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Towards Causal Reasoning in Robotics via Semantic and Episodic Memory Integration
Full text linkThis paper presents recent developments within the INSIGHT project, which aims to provide causal explanations for perceptual events experienced by a robot during an HRI mission. We analyze the key requirements for conducting this research in simulated and real scenarios. The CORTEX architecture is used to integrate the necessary elements, memories and modules, to test different theoretical approaches and a wide set of experiments. Two new memory modules, semantic and episodic memories, have been incorporated alongside the existing working memory and internal simulation module. We describe how these components interact to support both bottom-up reactions to events and top-down responses aimed at improving the internal model and reducing the likelihood of similar unforeseen situations.This work has been funded by FEDER Project 0124_EUROAGE_ MAS_4_E (2021-2027 POCTEP Program), by the project SBPLY/ 21/180225/000062 funded by the Government of Castilla-La Mancha and “ERDF A way of making Europe”, also co-funded by the European Union, European Regional Development Fund (85%) and Junta de Extremadura. Managing authority: Ministerio de Hacienda (Spain). Grant GR24194. This work has also been supported by Universidad de Castilla-La Mancha and “ERDF A way of making Europe” under project 2022-GRIN-34437, and grants PID2022-137344OB-C33, PID2022-137344OB-C32, PID2022-137344OB-C31 funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033 and by "ERDF/EU"
Design and implementation of end-to-end deep neural network architectures for autonomous driving
Full text link[ENG] This thesis presents the design and implementation of end-to-end deep neural network architectures for predicting vehicle control variables in autonomous driving. Given the complexity of driving tasks, direct sensor-to-control mapping using end-to-end architectures presents a promising approach. This research aims to develop effective and efficient deep learning architectures capable of accurately predicting steering angles and vehicle speed using raw sensor data. For this purpose, a thorough review of existing end-to-end neural network architectures and data fusion techniques was conducted, as well as a study of the existing driving datasets available. A real-world dataset was collected using the UPCT-CICar, a specially designed autonomous vehicle platform equipped with multiple sensors. This dataset served as the foundation for training and testing the proposed architectures. Various deep convolutional neural network architectures were designed, optimising network hyperparameters such as kernel sizes, network depths, and convolutional layer configurations. Experimental results demonstrated that the integration of image data and angular velocity as a fused input modality significantly improved the accuracy of the predictions, proving the effectiveness of multimodal data fusion in enhancing the performance of end-to-end architectures. Additionally, a synthetic dataset was generated using the CARLA driving simulator to obtain data from a variety of driving conditions, including a wide range of weather and traffic scenarios. The architectures were trained and tested with the synthetic dataset and the results were compared to those obtained with the real-world data. To address the challenges presented by the domain gap between synthetic and real-world datasets, transfer learning and domain adaptation techniques were explored and end-to-end architectures were designed and implemented using an EfficientNet backbone. It was found that architectures pretrained on the synthetic dataset and subsequently fine-tuned with the real-world dataset achieved faster convergence and improved training efficiency. However, despite these benefits, architectures trained exclusively with real-world data outperformed those trained with synthetic data. The results obtained were compared with similar studies and show that end-to-end deep neural network architectures are capable of effectively predicting vehicle control commands from raw sensor data. The use of real and synthetic datasets, combined with sensor fusion and transfer learning strategies, has led to significant improvements in architecture performance and computational efficiency. Overall, this thesis demonstrates the advantages of using end-to-end deep neural networks to perform autonomous driving tasks, highlighting important design considerations and future research directions for enhancing architecture generalisability and efficiency.[SPA] Esta tesis presenta el diseño e implementación de arquitecturas end-to-end de redes neuronales profundas para la predicción de variables de control de vehículos autónomos. Dada la complejidad de las tareas de conducción, el mapeo directo de datos de sensores a comandos de control mediante arquitecturas end-to-end representa un enfoque innovador. Esta investigación tiene como finalidad desarrollar arquitecturas de aprendizaje profundo capaces de predecir con precisión el ángulo de giro y la velocidad del vehículo utilizando directamente los datos de los sensores. Para ello, se ha realizado una revisión bibliográfica de las arquitecturas end-to-end existentes y un estudio de los conjuntos de datos de conducción. Se recopiló un conjunto de datos reales utilizando el UPCT-CICar, un vehículo autónomo equipado con múltiples sensores. Este conjunto de datos sirvió como base para el entrenamiento y evaluación de las arquitecturas propuestas. Se diseñaron varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales, optimizando hiperparámetros como la profundidad de las redes y la configuración de las capas convolucionales. Los resultados demostraron que la integración de datos de imagen y de velocidad angular como entrada fusionada mejora significativamente la precisión de las predicciones, demostrando la efectividad de la fusión de datos multimodales para mejorar el rendimiento de las arquitecturas end-to-end. Además, se generó un conjunto de datos sintéticos mediante el simulador de conducción CARLA, para obtener datos con una gran variedad de condiciones, incluyendo distintos estados meteorológicos y escenarios de tráfico. Las arquitecturas fueron entrenadas y evaluadas con el conjunto de datos sintético, y los resultados se compararon con los obtenidos usando los datos reales. Para estudiar la brecha entre los dominios sintético y real, se exploraron técnicas de adaptación de dominio. Se diseñaron e implementaron arquitecturas end-to-end utilizando como base la arquitectura EfficientNet. Se observó que las arquitecturas preentrenadas con el conjunto de datos sintético y posteriormente ajustadas con datos reales alcanzaban una convergencia más rápida y con una mayor eficiencia. Sin embargo, a pesar de estas ventajas, las arquitecturas entrenadas exclusivamente con datos reales obtuvieron mejores resultados que aquellas entrenadas con datos sintéticos.
Los resultados obtenidos se compararon con estudios similares, y demuestran que las arquitecturas end-to-end son capaces de predecir eficazmente los comandos de control del vehículo a partir de datos en bruto de sensores. El uso de conjuntos de datos reales y sintéticos, combinada con estrategias de fusión de sensores y aprendizaje por transferencia, ha demostrado mejoras significativas en el rendimiento y la eficiencia de las arquitecturas. En conclusión, esta tesis demuestra las ventajas del uso de redes neuronales end-to-end para automatizar tareas de conducción autónoma, resaltando consideraciones importantes de diseño y líneas de investigación futura orientadas a mejorar la generalización y eficiencia de las arquitecturas.Escuela Internacional de DoctoradoUniversidad Politécnica de CartagenaTecnologías Industriale
Estudio La Villa Canneel, Le Courbusier
Full text linkEste trabajo parte del interés por redescubrir y entender un proyecto no construido de Le Corbusier: la Casa Cannel. El objetivo principal es acercarse a esta obra desde una mirada crítica y creativa. A pesar de que nunca se llevó a cabo, el proyecto ofrece claves importantes para entender la evolución de sus ideas y cómo estas se expresaban incluso en propuestas que quedaron en papel. La investigación se desarrolla en dos direcciones complementarias. Por un lado, se profundiza en el contexto histórico y arquitectónico que dio lugar a la Casa Cannel, revisando documentación original y comparándola con otras obras del propio Le Corbusier. Por otro lado, se plantea una interpretación gráfica personal, que incluye planos, cortes, modelado 3D y análisis constructivos. Esto permite visualizar la obra como si hubiera sido construida, pero sin dejar de lado que se trata de una lectura subjetiva basada en las fuentes disponibles. El trabajo también se extiende al estudio de sus principios compositivos, estructurales y espaciales, y culmina con una reflexión sobre cómo esta obra podría haber dialogado con su entorno físico y teórico. En conjunto, el trabajo busca aportar una visión completa y reflexiva sobre una pieza menos conocida pero igualmente valiosa dentro del universo corbusierano.Escuela Técnica Superior de Arquitectura y EdificaciónUniversidad Politécnica de Cartagen
Energy, environmental, and economic (3E) analysis of water resource recovery facilities to participate in power system stability
Full text linkThe integration of renewable energy sources is increasing the variability and unpredictability of power systems, compromising the stability of the grid frequency, essential for the reliable operation of electrical systems. To mitigate these frequency deviations, both the supply-side (generation) and demand-side (consumption) participants in the grid respond dynamically to changing conditions. Traditionally, this has been managed by adjusting the output of power plants, but as the proportion of renewables increases, there is a growing need to explore alternative methods. This paper investigates the feasibility of using water resource recovery facilities (WRRF) as active participants in frequency control services. By strategically turning aerators ON or OFF in response to grid frequency deviations, WRRFs could offer a novel and effective way to help stabilize grid frequency. This feasibility is examined from an energy, environmental, and economic point of view. A model of Kolding WRRF in Denmark is used. More than 1000 scenarios with different start and duration times were considered. The results show that the WRRF can provide upward reserves of about 1000 kW h in 2 h, but the emissions vary significantly depending on the timing and duration. Participating in frequency restoration reserves has negligible environmental impact in most cases, but participating in replacement reserves may cause emissions spikes, especially for biological oxygen demand. Additional CO2 emissions’ deviation from normal operation range from −0.005 kgCO2,eq ∕kW h to 0.013 kgCO2,eq ∕kW h depending on grid mix. Overall, the analysis shows promise for the use of WRRFs for frequency regulation, but optimized control strategies are needed to limit emissions.Antonio Vigueras-Rodríguez acknowledges ‘‘Programa de Recualificación del Sistema Universitario Español’’ (R315/21 - Ministerio de Universidades - NextGenerationEU) and Ana Fernández-Guillamón acknowledges ‘‘Convocatoria de estancias en universidades centros de investigación en el extranjero (2023)’’ from Universidad de Castilla La Mancha, Spain for their financial support. Moreover, this work was partially supported by the Ministry of Science and Innovation, Spain (Ref. PID2021–126082OB–C22 and PID2023–150401OA–C22) and by Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha, Spain (Project SBPLY/23/180225/00022
Design and power characterization of microwave filters using groove gap waveguide technology
Full text linkEste Trabajo Fin de Máster aborda el diseño, caracterización y optimización de filtros de microondas en tecnología Groove Gap Waveguide (GGW) para aplicaciones de alta potencia, con el objetivo de mitigar fenómenos de ruptura como el efecto Multipactor y Corona. Estos fenómenos, críticos en sistemas de comunicación modernos (5G, satélites, radares), limitan la eficiencia y fiabilidad de dispositivos expuestos a altos niveles de potencia. La GGW emerge como una solución innovadora al combinar las ventajas de las guías de onda tradicionales con estructuras periódicas de pines metálicos, que confinan campos electromagnéticos y reducen gradientes locales de campo eléctrico, clave para evitar descargas disruptivas. El proyecto se estructura en varias fases: primero, se aborda el análisis de los fundamentos físicos que provocan la ruptura en condiciones de alta potencia, prestando especial atención a la ionización, la formación de plasma y la distribución de campos eléctricos en medios gaseosos. Posteriormente, se desarrolla el diseño de un filtro pasobanda de quinto orden, utilizando un enfoque de síntesis de filtro Chebyshev integrado con la tecnología GGW, optimizando parámetros geométricos (longitud eléctrica de inversores, altura y disposición de pines) mediante simulaciones electromagnéticas en CST Studio Suite. Se exploran configuraciones alternativas, como iris capacitivos y simetrías en el diseño, evaluando su impacto en la respuesta para lograr un equilibrio entre pérdidas de inserción, rechazo fuera de banda y la capacidad de operación en alta potencia. La validación en condiciones de alta potencia se realiza mediante simulaciones de alta potencia utilizando el software comercial SPARK 3D, identificando los umbrales críticos de ruptura tanto para el efecto Multipactor como al efecto Corona. Además, se efectúa una comparación sistemática con guías de onda convencionales, evaluando parámetros clave como la densidad de electrones y la distribución de los campos electromagnéticos, con el objetivo de cuantificar y caracterizar el desempeño del sistema en escenarios de alta potencia. Este proyecto valida la tecnología GGW como una solución robusta para aplicaciones de alta potencia en microondas, destacando su capacidad para equilibrar eficiencia electromagnética, gestión energética y estabilidad operativa frente a fenómenos disruptivos como el Multipactor y el efecto Corona. Estos resultados no solo confirman la robustez de la GGW, sino que también establecen un marco de referencia para el diseño de sistemas de comunicación resilientes, particularmente en entornos exigentes como aplicaciones espaciales, radares de alta potencia y redes 5G/6G.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen
Non destructive experiments
Full text linkComo los textos publicados anteriormente, éste está dedicado a recoger un resumen del trabajo desarrollado por profesores y alumnos de la asignatura Proyectos Arquitectónicos 2, del grado en Fundamentos de la Arquitectura impartida en la ETSAE, en la UPCT. Como ellos, también está dividido en tres partes, en tres capítulos. Cada uno de estos capítulos está dedicado a uno de los tres ejercicios proyectuales (EP), que jalonaron el primer cuatrimestre del curso académico que, en este caso, transcurrió durante el otoño de 2019. Como en ellos, la extensión de estos capítulos es asimétrica o desigual, ya que así lo fue, también, la escala y la duración de los tres ejercicios propuestos. Como en ellos, cada capítulo está integrado, fundamentalmente, por una colección de imágenes y dibujos que tiene el propósito de evocar, tanto para el ojo entrenado como para el principiante, un discurso que deseamos sea más elocuente que el que se puede articular únicamente con palabras.Escuela Técnica Superior de Arquitectura y Edificación convocatoria de ayudas a publicaciones y exposiciones del curso 2024-202
Effect of oxygenation treatment to ameliorate the harmful effects of soil compaction on melon plants
Full text link[SPA] El presente trabajo evaluó el efecto de la aplicación de microburbujas de oxígeno en el agua de riego sobre la dinámica biológica del suelo y la respuesta fisiológica del cultivo de melón (Cucumis melo L., var. Piel de Sapo), cultivado bajo diferentes niveles de compactación del suelo en las condiciones semiáridas del Campo de Cartagena (Murcia, España). El ensayo se estructuró en seis tratamientos: suelo sin compactar (Con), suelo sin compactar con microburbujas (Con+Ox), compactación intermedia (T1) y con microburbujas (T1+Ox), así como compactación alta (T2) y con microburbujas (T2+Ox). A nivel del suelo, se determinaron las actividades de enzimas indicadoras de la funcionalidad biológica (β-glucosidasa, fosfatasa alcalina, ureasa, polifenol-oxidasa y deshidrogenasa), la respiración microbiana y la densidad aparente. A nivel de planta, se evaluaron parámetros fisiológicos de intercambio gaseoso —asimilación neta de carbono (A), conductancia estomática (gs), transpiración (E) y concentración interna de CO₂ (Ci), junto con rendimiento y precocidad como indicadores productivos. Los resultados demostraron que la oxigenación mediante microburbujas estimuló significativamente la actividad biológica del suelo y la eficiencia fisiológica del cultivo, especialmente en suelos sin compactación o con compactación intermedia. En condiciones de alta compactación, el efecto positivo se mantuvo sobre la deshidrogenasa y la respiración edáfica, aunque se redujo en las enzimas hidrolíticas y oxidativas. En la planta, la aplicación de microburbujas aumentó la fotosíntesis y la transpiración, redujo la concentración interna de CO₂ y favoreció la precocidad del cultivo, mientras que el rendimiento mostró incrementos significativos únicamente en los suelos no compactados. El análisis multivariante (RDA) integró las variables del suelo y de la planta, revelando una clara asociación entre la oxigenación del suelo, la actividad microbiana y la capacidad fotosintética del cultivo. En conjunto, los resultados confirman que la aplicación de microburbujas de oxígeno constituye una estrategia de manejo agronómico eficaz para mejorar la calidad biológica del suelo y la eficiencia fisiológica del melón, aunque su impacto en la productividad final depende del grado de compactación existente.
[ENG] This study evaluated the effect of oxygen microbubble irrigation on the biological dynamics of the soil and the physiological performance of melon (Cucumis melo L., cv. Piel de Sapo) grown under different soil compaction levels in the semi-arid conditions of the Campo de Cartagena (Murcia, Spain). The experimental design included six treatments: non-compacted soil (Con), non-compacted soil with microbubbles (Con+Ox), intermediate compaction (T1), and its oxygenated counterpart (T1+Ox), as well as high compaction (T2) and microbubbles (T2+Ox). At the soil level, the activity of key enzymes related to biological functionality (β-glucosidase, alkaline phosphatase, urease, polyphenol oxidase, and dehydrogenase) was determined, together with microbial respiration and bulk density. At the plant level, physiological parameters of gas exchange —net carbon assimilation (A), stomatal conductance (gs), transpiration (E), and internal CO₂ concentration (Ci) were measured, as well as yield and earliness as productive indicators. Results showed that oxygen microbubble irrigation significantly enhanced both soil biological activity and crop physiological efficiency, particularly in non-compacted and moderately compacted soils. Under high compaction, the positive effect persisted in microbial respiration and dehydrogenase activity, although it was attenuated for hydrolase and oxidase enzymes. At the plant level, microbubbles increased photosynthetic activity and transpiration, reduced internal CO₂ concentration, and accelerated crop earliness, while yield improvements were significant only in non-compacted soil. The multivariate RDA analysis integrating soil and plant variables revealed a clear association between soil oxygenation, microbial activity, and photosynthetic capacity. Overall, the results confirm that oxygen microbubble irrigation is a promising management strategy to improve soil biological quality and crop physiological performance, although its impact on final productivity depends on the degree of soil compaction.Escuela Técnica Superior de Ingeniería AgronómicaUniversidad Politécnica de Cartagen
Reducción de dimensión: análisis en componentes principales
No full textUnidad didáctica sobre reducción de dimensión mediante Análisis en Componentes Principales (PCA). Presenta la motivación, formulación matemática y propiedades de los componentes, junto con criterios prácticos para decidir el número de componentes y una demostración de uso con scikit-learn. Se apoya en vídeos explicativos y una breve introducción conceptual orientados a comprensión y aplicación básica
Revestimiento de matriz polimérica dopada con nanomateriales grafénicos resistente a la corrosión y a la adherencia marina
Full text linkNúmero de solicitud: P202330669. Número de publicación: ES2972476La presente invención se refiere al procedimiento para la preparación de un Nanocomposite de matriz polimérica uretano-acrilato dopado con materiales grafénicos altamente resistente a la corrosión y a la adherencia de vida marina, detallándose un procedimiento de preparación preferente para la obtención de un revestimiento tipo pintura que ha sido ensayado satisfactoriamente en condiciones relevantesNANOCARBONOIDS S.L
Analysis of Nitrogen-14 quadrupolar magnetic resonance using intermediate frequency pulses
Full text linkSPA] Este trabajo de investigación se enmarca en el estudio de nuevas estrategias para la detección del isótopo de Nitrógeno-14 (14N) mediante técnicas basadas en fenómenos cuánticos de resonancia nuclear. El interés principal radica en que el 14N está presente en un gran número de compuestos biológicos fundamentales, como aminoácidos, proteínas y otras moléculas esenciales en procesos fisiológicos. La posibilidad de detectar este núcleo con mayor precisión y sensibilidad podría tener un impacto significativo en aplicaciones biomédicas, especialmente en el ámbito del diagnóstico no invasivo y la caracterización tisular. La técnica explorada en este trabajo es una alternativa a los métodos tradicionales de resonancia magnética, y se basa en una propiedad nuclear específica del 14N que puede dar lugar a señales detectables en determinadas condiciones. Aunque este enfoque presenta ventajas teóricas, también conlleva importantes desafíos, sobre todo en medios líquidos, donde la dinámica molecular dificulta la observación de señales claras. Estas limitaciones han hecho que esta vía de detección esté aún poco explorada, a pesar de su potencial. A lo largo del proyecto se ha desarrollado un marco teórico para comprender cómo evoluciona el sistema bajo la acción de secuencias de pulsos diseñadas para maximizar la respuesta del 14N. Una parte fundamental del trabajo ha consistido en analizar el comportamiento del sistema desde el punto de vista de la física cuántica, modelando la evolución temporal de las propiedades del espín nuclear y evaluando la estructura espectral del ruido magnético asociado. Los resultados obtenidos muestran que es posible extraer información relevante sobre la dinámica del 14N incluso en condiciones en las que la señal media desaparece. En particular, se ha demostrado que, partiendo del estado inicial |+1⟩, se observa una respuesta coherente con picos espectrales bien definidos en la frecuencia de Larmor, mientras que desde el estado |0⟩, a pesar de no existir magnetización inicial, las correlaciones de segundo orden permiten detectar indirectamente la presencia del núcleo a través de las oscilaciones características de ruido. Esto confirma que el análisis de correlaciones cuánticas y su transformada de Fourier constituyen una vía viable para la identificación del 14N, aportando sensibilidad adicional frente a los métodos convencionales. En conjunto, este estudio representa un paso hacia una mejor comprensión de las posibilidades que ofrece la detección del 14N en sistemas biológicos complejos. Aunque no se trata aún de una tecnología lista para su implementación clínica, los resultados abren nuevas perspectivas en el uso de herramientas cuánticas para la exploración no invasiva del cuerpo humano, sentando las bases para futuras investigaciones experimentales y aplicaciones en ingeniería biomédica. [ENG] This research work is framed within the study of new strategies for the detection of the Nitrogen-14 isotope (14N) through techniques based on quantum phenomena of nuclear resonance. The main interest lies in the fact that 14N is present in a large number of fundamental biological compounds, such as amino acids, proteins, and other molecules essential in physiological processes. The possibility of detecting this nucleus with greater precision and sensitivity could have a significant impact on biomedical applications, especially in the field of non-invasive diagnosis and tissue characterization. The technique explored in this work is an alternative to traditional magnetic resonance methods, and it is based on a specific nuclear property of 14N that can give rise to detectable signals under certain conditions. Although this approach presents theoretical advantages, it also entails important challenges, especially in liquid media, where molecular dynamics hinder the observation of clear signals. These limitations have made this detection pathway still scarcely explored, despite its potential. Throughout the project, a theoretical framework has been developed to understand how the system evolves under the action of pulse sequences designed to maximize the response of 14N. A fundamental part of the work has consisted in analyzing the behavior of the system from the point of view of quantum physics, modeling the time evolution of the nuclear spin properties and evaluating the spectral structure of the associated magnetic noise. The results obtained show that it is possible to extract relevant information about the dynamics of 14N even under conditions in which the average signal disappears. In particular, it has been demonstrated that, starting from the initial state | + 1⟩, a coherent response is observed with well-defined spectral peaks at the Larmor frequency, while from the state |0⟩, despite the absence of initial magnetization, second-order correlations allow the indirect detection of the nucleus through the characteristic noise oscillations. This confirms that the analysis of quantum correlations and their Fourier transform constitute a viable pathway for the identification of 14N, providing additional sensitivity compared to conventional methods. Taken together, this study represents a step toward a better understanding of the possibilities offered by the detection of 14N in complex biological systems. Although it is not yet a technology ready for clinical implementation, the results open new perspectives in the use of quantum tools for the non-invasive exploration of the human body, laying the foundations for future experimental research and applications in biomedical engineering.Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen