INANOE Repositorio (Inst- Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
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Protocolo de inmutabilidad y trazabilidad en datos de seguimiento y monitoreo de activos
Full text linkEn muchas organizaciones los procedimientos para el seguimiento y monitoreo de activos se realizan sin consideraciones de seguridad digital o incluso manualmente. Esta práctica es susceptible a la manipulación malintencionada de los registros. Para evitar estos problemas, es necesario garantizar la inmutabilidad de la información cuando los registros se controlan con medios digitales. La inmutabilidad en el monitoreo de activos ha sido ampliamente estudiada para ambientes distribuidos/descentralizados, sin embargo, la mayoría de estas soluciones incurren en gastos generales y retrasos que no son adecuados para entornos con dispositivos de recursos limitados. En esta tesis se propone un protocolo de inmutabilidad y trazabilidad en datos de seguimiento y monitoreo de activos para ecosistemas IoT. El protocolo se basa en un esquema off-line light block-chain centralizado, que facilita el intercambio inmutable de datos, desde un dispositivo IoT hasta un repositorio central. El protocolo propuesto permite implementaciones en hardware de bajo costo, garantizando la integridad, la autenticación y el no repudio de los registros. La factibilidad técnica del protocolo se demostró mediante una prueba de concepto de una aplicación para monitorear el kilometraje de un vehículo convencional. La prueba se basó en las especificaciones técnicas con las que cuenta un criptochip Microchip ATECC608 para extraer y transmitir datos del sistema de diagnóstico a bordo (OBD).In many organizations, procedures for asset tracking and monitoring are often conducted without considerations for digital security or even manually. This practice is vulnerable to malicious manipulation of records. To mitigate these issues, ensuring the immutability of information when managing records using digital means is essential. Immutability in asset monitoring has been extensively studied for distributed/decentralized environments; however, most of these solutions incur overhead costs and delays that are unsuitable for resource-constrained device environments. This thesis proposes a protocol for immutability and traceability in asset tracking and monitoring data for IoT ecosystems. The protocol is based on a centralized off-line light blockchain scheme, enabling immutable data exchange from an IoT device to a central repository. This protocol supports implementations on low-cost hardware, ensuring integrity, authentication, and non-repudiation of records. The technical feasibility of the protocol was demonstrated through a proof-of-concept application for monitoring the mileage of a conventional vehicle. The test utilized the technical specifications of a Microchip ATECC608 cryptochip to extract and transmit data from the onboard diagnostic system (OBD)
Diseño de un ADC NS-SAR de segundo orden con un solo operacional como integrador robusto a variaciones de proceso y temperatura en tecnología CMOS 65nm
Full text linkEl trabajo presentado en esta tesis aborda el diseño de un convertidor analógico/digital de registro de aproximaciones sucesivas (conocido como SAR por sus siglas en inglés) de 12 bits con moldeado de ruido (Noise Shaping). Los convertidores SAR se caracterizan por tener un gran desempeño en cuanto su bajo consumo de potencia, velocidades de conversión y resoluciones medias (8 a 14 bits), por lo que es frecuentemente usado en ámbitos biomédicos, instrumentos de medición portables, adquisición de datos, entre otros. Por otro lado, los convertidores Noise Shaping SAR son una arquitectura híbrida entre los convertidores convencionales tipo SAR y los Delta-Sigma (DSM), obteniendo las ventajas de cada uno por separado: energéticamente eficientes y de bajo consumo de área de silicio (SAR) al igual que con mayor resolución y relación señal a ruido (SNR) [15] (DSM). Este trabajo busca comparar el comportamiento, ventajas y desventajas entre un NS SAR de primer orden; uno de segundo orden convencional; y uno utilizando solo un operacional como integrador de segundo orden mediante la redistribución de carga. Este tipo de convertidores con moldeado de ruido son una manera de obtener un número de bits efectivos (ENOB) alto debido a que el ruido de cuantización es altamente reducido en la banda de paso.The work presented in this thesis addresses the design of a 12-bit successive approximation register (SAR) analog-to-digital converter with noise shaping. SAR converters are characterized by their excellent performance in terms of low power consumption, conversion speeds, and medium resolutions (8 to 14 bits), making them frequently used in biomedical fields, portable measurement instruments, data acquisition, etc. On the other hand, Noise Shaping SAR converters are a hybrid architecture between conventional SAR converters and Delta-Sigma (DSM) converters, obtaining the advantages of both: energy efficiency and low silicon area consumption (SAR) as well as higher resolution and signal-to-noise ratio (SNR) [15]. This work aims to compare the behavior, advantages, and disadvantages of a first-order NS SAR, a conventional second-order one, and one using only a single operational amplifier as a second-order integrator through charge redistribution. These types of noise-shaped converters are a way to achieve a high effective number of bits (ENOB) because the quantization noise is highly reduced in the passband
Análisis frecuencial y pruebas de citotoxicidad de PDMS para síntesis de córneas artificiales
Full text linkLa creciente necesidad de soluciones para el tratamiento de enfermedades que afectan la córnea ha impulsado el desarrollo de córneas artificiales y la búsqueda de materiales que sean compatibles con el tejido ocular. En este contexto, el polidimetilsiloxano (PDMS) se apunta como un material prometedor para tal propósito. Sin embargo, antes de avanzar en su implementación, es fundamental evaluar sus características físicas, su biocompatibilidad y su toxicidad. Este trabajo de tesis se centra en la evaluación de la citotoxicidad del PDMS en distintas concentraciones y temperaturas de curado, con el fin de sentar las bases hacia la determinación de la viabilidad del material en la fabricación de córneas artificiales. Se realizaron ensayos de citotoxicidad usando Bacillus clausii como modelo biológico y conteo de unidades formadoras de colonia para determinar la viabilidad celular. Los resultados no mostraron evidencia de toxicidad del PDMS, y no se encontraron diferencias significativas entre las tres razones de mezcla estudiadas. Asimismo, no se encontró una relación directa entre la temperatura de curado o la cantidad de agente de curado sobre la viabilidad celular de B. clausii, lo cual indica que estos parámetros de elaboración del PDMS no generan toxicidad por parte del material. Por otro lado, previo a las pruebas de citotoxicidad se evaluó la respuesta en frecuencia del material usando un sistema vertical de transformada de Fourier, cuando las muestras estaban contaminadas con bacterias y después de las pruebas (con las muestras limpias), usando tres longitudes de onda en el visible. En todos los casos estudiados, comparando por longitud de onda, la transmisión de la luz se comportó según lo esperado; es decir, hubo mayor transmisión de la luz en λ = 633 nm que en λ = 516 nm o λ = 404 nm. Además, fue también para el rojo donde se observaron patrones de Fourier más grandes. La contaminación con bacterias redujo hasta en 24 % la transmisión de la luz a través del material y después de limpiar la muestra, se recuperó hasta en un 100 % la transmisión y 95 % para la transmisión en azul para el PDMS curado a razón 10:1.5. Este estudio concluye que el PDMS, bajo las condiciones estudiadas, es un material seguro en términos de citotoxicidad, lo que lo convierte en un candidato prometedor para la aplicación en el desarrollo de queratoprotesis.The increasing demand for solutions to treat corneal diseases has driven the development of artificial corneas and the search for materials that are compatible with ocular tissue. In this context, polydimethylsiloxane (PDMS) stands out as a promising material for such a purpose. However, before moving forward with its implementation, it is essential to evaluate its physical properties, biocompatibility, and toxicity. This thesis focuses on the evaluation of PDMS′s cytotoxicity at different concentrations and curing temperatures, with the aim of laying the groundwork for determining the material’s viability in the fabrication of artificial corneas. Cytotoxicity assays were conducted using Bacillus clausii as a biological model, and colony-forming unit counts were performed to assess cell viability. The results showed no evidence of PDMS′s toxicity, and no significant differences were found between the three mixing ratios studied. Furthermore, there was no direct relationship between the curing temperature or the amount of curing agent and the cell viability of Bacillus clausii. On the other hand, the frequency response of the material was evaluated before the cytotoxicity tests using a vertical Fourier transform system, when the samples were contaminated with bacteria and after the tests (with clean samples), using three visible wavelengths. In all studied cases, when comparing by wavelength, the light transmission behaved as expected; that is, there was higher light transmission at λ = 633 nm than at λ = 516 nm or λ = 404 nm. Additionally, larger patterns were also observed for the red wavelength. Bacterial contamination reduced light transmission through the material by up to 24 %, and after cleaning the sample, transmission was recovered up to 100 %, and 95 % in blue transmition. This study concludes that PDMS, under the studied conditions, is a safe material in terms of cytotoxicity, making it a promising candidate for further research toward its application in the development of keratoprostheses
Seguimiento de Objetos Móviles a través de un UAV utilizando DNN
Full text linkThe results of various missions to Mars, which have involved sending probes, rovers, and recently the helicopter Ingenuity, have highlighted the growing need to develop technologies for autonomous navigation. The powered flight capability of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offers immense applications in planetary exploration. Detecting and tracking moving objects with unknown dynamics is a current challenge, especially in planetary exploration. The existing algorithms for target detection, combined with trajectory tracking control, are computationally expensive and face difficulties in meeting real-time requirements. Although classical techniques for trajectory tracking exist, they present limitations in the design of the UAV’s dynamic model. Depending on the model, singularities may arise for certain states, and in practice, it is challenging for the model to encompass all states of the UAV. As a result, control may fail to achieve its objective. This work proposes an architecture of a pre-trained Deep Neural Network (DNN) with Model Predictive Control (MPC) for trajectory tracking. The proposal aims to reduce computational cost, maintain the precision of optimal control in tracking, and increase processing speed compared to MPC. The control commands are derived from visual information and UAV states. Experimental tests were conducted in simulation using the Gazebo program, with the Parrot Bebop 2.0 and the Husky robot. Physical implementation was carried out with the Bebop 2.0 and a differential robot.Los resultados de diversas misiones a Marte, en las que se han enviado sondas, rovers y recientemente el helicóptero Ingenuity, han mostrado la creciente necesidad de desarrollar tecnologías para la navegación autónoma. La capacidad de vuelo propulsado de los Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) ofrece aplicaciones inmensas en la exploración planetaria. Detectar y seguir objetos en movimiento cuyas dinámicas son desconocidas es un desafío actual, especialmente en la exploración planetaria. Los algoritmos actuales para detección de objetivos en conjunto con el control de seguimiento de trayectorias, son costosos computacionalmente y enfrentan dificultades en cumplir con requisitos de tiempo real. Aunque existen técnicas clásicas para el seguimiento de trayectorias, presentan limitaciones en el diseño del modelo dinámico del UAV. Dependiendo del modelo, pueden surgir singularidades para ciertos estados, y en la práctica, es difícil que el modelo abarque todos los estados del UAV. Como resultado, el control puede fallar en el logro de su objetivo. Este trabajo propone una arquitectura de Red Neuronal Profunda (DNN) preentrenada con un Control de Modelo Predictivo (MPC) para el seguimiento de trayectorias. La propuesta busca reducir el costo computacional, mantener la presición del control óptimo en el seguimiento e incrementar la velocidad de procesamiento en comparación con el MPC. Los comandos de control se derivan de información visual y estados del UAV. Las pruebas experimentales se llevaron a cabo en simulación en el programa Gazebo, con el Bebop 2.0 de Parrot y el robot Husky. Mientras que, la implementación física se realizó con el Bebop 2.0 y un robot diferencial
Reinforcement Learning and Causal Discovery: A Synergistic Integration
Full text linkBoth Reinforcement Learning (RL) and Causal Modeling (CM) are important areas for the advance of artificial intelligence, that have traditionally been treated as separate areas of research. This trend has recently shifted, leading to the emergence of a new area named Causal Reinforcement Learning (CRL) which leverages causal information for the benefit of RL agents in a variety of settings and tasks. The works in CRL can be divided into two main groups depending if the causal knowledge is given a priori or if it has to be learned along the way. Most of the existing methods fall into the first group, while others in the second group commonly assume that a simulator is available to perform interventions before the Causal Discovery (CD) process, limiting their applicability to offline RL settings. In this dissertation, we address both scenarios specifically for settings that can be modeled as online Markov Decision Processes where the goal is to speed up the learning time of a policy. First, we present an action selection strategy which takes into account a given causal model that can be easily integrated with existing exploration strategies in RL, i.e., epsilon-greedy. Experiments in simulated environments show how the agents using a causal model achieve a higher reward in a shorter time compared to traditional RL algorithms, even with incomplete or partially incorrect causal models as input. Then, we introduce CARL, a Causality-Aware Reinforcement Learning framework for simultaneously learning and using causal models to speed up the policy learning in settings where the agent does not have any causal information beforehand. In a synergistic way, our method alternates between: (i) RL for CD, where it promotes the selection of actions to obtain better causal models in fewer episodes than traditional methods of obtaining data in RL; (ii) CD, where a score-based algorithm is used to learn causal models; and (iii) RL using CD, where the learned models are used to select actions that speed up the learning of the optimal policy by reducing the number of interactions with the environment.Tanto Aprendizaje por Refuerzo (RL) como Modelado Causal (CM) son áreas importantes para el avance de la inteligencia artificial, que tradicionalmente se han tratado como ámbitos de investigación separados. Esta tendencia ha cambiado recientemente, dando lugar a la aparición de una nueva área denominada Aprendizaje por Refuerzo Causal (CRL) que aprovecha la información causal en beneficio de los agentes RL en una variedad de entornos y tareas. Los trabajos en CRL pueden dividirse en dos grupos principales dependiendo de si el conocimiento causal se da a priori o si tiene que ser aprendido sobre la marcha. La mayoría de los métodos existentes pertenecen al primer grupo, mientras que otros del segundo grupo suelen asumir que se dispone de un simulador para realizar intervenciones antes del proceso de descubrimiento causal CD, lo que limita su aplicabilidad a entornos RL offline. En esta tesis, abordamos ambos escenarios específicamente para entornos que pueden modelarse como Procesos de Decision de Markov online en los que el objetivo es acelerar el tiempo de aprendizaje de la política. En primer lugar, presentamos una estrategia de selección de acciones que tiene en cuenta un modelo causal dado que puede integrarse fácilmente con las estrategias de exploración existentes en RL, ejemplo, epsilon-greedy. Los experimentos en entornos simulados muestran como los agentes que utilizan un modelo causal logran una mayor recompensa en un tiempo más corto en comparación con los algoritmos tradicionales de RL, incluso con modelos causales incompletos o parcialmente incorrectos como entrada. A continuación, introducimos el framework CARL (Causality-aware Reinforcement Learning) para aprender y utilizar simultaneamente modelos causales con el fin de acelerar el aprendizaje de políticas en entornos en los que el agente no dispone de información causal de antemano. De forma sinérgica, nuestro método alterna entre: (i) RL para CD, donde se promueve la selección de acciones para obtener mejores modelos causales en menos episodios que los métodos tradicionales de obtención de datos en RL; (ii) CD, donde se utiliza un algoritmo basado en puntuaciones para aprender modelos causales; y (iii) RL utilizando CD, donde los modelos aprendidos se utilizan para seleccionar acciones que aceleran el aprendizaje de la política optima reduciendo el número de interacciones con el entorno
Quantum Approach to the Integer Wavelet Transform and its Application to Quantum Lossless Compression
Full text linkQuantum computing uses superposition and parallelism properties to address different computational problems, decreasing time and storage requirements. Thus, quantum transforms have demonstrated their capabilities for developing powerful algorithms and solving complex problems. Quantum wavelet transforms play a fundamental role in information processing applications such as data hiding and cryptography, reducing computational complexities but limiting their capabilities due to the small set of quantum transforms, constraints of quantum representation formats, and challenges of quantum computing. Therefore, we propose a new class of one-dimensional quantum wavelet transforms based on the lifting scheme. We develop the quantum integer version of the Haar, CDF(2,2), and Daubechies-4 (DB4) wavelets. We design quantum circuits, avoiding nonlinearities and giving polynomial complexities. Also, we present the unitary and algorithmic definitions of the transformations. We define the new Quantum Block Representation by Basis States (QBRBS), facilitating signal manipulation. Additionally, we propose a hybrid quantum-classical lossless compression scheme based on wavelet decomposition and fixed-length coding, decreasing time complexity. Finally, we perform a set of analyses, including wavelet simulations, quantum complexities, comparative descriptions of wavelet transforms, features and limitations of quantum representation formats, and compression properties, showing the feasibility and applicability of the proposed quantum wavelet transforms.La computación cuántica utiliza las propiedades de superposición y paralelismo para abordar distintos problemas computacionales, disminuyendo los requisitos de tiempo y almacenamiento. Así, las transformadas cuánticas han demostrado sus capacidades para desarrollar potentes algoritmos y resolver problemas complejos. Las transformadas cuánticas wavelet juegan un papel fundamental en aplicaciones de procesamiento de información como el ocultación de información y la criptografía, reduciendo las complejidades computacionales pero limitando sus capacidades debido al pequeño conjunto de transformadas cuánticas, las restricciones de los formatos de representación Cuántica y los retos de la computación Cuántica. Por lo tanto, proponemos una nueva clase de transformadas wavelet cuánticas unidimensionales basadas en el esquema lifting. Desarrollamos la versión cuántica entera de las wavelets Haar, CDF(2,2) y Daubechies-4 (DB4). Diseñamos los circuitos cuánticos, evitando las no linealidades y proporcionando complejidades polinómicas. También presentamos las definiciones unitarias y algorítmicas de las transformaciones. Definimos una nueva Representación Cuántica de Bloques por Estados Base (QBRBS), facilitando la manipulación de señales. Además, proponemos un esquema de compresión sin perdidas hıbrido cuántico-clásico basado en la descomposición wavelet y la codificación de longitud fija, disminuyendo la complejidad en tiempo. Por último, realizamos una serie de análisis, que incluyen simulaciones wavelets, complejidades cuánticas, descripciones comparativas de las transformadas wavelet, características y limitaciones de los formatos de representación cuántica, y propiedades de compresión, demostrando la viabilidad y aplicabilidad de las transformadas wavelet cuánticas propuestas
Caracterización de la respuesta de microondas de condensadores cerámicos de múltiples capas sometidos a tensión mecánica
Full text linkEste proyecto de maestría consistió en desarrollar una metodología de caracterización eléctrica experimental completa para los condensadores cerámicos multicapa de montaje superficial. Ésta abarca el estudio de las variaciones en capacitancia, resistencia e inductancia en serie a partir del análisis de su respuesta en RF a diferentes niveles de degradación estructural inducidos por estrés mecánico. Por primera vez, se cuantifica la reducción del rendimiento de RF del dispositivo cuando se forman grietas dentro de sus electrodos internos. Como parte del proyecto, se diseñó una interfaz para medir la respuesta de microondas de condensadores utilizando un analizador de redes vectorial. Los resultados muestran que la respuesta del condensador a estímulos de microondas tiende a sobreestimarse si solo se considera la reducción de la capacitancia como indicador de degradación. Se analizan condensadores de tamaños y capacitancias representativos para demostrar la utilidad de la metodología, y se valida la precisión de los resultados mediante la correlación con mediciones independientes obtenidas con puntas de prueba coplanares y la realización de inspecciones ópticas en muestras seccionadas.A full characterization of multilayer ceramic capacitors including variations in capacitance, series resistance, and series inductance is accomplished by measuring their RF response while being submitted to mechanical stress. This allows for the first time quantifying the degradation of the device’s RF performance when cracks form within its structure. In this regard, the main challenge is designing an interface for measuring the high frequency response of a capacitor using a vector network analyzer as a bending test on PCB is in progress, which is achieved here by using a microstrip-based test fixture. The results indicate that there is an overestimation of its response to microwave stimuli when considering only the degradation impact as a reduction in capacitance. Capacitors of representative sizes and capacitances are analyzed to show the usefulness of the proposal, whereas the validity of the results is verified by observing correlation with measurements collected using microprobes and performing optical inspections to cross-sectioned samples
Computación Cuántica una perspectiva Científica y Tecnológica
Full text linkLa computación cuántica y en general la información cuántica representa una revolución tecnológica y científica que aceleradamente impacta nuestro ámbito social. Asimismo, marcan el inicio de una era donde la información se procesa utilizando principios de la mecánica cuántica. Esta tecnología emergente promete superar las limitaciones de la computación clásica, ofreciendo avances significativos en campos tan diversos donde se han percibido demandas de cálculo complejo como son la medicina, la ingeniería, simulación de sistemas biológicos y hasta la mejora de algoritmos de búsqueda de información; pero sobre todo ya se percibe una nueva era con un creciente impacto social en conjunción con otras tecnologías científicas capacitantes emergentes como son la Inteligencia Artificial, machine Learning, robótica y otras. Sin embargo, para que todo esto sea realidad, no solo debemos quedarnos en la ciencia de la computación cuántica, sino también en la tarea operativa. El objetivo de esta tesis se centra precisamente en esta nueva visión social de la ciencia y la tecnología que incluye a los no expertos. Por una parte, esta tesis proporciona un análisis integral, pero básico, que prosigue el camino desde la información clásica hasta el procesamiento de la información cuántica; explorando la infraestructura de los computadores cuánticos y el desarrollo de algoritmos cuánticos. Esta visión coherente ha sido diseñada para establecer las bases comunes necesarias para ingenieros y físicos, facilitando una comprensión integral operativa de la computación cuántica. De allí que, como parte del objetivo de esta tesis, se presenta QUBITHUB una plataforma informática que no solo atiende a este ámbito, sino que, aprovechando la disponibilidad de cómputo cuántico en la nube, evita la sobre especialización que cada oferta compromete y se abre no solo a esta primera comunidad, sino a todo aquel interesado en cómputo cuántico, sea o no conocedor de sus bases científicas o tecnológicas. QUBITHUB sirve como un puente educativo y científico, disponible libremente en Qubithub.org, introduciendo al usuario final al fascinante mundo del uso de la computación cuántica mediante diversas herramientas interactivas. QUBITHUB fue desarrollada como parte de un Quantum Science Gateway, una iniciativa latinoamericana desarrollada en colaboración con la Dra. Sandra Guesing directora ejecutiva de la asociación de investigación de ingenieros de software de los estados unidos US-RSE.Quantum computing and quantum information, in general, represent a technological and scientific revolution that is rapidly impacting our social sphere. They also mark the beginning of an era where information is processed using principles of quantum mechanics. This emerging technology promises to overcome the limitations of classical computing, offering significant advances in diverse fields that require complex computations, such as medicine, engineering, biological systems simulation, and even the improvement of information search algorithms. Above all, a new era is already perceived with a growing social impact in conjunction with other emerging enabling scientific technologies such as artificial intelligence, machine learning, robotics, and others. However, for all this to become a reality, we must not only focus on the science of quantum computing but also engage in the operational tasks of its computation. The objective of this thesis focuses precisely on this new social vision of science and technology that includes non-experts. On the one hand, this thesis provides a comprehensive, but basic, analysis that traces the path from classical information to quantum information processing. It explores the infrastructure of quantum computers and the development of quantum algorithms. This coherent vision has been designed to establish the common foundations necessary for engineers and physicists; facilitating a comprehensive understanding of quantum computing. QUBITHUB is one of the key objectives of this thesis. It is a computing platform that not only serves this field, but also avoids the over-specialization that each offering entails by taking advantage of the availability of quantum computing on the cloud. That way, it serves not only to this initial community but also to anyone interested in quantum computing; whether or not they are familiar with its scientific or technological foundations. QUBITHUB serves as an educational and scientific bridge, freely available at Qubithub.org. It introduces the lay user to the fascinating world of quantum computing through various interactive tools. QUBITHUB was developed as part of a Quantum Science Gateway, a Latin American initiative developed in collaboration with U.S.A. universities and organizations
Study of frequency tunability of a multiple passband Microwave Photonic Filter and its application to optoelectronic oscillators
Full text linkThe area of Microwave Photonics (MWP) is considered on one aspect as the manner of using optoelectronic devices and systems to manipulate microwave systems and on the other aspect as the study of optoelectronic devices and systems that generate and process signals in the range of microwave frequencies. Among several applications from this last aspect, this work considers a simple and easy configuration of Microwave photonic filters (MPFs) and Optoelectronic oscillators (OEOs). The MPFs are arrangements designed with the aim of carrying similar tasks to those of an electrical microwave filter within a radio frequency system, contributing supplementary advantages inherent to photonics such as low loss, high bandwidth, immunity to electromagnetic interference, reconfigurability, and tunability. Precisely, one of the goals of this thesis work is devoted to proposing alternatives of tunability for a particular bandpass MPF. In this way, the novelty of this work resides in the use and analysis of a Fabry-Perot filter to obtain in a dynamic way the tunability of microwave bandpass. Even more, another particular technique to achieve tunability is studied and implemented. In particular, a pair of Distributed Feedback (DFB) lasers, and a Semiconductor Optical Amplifier (SOA) are proposed for this goal. The OEOs are other photonic arrangements that allow the generation of highly pure microwave signals. For our case, a particular OEO is designed by adding an optoelectronic loop to the basic configuration of the MPF previously mentioned. Like an MPF, frequency tunability for the OEOs is a topic of much interest too. Thus, this thesis work comprises a study to obtain the tunability of an OEO. The tunability is achieved by modifying the intermodal separation (δλ) of the multimode source. The results from both proposal techniques are supported by a series of simulations, corroborated by values computed theoretically, and verified in an experimental way. The tunability of these MWP systems is successfully achieved. For the case of the OEO, this work presents for the first time, to our knowledge, a gradual tuning map demonstrating the system tunability. An analytical method to determine the phase noise (PN) is presented in order to evaluate the performance of the OEO. Compared to the theory, the obtained PN values show a good performance of our implemented OEO
Clasificación de Cascadas Extensas de Aire de Altas Energías Mediante Redes Neuronales Convolucionales
Full text linkThis work presents a methodology for classifying extensive air showers generated by cosmic rays. The proposed approach focuses on using deep convolutional neural networks to extract essential information about primary and secondary particles, thereby improving the accuracy of particle identification. The research is situated within the context of studying cosmic rays and high-energy cascades, a field that offers a unique perspective for exploring extreme physical phenomena in the universe. However, one of the primary challenges lies in the accurate interpretation of the obtained data, which is hindered by background noise, such as that caused by hadrons. To address this challenge, synthetic data generated through simulations in CORSIKA 7.7550 is utilized, enabling the recreation of high-energy cosmic ray cascades and the generation of images in XZ, YZ, and XY views. These images form a robust database for developing and training the proposed classification methodology. The neural network-based approach aims to optimize the separation between gamma rays and hadrons within the cascades, therefore facilitating the identification of primary particles. This advancement significantly impacts high-energy astrophysics, opening new opportunities for the rapid classification of such phenomena. Experiments were conducted with three neural network architectures (ResNet-50, Compact, and AlexNet), evaluating their performance in classifying primary particles (iron, proton, positive muon, and gamma) under different energy levels and zenith angles. The images were analyzed in both color and grayscale, with individual and general views in the XZ, YZ, and XY planes. AlexNet demonstrated the best accuracy and inference speed, achieving 100% accuracy in some color configurations while maintaining an optimal balance between precision and processing time, with faster inference times than ResNet-50. Although ResNet-50 achieved comparable accuracy in some views, its inference times were significantly longer, making it less suitable for applications requiring time efficiency. Compact exhibited good inference times and competitive accuracy, though slightly lower in metrics such as precision and F1-Score, particularly in grayscale configurations.Este trabajo presenta una metodología para la clasificación de cascadas extensas de aire generadas por rayos cósmicos. La propuesta se centra en el uso de redes neuronales convolucionales profundas como herramientas para extraer información esencial sobre partículas primarias y secundarias, mejorando la precisión en la identificación de estas partículas. La investigación se enmarca en el contexto del estudio de rayos cósmicos y cascadas de altas energías, un campo que ofrece una perspectiva única para explorar fenómenos físicos extremos en el universo. No obstante, uno de los principales retos es la correcta interpretación de los datos obtenidos, que se ve dificultada por el ruido de fondo, como el causado por los hadrones. Para abordar este desafío, se emplean datos sintéticos generados mediante la simulación en CORSIKA 7.7550, que permiten recrear cascadas de rayos cósmicos de altas energías y obtener imágenes en vistas XZ, YZ y XY. Estas imágenes constituyen una base de datos robusta para el desarrollo y entrenamiento de la metodología de clasificación propuesta. El enfoque basado en redes neuronales busca optimizar la separación entre rayos gamma y hadrones dentro de las cascadas, lo cual facilitaría una identificación de las partículas primarias. Este avance tiene un impacto significativo en el ámbito de la astrofísica de altas energías, abriendo nuevas oportunidades para la rápida clasificación de estos fenómenos. Se realizaron pruebas con tres arquitecturas de red (ResNet-50, Compact y AlexNet), evaluando su rendimiento en la clasificación de partículas primarias (hierro, protón, muón positivo y gamma) bajo diferentes energías y ángulos cenitales. Las imágenes se analizaron en color y en escala de grises, con vistas individuales y generales en los planos XZ, YZ y XY. AlexNet demostró el mejor desempeño en cuanto a precisión y velocidad de inferencia, alcanzando el 100% de precisión en algunas configuraciones a color y manteniendo un balance óptimo entre precisión y tiempo de procesamiento, con inferencias más rápidas que ResNet-50. Aunque ResNet-50 alcanzó una precisión cercana en algunas vistas, sus tiempos de inferencia fueron considerablemente mayores, lo cual la hace menos adecuada para aplicaciones donde se requiere reducción de tiempo. Compact mostró buenos tiempos de inferencia y una precisión competitiva, aunque ligeramente inferior en métricas como precisión y F1-Score, especialmente en configuraciones en escala de grises