Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
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Breast cancer identification software with CNN
No full textBreast cancer is a serious global health problem to which we are all prone, taking into account the risk factors we are exposed to daily, especially those who work abroad. An incorrect diagnostic could be translated into a bad or inexistent treatment, and in the worst-case flowing into a patient’s death. Nowadays, technological approaches allow us to create and design tools to identify and classify these pathologies using Machine learning methods. Nevertheless, the current neural networks are designed to identify and classify natural objects with different properties than medical images have, causing that the predictions made from them do not have medical validity. For those reasons, this thesis project presents a complete study of the most recently approaches of a breast cancer detector and classifier software, a comparison review between two models of convolutional neural networks, based on modified architectures with our own model; that pretend to adapt to the unique characteristics of medical images based in all the information previously collected, to create a tool that could be useful for radiologist. This work proves the relevance of this technology, its impact into the medical field, and its repercussion and importance of these new tools for the near future of medicine.El cáncer de mama es un grave problema de salud mundial al que todos somos propensos, teniendo en cuenta los factores de riesgo a los que estamos expuestos diariamente. Un diagnóstico incorrecto podría traducirse en un mal o inexistente tratamiento y, en el peor de los casos, desembocar en la muerte de un paciente. Hoy en día, los enfoques tecnológicos nos permiten crear y diseñar herramientas para identificar y clasificar estas patologías utilizando métodos de machine learning. Sin embargo, las redes neuronales actuales están diseñadas para identificar y clasificar objetos de imágenes naturales con propiedades diferentes de las que presenta una imágenes médica, lo que provoca que las predicciones hechas a partir de ellos no tengan validez en este campo. Por estas razones, este proyecto de tesis presenta un estudio completo de los enfoques más recientes de un detector de cáncer de mama y un software clasificador, una revisión de comparación entre dos modelos de redes neuronales convolucionales, basada en arquitecturas modificadas con nuestro propio modelo; que pretenden adaptarse a las características únicas de las imágenes médicas basadas en toda la información recogida previamente, para crear una herramienta que podría ser útil para el radiólogo. Este trabajo demuestra la relevancia de esta tecnología, su impacto en el campo médico, y su repercusión e importancia de estas nuevas herramientas para el futuro cercano de la medicina.Ingeniero/a Biomédico/
Designing a passive cooling material based on wood
No full textNowadays, we use cooling systems like a refrigerator, air conditioner, and even electric fans, but we are not aware of the energy consumption of these devices and the power input that is needed to cool a body. As part of the process of reducing climate change, it is necessary to reduce our energy consumption. Thus, a passive radiative cooling process is proposed as an alternative to air conditioners and cooling devices.Hoy en día, utilizamos sistemas de refrigeración como un refrigerador, aire acondicionado, e incluso ventiladores eléctricos, pero no somos conscientes del consumo de energía de estos dispositivos y la entrada de energía que se necesita para enfriar un cuerpo. Como parte del proceso de reducción del cambio climático, es necesario reducir nuestro consumo de energía. Por lo tanto, se propone un proceso de refrigeración radiativa pasiva como alternativa a los aires acondicionados y dispositivos de refrigeración.Ingeniero/a en Nanotecnologí
Green Nanocomposites Based on Thermoplastic Starch: A Review
No full textThe development of bio‐based materials has been a consequence of the environmental awareness generated over time. The versatility of native starch is a promising starting point for manufacturing environmentally friendly materials. This work aims to compile information on the advancements in research on thermoplastic starch (TPS) nanocomposites after the addition of mainly these four nanofillers: natural montmorillonite (MMT), organically modified montmorillonite (O‐MMT), cellulose nanocrystals (CNC), and cellulose nanofibers (CNF). The analyzed properties of nanocomposites were mechanical, barrier, optical, and degradability. The most important results were that as the nanofiller increases, the TPS modulus and strength increase; however, the elongation decreases. Furthermore, the barrier properties indicate that that the incorporation of nanofillers confers superior hydrophobicity. However, the optical properties (transparency and luminosity) are mostly reduced, and the color variation is more evident with the addition of these fillers. The biodegradability rate increases with these nanocompounds, as demonstrated by the study of the method of burial in the soil. The results of this compilation show that the compatibility, proper dispersion, and distribution of nanofiller through the TPS matrix are critical factors in overcoming the limitations of starch when extending the applications of these biomaterials. TPS nanocomposites are materials with great potential for improvement. Exploring new sources of starch and natural nano‐reinforcement could lead to a genuinely eco‐friendly material that can replace traditional polymers in applications such as packaging
Prediction models for the discovery of insect repellents that interfere with olfaction
No full textDisease vector insects rely on chemosensors to locate hosts, find mates and choose where to lay their eggs. Currently, the most efficient method of preventing and controlling the outbreak of insect-borne diseases has been the use of insect repellents (IRs). However, they do not meet the necessary conditions, such as protecting a broad spectrum of mosquitoes; many of them have unpleasant odors or produce unpleasant sensations on the skin, some of them are even carcinogens. In other words, current IRs have significant drawbacks. Therefore, the need for new, more effective, safer, and longer-lasting broad-spectrum IRs than conventional IRs is evident. Here, classifiers for predicting IRs will be developed by using QuBiLS Suite 0-3D molecular descriptors and shallow machine learning techniques. The best individual models were used to obtain ensemble models with suitable statistical parameters for the learning series. In the present work, we intend to introduce, for the first time, the ability of QSAR- (Quantitative Structure-Activity Relationships) and structure-based models to describe the interaction of IRs with the olfactory response of the sensilla of the mosquito Culex quinquefasciatus as well as with repellent activities by using four datasets that take into consideration the two most relevant IR scaffolds: carboxamides and plant-derived compounds with repellent effect on A. aegypti (and also A. gambiae) and the two most common species of cockroach (Blattella germanica and Periplaneta americana). A non-commercial and cross-platform software named “SiliS-PAPACS” was developed for the IRs-prediction and is freely available at http://tomocomd.com/apps. This software will be used for the screening of datasets containing diverse chemotypes like essential oils constituents, chemicals, and FDA-approved drugs. The purpose is to assess the usefulness of the developed models in the IR-labeling of organic substances and show the system's ability to identify novel IR leads (new IR chemical Scaffold). Here, we report 23 novel compounds found through virtual screening that may have potential repellent activity. The results suggest that the proposed method will be an excellent computer-assisted system that could increase the chance of finding new insect control agents and assist those researchers in screening and/or designing new chemotype IRs.Los insectos vectores de enfermedades dependen quimiorreceptores para localizar a los huéspedes, encontrar parejas y elegir dónde poner sus huevos. Actualmente, el método más eficaz para prevenir y controlar el brote de enfermedades transmitidas por insectos ha sido el uso de repelentes de insectos (RIs). Sin embargo, no cumplen con las condiciones necesarias como para brindar protección ante un amplio espectro de mosquitos; muchos de ellos tienen olor o sensaciones en la piel desagradable, incluso algunos de ellos son cancerígenos; es decir, los RI actuales tienen importantes inconvenientes. Por lo tanto, es evidente la necesidad de nuevos RI de protección de amplio espectro, más efectivos, seguros y duraderos que los RI convencionales. Aquí, los clasificadores para la predicción de RI se desarrollarán mediante el uso de descriptores moleculares QuBiLS Suite 0-3D y técnicas de aprendizaje automático superficial. Los mejores modelos individuales se usaron para obtener modelos conjuntos con parámetros estadísticos adecuados para la serie de aprendizaje. En el presente trabajo pretendemos introducir, por primera vez, la capacidad de QSAR- (Relaciones cuantitativas estructura-actividad) y modelos basados en estructura para describir la interacción de los RI con la respuesta olfativa de la sensilla del mosquito Culex quinquefasciatus, así como con actividades repelentes mediante el uso de cuatro conjuntos de datos que tomaron en consideración los dos andamios de RI más relevantes: carboxamidas y compuestos derivados de plantas con efecto repelente sobre A. aegypti (y también A. gambiae) y las dos especies más comunes de cucarachas ( Blattella germanica y Periplaneta americana). Se realiza un software no comercial y multiplataforma, denominado “SiliS-PAPACS”, para la predicción de RI, que está disponible gratuitamente en http://tomocomd.com/apps. Este software se utilizará para el cribado de conjuntos de datos que contienen diversos quimiotipos como componentes de aceites esenciales, productos químicos y medicamentos aprobados por la FDA. El propósito es evaluar la utilidad de los modelos desarrollados en el etiquetado IR de sustancias orgánicas y mostrar la capacidad del sistema para identificar nuevos andamios químicos. Aquí presentamos 23 compuestos nuevos encontrados a través de cribado virtual que pueden tener potencial actividad repelente. Los resultados sugieren que el método propuesto será un buen sistema asistido por computadora que podría aumentar potencialmente la posibilidad de encontrar nuevos agentes para el control de insectos. Es decir, este estudio proporciona información importante que ayudará a los que evalúan y/o diseñan nuevos quimiotipos de RIs.Biólogo/
Oxidative dehydrogenation of macrocyclic ligands coordinated to nickel and copper
No full textThe functionalization of amines, turning them into more reactive derivatives such as nitriles, amides, nitro-compounds, among others. Nitrile-containing compounds have relevant applications in different fields such as medicine in the synthesis of drugs such as vildagliptin (antibiotic), periciazine (antiseptic), citalopram (antidepressant) among others; in industry there are nitriles in compounds such as methyl cyanoacrylate (adhesive), acrylonitrile (monomer), etc. In academia exists nitriles as intermediates for the synthesis of different functional groups such as carboxylic acids, amides, aldehydes, etc., however, the synthetic routes that are used to obtain such derivatives are not the best in terms of yields, selectivity or by-products are toxic; these are important factors that have limited the development of more nitrile compounds. In this sense, developing of a synthetic method with low environmental impact and high added value from the chemical point of view is of vital importance.
In this thesis project, the oxidative dehydrogenation reaction of macrocyclic amine ligands coordinated to nickel and copper was used in the search for alternatives to the synthesis of compounds containing imines or even nitriles. As a strategy to promote the obtaining of nitriles derivatives, the reaction was tested in pH basics. Additionally, a kinetic study of some of the reactions mentioned above was carried out. The reactivity of [Fe (DMSO)6](NO3)3 with the polynitrogenated ligand pydien was used as a model since the reactivity towards obtaining the oxidative dehydrogenation products is well documented1.
The characterization of the products obtained was carried out by Uv-vis spectroscopy, magnetic susceptibility, and infrared spectroscopy, among others. In the case of the study of our model reaction between iron with the pydien ligand, the Uv-vis results show that the oxidative dehydrogenation reaction occurred since the spectrum of the final product presents the characteristic bands for an Fe(II) low spin compound. In the case of the study of copper reactivity with pydien, the coordination of the metal with the ligand was demonstrated, but no evidence of oxidation was obtained. On the other hand, in the case of copper reactivity with the pydien ligand, the formation of a double bond in the IR spectrum is not clearly observed. Finally, in the case of the reactivity of Cu and Ni with the macrocyclic amine HMTA we found signs of nitriles in the IR spectra when the reaction was carried out under basic conditions (pH 14), this result gives evidence of the oxidation of the ligand. The kinetic studies shows that the rate constant of the complexes of nickel are less than the complexes of copper (Cu-pydien> Ni-pydien while Cu-HMTA> Ni-HMTA).La funcionalización de aminas convirtiéndolas en derivados más reactivos como nitrilos, amidas, nitrocompuestos entre otros, le confiere una riqueza en la reactividad química a dichos compuestos. Particularmente los compuestos que contienen nitrilos cumplen funciones importantes en diferentes campos, por ejemplo en la medicina en la síntesis de fármacos como el vildagliptin (antibiótico), periciazine (antiséptico), citalopram (antidepressant) entre otros; en la industria hay nitrilos en compuestos como el cianoacrilato de metilo (adhesivo), acrilonitrilo (monómero), etc. En la academia existe nitrilos como intermediarios para la síntesis de diferentes grupos funcionales como ácidos carboxílicos, amidas, aldehídos, etc., sin embargo, las rutas sintéticas que son utilizadas para la obtención de dichos derivados no son las mejores en cuanto a rendimientos, selectividad o los subproductos son tóxicos. Estos son factores importantes que han limitado el desarrollo de más compuestos con nitrilos. En este sentido, encontrar un método de síntesis con bajo impacto ambiental y de alta plusvalía desde el punto de vista químico es importante.
En el presente proyecto de tesis se usó la reacción de deshidrogenación oxidativa de ligantes amínicos macrocíclicos coordinados a níquel y cobre en la búsqueda de síntesis de compuestos que contienen iminas o incluso nitrilos. Como estrategia para promover la obtención de nitrilos, se testeo la reacción en pH básicos. Adicionalmente, se realizó un estudio cinético de algunas de las reacciones mencionadas anteriormente. La reactividad de [Fe(DMSO)6] (NO3)3 con el ligante polinitrogenado picdien se usó como modelo ya que la obtención de derivados imínicos del picdien ha sido reportada previamente1.
La caracterización de los productos obtenidos se realizó por espectroscopía Uv-vis, susceptibilidad magnética, espectroscopía infrarrojo, entre otros. En el caso de estudio del presente trabajo, la reacción modelo entre hierro con el ligante picdien, los resultados de Uv-vis demuestran que se produjo la reacción de deshidrogenación oxidativa ya que el espectro del producto final presenta las bandas características para un compuesto de Fe(II) low spin. En el caso del estudio de la reactividad de cobre con el ligante picdien se demostró la coordinación del metal con el ligante pero no se obtuvo evidencia de la oxidación del mismo. Por otro lado, en el caso del estudio de la reactividad de cobre con el ligante picdien no se observó con claridad la formación de un doble enlace en el espectro IR. En el caso de la reactividad de Cu y Ni con el ligante amínico macrocíclico HMTA se encontraron señales de nitrilos en el IR cuando la reacción es llevada a cabo a pH 14 y pH>14 respectivamente lo cual da evidencia de la oxidación del ligante. Finalmente, en los estudios cinéticos se ha encontrado que la constante de velocidad de los complejos de niquel son menores que los complejos de cobre (Cu-HMTA > Ni-HMTA, Cu-Picdien > Ni-Picdien).Químico/
Metagenomic analysis of exoelectrogenic microorganisms present in the sediments of the Yachay artificial reservoir located in Urcuquí-Ecuador
No full textOne of the most significant challenges humanity currently faces the adverse effects generated by fossil fuels on the environment. However, the need to guarantee access to energy for economic development is equally important. Therefore, microbial bio-electrochemical systems are proposed as an eco-friendly alternative for generating renewable energy, where microorganisms are the main ones responsible for producing electricity. Next-generation sequencing (NGS sequencing) was used to identify the exoelectrogenic bacterial diversity found in three sediment samples collected at different depths in the Yachay artificial reservoir. In these samples, it was found that the electroactive genera Bacillus sp., Dechloromonas sp., and Geobacter sp. are the most prevalent. The three samples belonged to a habitat with optimal factors of pH, organic matter, and nutrients such as nitrogen, phosphorus, iron, among others, which favor the presence of these microorganisms responsible for the exoelectrogenesis process. The exoelectrogenic activity of the sediments at different depths was evaluated in a microbial fuel cell (MFC) that produces an electrical potential differential, represented in a voltage and electrical current measurement from the degradation of organic matter (electron donor ) catalyzed by electrophilic microorganisms during their metabolism, which forms a biofilm at the anode and transfers a flow of charge (electrons) through an external circuit to the air cathode (O2 electron terminal acceptor). Notable voltage outputs were obtained in all sediment samples used in the present investigation, with 382mV (YC01), 499.5mV (YC02), and 521.25 mV (YC03) being the maximum voltages reached. The results provide arguments to confirm the presence of electrophilically active bacteria in this environment.Uno de los mayores desafíos que actualmente enfrenta la humanidad son los efectos negativos sobre el ambiente que genera el uso de combustibles fósiles. Sin embargo, la necesidad de garantizar el acceso a la energía para el desarrollo económico es igualmente importante. Por lo tanto, los sistemas bio-electroquímicos microbianos se plantean como una alternativa eco-amigable para la generación de energía renovable, donde los microorganismos son los principales responsables de la producción de electricidad. La secuenciación de siguiente generación (NGS sequencing) fue usada para identificar la diversidad bacteriana exoelectrogénica que se encuentra en tres muestras de sedimentos recolectadas a diferente profundidad en el reservorio artificial Yachay. Se encontró que en estas muestras los géneros electroactivos Bacillus sp., Dechloromonas sp, y Geobacter sp., son las más prevalentes. Las tres muestras pertenecían a un hábitat con factores óptimos de pH, materia orgánica y nutrientes como: nitrógeno, fósforo, hierro, entre otros, que favorecen la presencia de estos microorganismos responsables del proceso de exoelectrogenesis. La actividad exoelectrogénica de los sedimentos a distintas profundidades fue evaluada en una celda de combustible microbiana (MFC) que produce un diferencial de potencial eléctrico, representado en una medida de voltaje y de corriente eléctrica a partir de la degradación de materia orgánica (donador de electrones) catalizada por microorganismos electrofílicos durante su metabolismo, que forman un biofilm en el ánodo y transfiere un flujo de carga (electrones) a través de un circuito externo al cátodo de aire (aceptor terminal de electrones de O2). Se obtuvieron salidas de voltaje notables en todas las muestras de sedimento utilizadas en la presente investigación, siendo 382 mV (YC01), 499.5 mV (YC02) y 521.25 mV (YC03) los voltajes máximos alcanzados. Los resultados proporcionan argumentos para confirmar la presencia de bacterias electrofílicamente activas en este entorno.Ingeniero/a Biomédico/
Regular black holes and non-linear electrodynamics
No full textBlack holes are the results of the theory of General Relativity which have been proven to exist, and in recent times have been the focus of research interest to understand their dynamics. These objects have extreme behaviors as the observer falls into their interior. Inside these objects, there are many concerns and uncertainties, the most important being the presence of singularities. Any existing theory could not explain the problem of the presence of singularities in black holes. Therefore, to overcome those difficulties, some theories leading to regular black hole solutions have been proposed. These theories often turn out to work on very small-scale regimes proportional to the Planck scale. This work will focus on General Relativity coupled to non-linear electrodynamics, and through F-P dual formalism, we propose a structural function model H(P) to characterize a family of solutions of regular black holes. In addition, the corresponding electric field is constructed using this structural function and the theory of non-linear electrodynamics. Additionally, the regularity of geometry is studied by solving Einstein field equations.Los agujeros negros son resultados de la teoría de la Relatividad General los cuales se ha demostrado su existencia, y en los últimos tiempos han sido el centro de interés en investigación para entender su dinámica. Estos objetos tienen comportamientos extremos cuando el observador cae en su interior. En el interior de estos objetos hay muchas preocupaciones e incertidumbres, siendo la más importante la presencia de singularidades. Cualquier teoría existente no ha podido explicar el problema de la presencia de singularidades en los agujeros negros. Por lo tanto, para superar esas dificultades, se han propuesto algunas teorías que conducen a soluciones de agujeros negros regulares. Estas teorías suelen funcionar en regímenes de escala muy pequeña, proporcional a la escala de Planck. Este trabajose centrará en la Relatividad General acoplada a la electrodinámica no lineal, y mediante el formalismo dual F-P, proponemos un modelo de función estructural H(P)para caracterizar una familia de soluciones de agujeros negros regulares. Además, el campo eléctrico correspondiente se construye utilizando esta función estructural y la teoría de la electrodinámica no lineal. Además, se estudia la regularidad de la geometría resolviendo las ecuaciones decampo de Einstein.Físico/
Parkinson’s disease diagnosis using electroencephalographic (EEG) signal processing and machine learning techniques
No full textParkinson’s disease is the second most common neurological disorder after Alzheimer, inflicted by an increase of brain cells death, i.e., the neurons. Its primary symptoms are an unstable posture, slow movements, and tremors; leading to a decrease in the quality of life of the individuals under this condition. This disease has taken almost 10 million people based on statistics provided by the World Health Organization. Several limitations and challenges have arisen when aiming to diagnose this disease (e.g., some patients might be misdiagnosed since their symptoms are not clear enough for the neurologists). In this regard, a computer-aided diagnosis system is enforced for the early detection of any abnormalities. Prominent research efforts have been developed based on speech and gait analysis; nonetheless, electroencephalographic (EEG)-signal-driven approaches have become extremely appealing to diagnose an early Parkinson’s disease. According to recent studies, the angles and sharpness of brain waves may hold key hints to detect Parkinson’s disease –in addition to being a non-invasive approach-. In addition, the effects of the medicine used to treat the disease can be directly appreciated from the EEG plotting. Based on this premise, the use of signal processing and machine learning techniques has be- come an open research area. In this degree thesis project, we conduct an exploratory study over digital signal processing and machine learning techniques for characterizing and classifying Parkinson-diagnosed EEG signals. Our proposal aims to identify a suitable set of processing techniques to increase the performance, estimation accuracy, and interpretation of this physiological phenomenon.La enfermedad de Parkinson es el segundo trastorno neurológico más común después del Alzheimer; surge con la muerte de las células cerebrales, las neuronas. Sus síntomas primarios son postura inestable, movimientos lentos y temblores, entre otros, por lo que reduce la calidad de vida de los individuos en esta condición. Esta enfermedad se ha llevado a casi 10 millones de personas según las estadísticas proporcionadas por la Organización Mundial de la Salud. Ha habido varias dificultades y desafíos al intentar diagnosticarlo; algunos pacientes pueden ser diagnosticados erróneamente ya que los síntomas no son lo suficientemente claros para los neurólogos. En este sentido, un sistema de diagnóstico asistido por computadora podría ser útil en la detección temprana de cualquier anomalía. Se han desarrollado varios enfoques, siendo los métodos basados en el análisis del habla y la marcha algunos de los más populares. No obstante, los enfoques basados en señales electroencefalografícas (EEG) se están volviendo atractivos para la enfermedad de Parkinson, ya que, según estudios recientes, los ´ángulos y la agudeza de las ondas cerebrales pueden contener pistas clave para detectar la enfermedad de Parkinson, además de ser un enfoque no invasivo. Además, los efectos de la medicina del tratamiento se pueden apreciar directamente a partir del trazado de EEG. Partiendo de esta premisa, se ha llevado a cabo el uso de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático. En este sentido, en este proyecto de tesis de grado, se propone un estudio exploratorio sobre técnicas de procesamiento de señales digitales y aprendizaje automático para caracterizar y clasificar señales EEG diagnosticadas con Parkinson con el objetivo de identificar técnicas adecuadas en términos de precisión e interpretación de los fenómenos fisiológicos.Ingeniero en Tecnologías de la Informació
Forecasting groundwater level recession patterns through ARIMA and Hidden Markov Model: A comparative study
No full textThe high Andean wetlands -considered as water conservation areas have suffered significant damage due to overgrazing and systematic drainage. In this regard, the Fideicomiso Mercantil Fondo para la Protección del Agua (FONAG) has developed a baseline to get information about their state of degradation by creating 18 wells that allow measuring its groundwater level, and hydraulic dynamics in rainy and dry seasons.
As a remedial action against the damage, artificial drains have been plugged to monitor the vegetation recovery process, soils and water dynamics of wetlands. Nonetheless, it has not been possible to identify whether the restoration action helps to mitigate the damage existing in the area; and until now, there is no enough amount of data to conduct further research. To overcome this challenge, we propose a custom time series forecasting model, which consists of three main stages. First, we acquire a high-quality data set to use it in our model implementation and analysis. Secondly, we select the parameters that better fit both models, in particular the auto-regressive integrated moving average and hidden Markov model. Finally, we present a comparative study between the aforementioned models. The proposed strategy is expected to measure the effectiveness of the chosen model, and serve as a baseline, enabling further work with the time-series collected data in other wells located in the wetland.Los humedales altoandinos -considerados como áreas de conservación de agua- han sufrido daños importantes debido al pastoreo excesivo y al drenaje sistemático. Por esta razón, el Fideicomiso Mercantil Fondo para la Protección del Agua (FONAG) ha desarrollado una línea de base con el fin de obtener información sobre su estado de degradación mediante la creación de 18 pozos que permiten medir sus niveles de agua subterránea y dinámica hidráulica en épocas lluviosas y secas.
Como acción de restauración contra el daño, se han taponado los drenajes artificiales con el propósito de monitorear el proceso de recuperación vegetal, de los suelos, y la dinámica del agua de los humedales. Sin embargo, no se ha podido identificar si la acción de restauración ayuda a mitigar el daño existente en el área; y hasta ahora no se dispone de la suficiente cantidad de datos para realizar una investigación adicional. Para solucionar este problema, proponemos un modelo personalizado de predicción de series de tiempo, que consta de tres etapas principales. En primer lugar, adquirimos un conjunto de datos de alta calidad para usarse en la implementación y análisis de los modelos. En segundo lugar, seleccionamos los parámetros que mejor se ajusten a los modelos a desarrollar, en particular el modelo autorregresivo integrado de media móvil y el model oculto de Markov. Finalmente, presentamos un estudio comparativo entre los modelos antes mencionados. Se espera que la estrategia propuesta mida la efectividad de los modelos y sirva como base para poder trabajar con datos recopilados en series de tiempo de los otros pozos ubicados en el humedal.Matemático/
Computational studies of the size-effect and temperature on the electronic structure and stability of TiO2 nanoclusters
No full textTitanium oxide with three different crystalline phases is an important transition metal oxide due to its photocatalytic, electronic, and even biological properties. However, the performance of the TiO2 nanoclusters strongly depends on their size, shape, organization. Even though theoretical studies of TiO2 nanoclusters have been largely performed, some challenges are still needed to solve in order to utilize its properties in the most practical way. A combination of semi-empirical density-functional tight-binding (DFTB) with ab initio density-functional theory (DFT) methods will allow us to predict and study TiO2 nanoclusters, such that we can resolve the most stable nanocluster topology given two constrains: the number of TiO2 molecules and the temperature T. Molecular dynamics simulations are applied to resolve the most likely atomic structure of n(TiO2) (n = 1–10) nanoclusters at a room temperature. The electronic structure of the most likely candidates are computed using ab-initio DFT at the level of hybrid functional B3LYP. Physical-chemical properties like electronic energy, nuclear repulsion, dipole moment, quadrupole moment, polarizability, HOMO, LUMO, band gap, zero-point energy and gyration radius are also predicted.El óxido de titanio, con tres fases cristalinas diferentes, es uno de los óxidos metálicos de transición más importante debido a sus propiedades fotocatalíticas, electrónicas e incluso biológicas. Sin embargo, el rendimiento de los nanoclusters de TiO2 depende fuertemente de su tamaño, forma y organización. Aunque los estudios teóricos de los nanoclusters de TiO2 se han realizado en gran medida, aún se necesitan resolver algunos desafíos para utilizar sus propiedades de la manera más práctica. Una combinación del método semi-empírico de densidad funcional tight-binding (DFTB) con la teoría funcional de la densidad ab initio (DFT) nos permitirán predecir y estudiar nanoclusters de TiO2, de manera que podamos predecir el nanocluster con la topología más estable dadas dos restricciones: el número de moléculas de TiO2 y la temperatura. Se aplican simulaciones de dinámica molecular para resolver la estructura atómica más probable de los nanoclusters n(TiO 2) (n = 1–10) a temperatura ambiente. La estructura electrónica de los candidatos más probables es calculada utilizando ab-initio DFT a nivel de el funcional híbrido B3LYP. Propiedades fisico-químicas como la energía electrónica, repulsión nu- clear, momento dipolar, momento cuadrupolo, polarizabilidad, HOMO, LUMO, brecha de energy, energía de punto cero y radio de giro también son predecidas.Físico/