambda/2 * (ln(J))^2
    J = torch.det(F_deform)
    mu, lam = material_params['mu'], material_params['lambda']

    predicted_cauchy = (mu/J) * (F_deform @ F_deform.T) + (lam/J) * torch.log(J) * torch.eye(3)
    physics_violation = F.mse_loss(predicted_cauchy, actual_stress)

    # 組み合わせた損失
    total_loss = diffusion_loss + lambda_physics * physics_violation
    return total_loss

def quantize_for_edge(model, calibration_data):
    """低電力展開のために拡散モデルをINT8に量子化"""

    # 線形層に対する動的量子化
    quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
        model,
        {nn.Linear, nn.Conv2d},
        dtype=torch.qint8
    )

    # 効率化のためバッチ正規化 + 畳み込みを融合
    torch.quantization.fuse_modules(quantized_model,
        [['conv1', 'bn1', 'relu1'],
         ['conv2', 'bn2', 'relu2']])

    # 代表データでキャリブレーション
    quantized_model.eval()
    with torch.no_grad():
        for batch in calibration_data:
            quantized_model(batch)

    return quantized_model

class SoftRobotMaintenancePipeline:
    """ソフトロボットのためのエンドツーエンド予兆保全"""

    def __init__(self, model_path, sensor_config):
        self.model = self.load_quantized_model(model_path)
        self.sensors = self.initialize_sensors(sensor_config)
        self.fatigue_buffer = deque(maxlen=100)

    def predict_maintenance(self, sensor_readings):
        """現在のセンサーデータから保全の必要性を予測"""

        # センサーから物理状態を抽出
        physics_state = {
            'strain': sensor_readings['strain_gauges'],
            'temperature': sensor_readings['temp'],
            'pressure': sensor_readings['internal_pressure'],
            'cycles': sensor_readings['actuation_cycles']
        }

class PhysicsVAE(nn.Module):
    """物理のPDE空間と拡散の潜在空間の架け橋"""

    def encode_physics(self, material_state):
        # 連続的な物理を潜在分布へ写像する
        mu, log_var = self.encoder(material_state)
        z = self.reparameterize(mu, log_var)
        return z  # z ~ N(0, I)（拡散と互換）

    def decode_to_physics(self, z):
        # 物理制約へ戻す
        return self.decoder(z)

def temporal_monotonicity_loss(trajectory):
    """劣化が単調であることを保証する（エントロピーは増加する）"""

    # エントロピーの代理指標を計算する（ひずみエネルギー）
    entropy = compute_strain_energy(trajectory)

    # エントロピーの低下を罰する
    entropy_diff = entropy[1:] - entropy[:-1]
    violation = torch.relu(-entropy_diff)  # 差分が負＝違反

    return violation.mean()

def distill_diffusion_model(teacher_model, student_model, data_loader, num_steps=4):
    """100ステップの教師モデルを4ステップの学生モデルへ蒸留する"""

    optimizer = torch.optim.Adam(student_model.parameters(), lr=1e-4)

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}for epoch in range(100):
        for batch in data_loader:
            # 教師モデルが100ステップでターゲットを生成する
            with torch.no_grad():
                teacher_output = teacher_model(batch, num_steps=100)

            # 学習者モデルは4ステップで教師出力に一致するよう学ぶ
            student_output = student_model(batch, num_steps=num_steps)

            # 蒸留（distillation）損失
            loss = F.mse_loss(student_output, teacher_output)

            # 物理制約損失
            physics_loss = compute_physics_violation(student_output)

            total_loss = loss + 0.1 * physics_loss
            total_loss.backward()
            optimizer.step()

class SwarmMaintenanceAgent:
    """ロボットの群れにわたってメンテナンスを調整するエージェント"""

    def __init__(self, robot_id, shared_diffusion_model):
        self.robot_id = robot_id
        self.local_model = shared_diffusion_model.copy()
        self.neighbor_states = {}

    def share_and_aggregate(self, neighbors):
        """メンテナンス予測のための連合学習"""

        # ローカルの劣化予測を共有する
        local_prediction = self.local_model.predict()

        # ゴシップ（gossip）プロトコルで近隣と集約する
        aggregated = self.gossip_aggregate(local_prediction, neighbors)

        # ローカルモデルを更新する
        self.local_model.update(aggregated)