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Plan de integración paisajística de Freedom Ville en Malhadil, Castelo Branco, Portugal
No full textLas áreas rurales de Portugal presentan grandes oportunidades para el desarrollo sostenible y la revitalización de las comunidades locales. Sin embargo, se requiere una planificación cuidadosa y una ejecución consciente para preservar la identidad cultural y el entorno natural. El proyecto Freedom Ville en Malhadil, Castelo Branco, se presenta como un ejemplo de cómo abordar estos desafíos y aprovechar estas oportunidades para un desarrollo sostenible de la región donde se desarrolla
Desafíos y tendencias de cambio en la disponibilidad y uso de agua en un contexto de cambio climático
No full textEl cambio climático va a afectar tanto a la disponibilidad como a la cantidad y calidad del agua para las necesidades humanas básicas. Los cambios hidrológicos producto del cambio climático van a contribuir a dificultar la gestión sostenible de los recursos hídricos, que ya se encuentran bajo presión en diversas áreas a nivel mundial.
Según el último informe del IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático), es probable que la influencia humana haya aumentado la posibilidad de eventos extremos compuestos como olas de calor, fuertes precipitaciones, sequías y ciclones tropicales desde la década de 1950.
Por ello, es necesario estudiar cómo va a afectar el cambio climático a la disponibilidad del agua para la agricultura y conocer cuál va a ser la situación de la seguridad alimentaria a medio plazo. Además, dada la falta de datos, es interesante estudiar y poder conocer cómo se espera que cambien rendimientos de los cultivos y cómo va a variar su disponibilidad a consecuencia de los efectos de cambio climático.
ABSTRACT
Climate change is expected to affect water availability, measured in quantity and also in quality, for basic human needs. The hydrological changes resulting from climate change will contribute to hinder the sustainable management of water resources, which are already under pressure in various areas worldwide.
According to the latest IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) report, human influence has likely increased the possibility of compound extreme events such as heat waves, heavy rainfall, droughts, and tropical cyclones since the 1950s.
Therefore, it is necessary to study how climate change will affect the availability of water for agriculture and find out what the food security situation will be in the mid-term. In addition, given the data scarcity, it is interesting to study how crop yields are expected to differ and how their availability will vary as a result of the effects of climate change
Estudio técnico de la valorización y el impacto del reciclado del orujo de aceituna para la alimentación de rumiantes en Andalucía
No full textEn España se produce el 70% del aceite de oliva de la Unión Europea y el 45% del mundial. Andalucía, por su parte, genera el 80% del total nacional. Además, esta comunidad autónoma es una de las que tiene mayor censo de animales rumiantes, lo que, unido a la necesidad de revalorizar los subproductos de la industria oleícola por su potencial como contaminantes ambientales, hace que estudiar la posibilidad de su uso como componente de piensos para rumiantes de cebo y leche sea una alternativa de interés estratégica.
El aceite se obtiene de la molienda y el batido de las aceitunas según tres posibles sistemas, siendo el predominante en España el sistema de dos fases. Con éste, se obtiene aceite y varios subproductos, dentro de los cuales están una pasta llamada orujo graso o alperujo, pulpa y agua de vegetación de su centrifugación. Existen varios tipos de orujo, entre los que está el parcialmente deshuesado, que es en el que se centra este trabajo, y que está formado por pulpa de aceituna y por una pequeña porción de la cáscara del hueso. Este orujo se divide en graso, con niveles de grasa del 15 al 30% y en agotado o desgrasado, también llamado orujo extractado u orujillo, que tiene un 2-6% de aceite. Otro tipo de orujo es el ciclón, aunque todavía no está disponible comercialmente.
Para determinar la viabilidad de la incorporación de estos subproductos en la dieta de los rumiantes, se analizaron los datos de 41 muestras de orujo graso, orujillo y orujo ciclón que habían sido analizadas en el laboratorio de Producción Animal de la ETSIAAB. Estos resultados se compararon con los extraídos de Tablas FEDNA y de Feedipedia, a excepción del orujo ciclón por no haber datos disponibles. Se obtuvo que el orujo graso presenta valores más altos en cenizas, grasa y energía bruta que el orujillo, que tiene más humedad, materia orgánica, fibra ácido detergente, fibra neutro detergente, lignina y proteína bruta. Por tanto, el orujo graso, al contener más energía bruta, resulta de mayor interés para la alimentación de rumiantes. El orujo ciclón, pese a no poder compararse con otros datos, es el de mayor contenido en grasa y energía bruta, lo que lo convierte en el mejor para nutrición animal.
En cuanto al sector ganadero andaluz, el régimen extensivo tiene una fuerte presencia. El trabajo se centra en rumiantes por ser estos capaces de digerir alimentos fibrosos como son los subproductos oleícolas. Dentro de la Andalucía y en lo que a rumiantes se refiere, se produce fundamentalmente caprino y en menor medida porcino, ovino y vacuno, además de caballos y reses bravas. En cualquiera de los casos, hay una clara predominancia de razas autóctonas y sus cruces y del régimen extensivo.
Para determinar los niveles máximos de incorporación de los orujos en las dietas de dichos animales, se revisaron los resultados de experimentos llevados a cabo en distintas universidades del mundo en los que se estudió el efecto de la incorporación de los subproductos de la industria oleícola en rumiantes. De éstos, se extrajo lo siguiente: en terneros de cebo se puede incluir hasta un 20% de orujo en su pienso; un 15% en el caso del vacuno de leche; un 25% en ovino de carne; un 20% en ovino lechero; un 27% en caprino de carne y un 20% en ovino de leche, sin que el rendimiento productivo de los animales se viera afectado. Sin embargo, estos porcentajes de inclusión dependerán del valor nutritivo del orujo utilizado.
A partir de los datos de la composición química de los orujos, se calculó el valor energético para la alimentación de rumiantes de estos subproductos (0,45 UFl (unidades forrajeras leche) y 0,32 UFc (unidades forrajeras carne) por kg para el orujo graso, y 0,28 UFl y 0,17 UFc por kg para el orujo extractado u orujillo). Se crearon las matrices de formulación y se formuló un pienso control para rumiantes de cebo y otro pienso para el ganado lechero. Una vez definida la composición de los piensos control, se incluyeron el orujo y el orujillo como materias primas disponibles para la formulación y se estudió cómo variaba la cantidad de estos subproductos que entraba en cada pienso según iba aumentando el precio de los mismos. En piensos para ganado lechero, el orujo graso y el orujillo no entraron en la formulación debido a su bajo valor energético en comparación con otras materias primas disponibles. Por el contrario, en piensos para rumiantes de cebo los niveles máximos de incorporación del orujo graso fueron del 9,99% y de un 7,27% de orujillo. Para valores medios de incorporación del orujo, como es un 5,73%, se obtiene un ahorro de 0,902 €/t. En el caso del orujillo, de introducirse un 5,46%, el ahorro resultante es de 0,165 €/t.
Por último, para establecer el impacto medioambiental del uso de los subproductos de la industria oleícola en los piensos se calculó el valor de su huella de carbono, obteniéndose que la introducción del orujo graso debe ser mayor al 5,73% y, en el caso del orujillo mayor o igual al 5,46%, para que ambientalmente sea viable su incorporación.
En resumen, se concluye que la tasa de incorporación de orujo en el pienso debe oscilar entre el 9,9% y el 5,73%, mientras que el orujo extraído debe hacerlo entre un 7,27% y un 5,46% para que la introducción de los subproductos sea viable económica y ambientalmente.
Abstract
In Spain, 70% of the European Union's olive oil and 45% of global olive oil are produced. Of this, Andalusia accounts for 80 % of the national total. Furthermore, this autonomous community is one of those with the highest census of ruminant animals, which, together with the need to revalue the by-products of the olive industry due to their potential as environmental pollutants, makes it necessary to study the possibility of their use as a component of bait and milk ruminants’ feed.
The oil is obtained by grinding and beating the olives according to three possible systems. Of these, the two-phase system is the predominant one used in Spain. With this system, oil and by-products are obtained. One of these by-products is a paste called olive cake or alperujo. Moreover, pulp and vegetation water from its centrifugation are also obtained. There are four types of olive cake, including the partially pitted olive cake, which is what this work focuses on, and which is made up of olive pulp and a small portion of the stone shell. It is divided into olive “normal” cake, with fat levels of 15 to 30%, and in exhausted or defatted form, called extracted olive cake or orujillo, which has 4-6% oil.
To determine the feasibility of incorporating these byproducts into the ruminant diet, 41 samples of olive cake, extracted olive cake, and cyclone olive cake were chemically analyzed in the Animal Production laboratory of the ETSIAAB. These results were compared with those extracted from FEDNA Tables and Feedipedia, except those of the cyclone olive cake because there was no data available. It was obtained that the olive cake presents higher values in ashes, fat, and gross energy. Instead, the extracted olive cake presents higher values in moisture, organic matter, acid detergent fiber, neutral detergent fiber, lignin, and crude protein. Therefore, the olive cake, as it contains more gross energy, is of greater interest. Although it cannot be compared, cyclone olive cake has the highest fat and gross energy content, which makes it the best for animal nutrition.
Regarding the Andalusian livestock sector, the extensive regime has a strong presence. The work focuses on ruminants because they are capable of digesting fibrous foods such as olive oil by-products. Within Andalusia and as far as ruminants are concerned, goats are mainly produced and to a lesser extent pork, sheep and cattle, as well as horses and bull cattle. In any case, there is a clear predominance of native breeds and their crosses and the extensive regime.
To determine the maximum levels of incorporation of olive cake in the diets of these animals, the results of experiments carried out in different universities around the world about the determination of how the introduction of these olive by-products affect the cattle were analysed. From these, the following was extracted: in fattening calves, up to 20% of olive cake can be included in their feed; 15% in the case of dairy cattle; 25% in meat sheep; 20% in dairy sheep; 27% in meat goats and 20% in dairy sheep, without the productive performance of the animals being affected. However, these inclusion percentages will depend on the nutritional value of the olive cake used.
From the data on the chemical composition of the olive cake, the energy value for feeding ruminants of these by-products was calculated (0.45 UFL and 0.32 CFU per kg for the olive cake, and 0.28 UFL and 0 .17 CFU per kg for the extracted olive cake). Formulation matrices were created and a control feed for fattening ruminants and another feed for dairy cattle were formulated too. Once the composition of the control feed was defined, olive cake and extracted olive cake were offered as raw materials available for the formulation and it was studied how the amount of these by-products that entered each feed varied as their price increased. In feed for dairy cattle, olive cake and extracted olive cake were not included in the formulation due to their low energy value. On the contrary, in feed for fattening ruminants the maximum incorporation levels of olive cake were 9.99% and 7.27% of olive cake. For average values of olive cake incorporation, such as 5.73%, a saving of €0.902/t is obtained. In the case of the extracted olive cake, if 5.46% is introduced, the resulting savings is €0.165/t.
Finally, to establish the environmental impact of the use of by-products from the olive oil industry in feed, the value of its carbon footprint was calculated, obtaining that the introduction of olive cake must be greater than 5.73% and, in the case of the extracted olive cake, greater than or equal to 5.46%, so that its incorporation is environmentally viable.
In summary, the rate of incorporation of olive cake into the feed must range between 9.9% and 5.73%, while the extracted olive cake must be between 7.27% and 5.46%, so that the introduction of by-products would be economically and environmentally viable
Proyecto de ampliación y mejora de la explotación agrícola familiar "Santa Agueda C.B" con 260 Ha de labor emplazada en Azcamellas, Soria
No full textLa explotación agrícola que se pretende ampliar y mejorar es una explotación agrícola típica de secano en la provincia de Soria, en la que el 30% de la superficie pertenece al promotor y éste la gestiona por completo.
Los cultivos que se cultivan son trigo, cebada, girasol y colza, en una rotación que incluye también el barbecho, y se utiliza principalmente el sistema de laboreo convencional.
Para llevar a cabo la ampliación y el desarrollo de otros cultivos, no es necesario aumentar el parque de maquinaria, pero sí es necesario construir otra nave. La rentabilidad de la explotación del promotor puede aumentar mediante cambios
en el sistema de laboreo, la rotación de cultivos y la optimización de la fertilización y tratamientos fitosanitarios. Se evaluará la rentabilidad antes y
después de la mejora
Desarrollo y aplicación de técnicas de caracterización mecánica celular basadas en deformación por contacto en dispositivos de microfluídica
No full textEsta tesis doctoral se enmarca dentro del campo de la mecanobiología celular, centrándose en el desarrollo de tecnologías y técnicas de análisis del comportamiento celular mecánico. Las propiedades mecánicas de las células se han asociado a su funcionalidad biológica. Estas propiedades mecánicas se han identificado como biomarcadores del estado celular. Por ejemplo, los cambios en el citoesqueleto o en el núcleo celular que afectan a la rigidez celular están relacionados con cambios asociados a enfermedades o procesos de envejecimiento, proliferación, diferenciación y migración. El desarrollo de técnicas de alto rendimiento de caracterización mecánica celular ha progresado en la última década mediante el uso de dispositivos basados en los microfluidos, los que ofrecen una gran eficacia y fácil manipulación, por lo que representan importantes innovaciones en el campo de la mecanobiología. En particular, la técnica de citometría de deformación basada en constricciones resulta especialmente interesante, por permitir caracterizar el comportamiento mecánico de células para una variedad de rangos de tiempo y de deformaciones máximas alcanzadas. Sin embargo, hasta el momento de realización de esta tesis, los enfoques disponibles para esta técnica no permiten evaluar individualmente las propiedades mecánicas de una sola célula, y varios autores han informado de una gran variabilidad en las mediciones experimentales.
El objetivo principal de la tesis ha sido el desarrollo de una nueva metodología para la técnica de citometría de deformación basada en constricciones, para poder realizar medidas mecánicas de células individuales. Para ello, se ha tomado como técnica de referencia la aspiración con micropipeta. Con esta técnica se han realizado avances significativos en la automatización del análisis de experimentos de aspiración, mediante el desarrollo de un software basado en inteligencia artificial, logrando un alto rendimiento en el reconocimiento de células y la medición de su deformación. Además, empleando esta técnica y otras técnicas experimentales, se ha llevado a cabo un estudio transversal sobre el envejecimiento en células T CD4+ de memoria en ratones hembra. Se había observado en trabajos previos que la propiedades mecánicas y biofísicas celulares evolucionan con la edad de los individuos, perdiendo en promedio funcionalidad progresivamente para el conjunto de una población de ratones. Los resultados obtenidos en esta tesis muestran que las propiedades de las células T de individuos longevos son similares a las de individuos adultos jóvenes y sugieren que, de alguna forma, los ratones que alcanzan una longevidad excepcional logran mantener o recuperar estas propiedades en las células T.
Para el desarrollo de una nueva metodología de análisis para la técnica de citometría de deformabilidad basada en constricciones, la cual permita medir células individuales, ha sido necesario desarrollar protocolos experimentales y modelos mecánicos. Utilizando simulaciones computacionales se han estudiado factores clave que influyen en la deformación celular, como la presión diferencial en el dispositivo, su geometría y la de la célula. A partir de este estudio, en la tesis se propone un método de análisis heurístico basado en un modelo visco-hiperelástico cuasi-lineal. Esta técnica ha demostrado ser efectiva en la caracterización de propiedades viscoelásticas de células individuales, permitiendo obtener diferencias sutiles en su respuesta mecánica y aumentando notablemente las posibilidades de la técnica de citometría de deformación basada en constricciones.
ABSTRACT
This doctoral thesis is framed within the field of cell mechanobiology, focusing on the development of technologies and techniques for the analysis of mechanical cell behavior. The mechanical properties of cells have been associated with their biological functionality. These mechanical properties have been identified as biomarkers of cellular state. For example, changes in the cytoskeleton or in the cell nucleus that affect cell stiffness are related to changes associated with disease or aging processes, proliferation, differentiation and migration. The development of high-throughput cell mechanistic characterization techniques has progressed in the last decade through the use of microfluidic-based devices, which offer high efficiency and easy manipulation, thus representing important innovations in the field of mechanobiology. In particular, the constriction-based strain cytometry technique is particularly interesting, as it allows characterizing the mechanical behavior of cells for a variety of time ranges and maximum deformations reached. However, at the time of this thesis, the approaches available for this technique do not allow the mechanical properties of a single cell to be evaluated individually, and several authors have reported large variability in experimental measurements.
The main objective of the thesis has been the development of a new methodology for the microfluidic-based constriction deformability cytometry technique, in order to be able to perform single-cell mechanical measurements. For this purpose, micropipette aspiration has been used as a reference technique. With this technique, significant advances have been made in the automation of the analysis of aspiration experiments, through the development of software based on artificial intelligence, achieving high performance in the recognition of cells and the measurement of their deformation. In addition, using this technique and other experimental techniques, a cross-sectional study on aging in memory CD4+ T cells in female mice has been carried out. It had been observed in previous works that cellular mechanical and biophysical properties evolve with the age of the individuals, losing on average functionality progressively for the whole population of mice. The results obtained in this thesis show that the T cell properties of long-lived individuals are similar to those of young adult individuals and suggest that, somehow, mice that achieve exceptional longevity manage to maintain or recover these properties in T cells.
In order to develop a new analysis methodology for the constriction-based deformability cytometry technique to measure single cells, it has been necessary to develop experimental protocols and mechanistic models. Using computational simulations, key factors influencing cell deformation, such as differential pressure in the device, its geometry and the geometry of the cell, have been studied. From this study, a heuristic analysis method based on a quasi-linear visco-hyperelastic model is proposed in the thesis. This technique has proven to be effective in the characterization of viscoelastic properties of individual cells, allowing to obtain subtle differences in their mechanical response and increasing significantly the possibilities of the constriction-based deformability cytometry technique
Artificial intelligence aided design of microstructured surfaces for tribology and biointerfaces engineering
No full textThe interaction between two or more substances, whatever their types are, starts through their surfaces. Because of that, the surface is one of the most important parts of the interaction between elements, especially when considering solid objects. Good examples of the importance of surfaces are living organisms, which have developed surfaces with topologies and topographies at the micro- and nanoscale, and even hierarchical surfaces to reach unique properties that allow them to survive in the environment. Lotus plant leaves exhibit superhydrophobic properties that allow them to repel water and achieve a self-cleaning surface. Some marine animals are also known for the shapes of their scales, which give them low hydrodynamic resistance, even oleophobicity (capability to repel organic compounds), thus preventing the adhesion of non-desired molluscs and parasites on their surface.
Many scientists have worked extensively on the development of concepts, prototypes and devices with patterned surfaces to achieve properties similar to those of living organisms, a process known as bioinspiration. However, the interactions between substances at micro- and nanoscales are highly complex processes. Due to this fact, physical models to control these properties are scarce.
The main objective of this doctoral thesis is the development of artificial intelligence models for predicting the properties acquired by a material thanks to surface patterns. For this purpose, two highly relevant case studies have been selected.
The first case is the control and modification of wettability. This case study is very significant since different wettability states are included, standing out the superhydrophobicity functionality above mentioned. Wettability is measured by using the contact angle between a water droplet and the solid substrate. Therefore, this feature is the target to be predicted by the artificial intelligence.
The second case is the lubricated friction in machine elements with microtextured surfaces, such as rolling bearings, cams and gears. These elements generate non-conformal contacts with different lubrication regimes from elastohydrodynamic to boundary conditions. In this case, the microtextures are dimples capable of reducing friction in lubricated contacts because they act as lubricant microreservoirs and trap solid particles. Friction reduction is an essential issue to save energy and reduce emissions. In this case, artificial intelligence is developed for predicting the friction coefficient.
In order to generate and optimise the artificial intelligence models, the dataset is an important factor. In both cases, a library of microtextured surfaces has been developed. Each library contains information about the shape of the textures and the textures distribution along the surface, among other features. Moreover, a preprocessing procedure is applied to the data for reducing the time consumption and achieving better results.
Once the artificial intelligence models have been developed, their validation and test have been performed with new microtextured samples with the aim of selecting the best algorithm. Furthermore, the best models have been employed to find the optimal microtextures for each case study.
Finally, a new design methodology has been proposed for applying any surface pattern to three-dimensional objects. This last point has been developed since the majority of the scientific publications in literature study the microtextured surfaces on flat substrates, and not upon the final devices. The methodology combines different software for achieving devices that merge metamaterials and metasurfaces. These designed devices can be manufactured with advanced additive manufacturing technologies, such as two photon-polymerisation. The new design methodology is expected to be a starting point for the development of new bioengineering and biomedical devices that enhance healthcare, and even it may be applied to other research areas.
RESUMEN
La interacción entre dos o más sustancias comienza a través del contacto entre sus superficies. Por ello, la superficie es un elemento crítico en la interacción entre elementos. Un buen ejemplo de la importancia de la superficie son los organismos vivos, que mediante la evolución han desarrollado superficies con topologías y topografías en la micro- y nanoescala. Incluso superficies jerárquicas para alcanzar propiedades inusuales que les permitan sobrevivir en el medio. Las hojas de la flor de loto son superhidrófobas, propiedad que les permite repeler el agua y adquirir propiedades autolimpiantes. También algunos animales marinos son estudiados porque la disposición y topografía de sus escamas les confieren una baja resistencia hidrodinámica, incluso oleofobicidad (capacidad de repeler los compuestos orgánicos) evitando así la adhesión de moluscos y parásitos indeseados.
Científicos de todo el mundo han trabajado en el desarrollo de conceptos y dispositivos con superficies texturizadas, para lograr propiedades similares a las de los organismos vivos. Sin embargo, las interacciones entre sustancias en la micro- y nanoescala es un proceso de elevada complejidad. Por ello, los modelos físicos para controlar estas propiedades son escasos.
El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de modelos de inteligencia artificial que puedan predecir propiedades que son adquiridas a través del texturizado superficial. Para ello, se han seleccionado dos casos de estudio de elevada importancia.
El primero es el control y modificación de la humectabilidad de materiales. Este caso es relevante ya que en él se incluyen diferentes estados de humectación como la superhidrofobicidad. La humectabilidad se mide a través del ángulo de contacto que forman un sólido y una gota de agua, y por tanto, será la propiedad objetivo para los modelos de inteligencia artificial.
El segundo es el estudio de la fricción lubricada en contactos microtexturizados de elementos de máquinas, como rodamientos, levas o engranajes. Estos elementos generan contactos no conformes, haciendo que la lubricación vaya desde la elastohidrodinámica hasta la límite. En este caso, se emplean microtexturas en forma de hoyuelos que actúan como depósitos reteniendo el lubricante y además atrapan partículas consiguiendo reducir la fricción. La fricción es un problema esencial, ya que ésta es una de las causas principales de consumo de energía en máquinas, afectando al medioambiente y al agotamiento de fuentes de energía. En este caso, el objetivo a predecir por los modelos de inteligencia artificial es el coeficiente de fricción.
Para la generación de los modelos de inteligencia artificial es fundamental el conjunto de datos. En ambos casos, se han desarrollado colecciones de texturizados donde se recoge información sobre la forma de las texturas y su distribución, entre otras características. Además, se ha realizado un procesamiento previo de los datos para lograr reducir el tiempo de ejecución y mejorar los resultados.
Una vez se han optimizado los algoritmos, se ha realizado su validación y comprobación en nuevos conjuntos de datos. Con ello, se selecciona el mejor algoritmo y se emplea para encontrar los microtexturizados óptimos de cada caso de estudio.
Por último, se propone una nueva metodología de diseño que permita aplicar cualquier patrón de texturizado a objetos tridimensionales, ya que en la literatura la mayoría de los estudios sobre optimización de superficies se realizan solamente en probetas planas, y no sobre los dispositivos finales. Esta metodología combina diferentes programas para lograr dispositivos que hibridan metamateriales y metasuperficies y que pueden ser fabricados mediante avanzadas tecnologías de fabricación aditiva como la fotopolimerización de dos fotones. Se espera que esta metodología permita el desarrollo de nuevos dispositivos biomédicos que mejoren la salud de los pacientes, e incluso pueda ser aplicada a otras áreas
Diseño y Caracterización de un convertidor DC/DC reductor síncrono basado en tecnología GaN
No full textResumen:
El presente Trabajo de Fin de Grado consiste en el diseño, fabricación y caracterización de un convertidor DC/DC reductor síncrono con transistores de Nitruro de Galio (GaN) en lugar de los transistores convencionales de silicio (Si).
La tecnología de GaN ha surgido como una alternativa prometedora a los transistores de Si debido a su alta velocidad de conmutación, baja resistencia a la conducción y menor capacidad de entrada. Estas características permiten que los dispositivos de GaN operen a frecuencias más altas con menor pérdida de energía, lo que se traduce en una mayor eficiencia y densidad de potencia para los convertidores de energía.
En este Trabajo de Fin de Grado, se ha procedido tanto a la realización del cálculo teórico como a la simulación del diseño para poder dimensionar todos los componentes de potencia. Además, se han diseñado tanto los esquemáticos como el PCB teniendo en cuenta las características de los componentes y capacidades del convertidor. Se han montado los componentes en el PCB diseñado dando lugar al convertidor como tal.
Finalmente, se caracterizó el diseño del convertidor realizando un plan de validación a través de ensayos. Así, se verificaron tanto los cálculos como las simulaciones realizadas durante el diseño y especificación del proyecto.
Abstract:
This Final Degree Project consists of the design, fabrication and characterization of a synchronous DC/DC step-down converter with gallium nitride (GaN) transistors instead of conventional silicon (Si) transistors.
GaN technology has emerged as a promising alternative to Si transistors due to its high switching speed, low conduction resistance and lower input capacitance. These characteristics allow GaN devices to operate at higher frequencies with lower power loss, resulting in higher efficiency and power density for power converters.
In this Final Degree Project, both the theoretical calculation and the design simulation have been carried out in order to size all the power components. In addition, both the schematics and the PCB have been designed taking into account the characteristics of the components and capacities of the converter. The components have been assembled on the designed PCB resulting in the converter as such.
Finally, the design of the converter was characterized by carrying out a validation plan through tests. Thus, both the calculations and the simulations performed during the design and specification of the project were verified
Detección de melanoma en imágenes dermatoscópicas mediante el uso de información contextual y Redes Neuronales Convolucionales
No full textResumen:
La detección temprana del melanoma, considerado como el tipo de cáncer de piel más agresivo, es de vital importancia para evitar su rápida propagación y disminuir las tasas de mortalidad en etapas avanzadas. Sin embargo, su diagnóstico supone importantes desafíos debido a la diversidad en las características de las lesiones y la poca accesibilidad a médicos expertos en el área de la dermatología.
El método de detección más empleado por médicos especializados es la derma toscopia, un método no invasivo que permite visualizar imágenes aumentadas de las lesiones de piel en busca de potenciales patrones característicos de una lesión maligna. Sin embargo, este sistema puede derivar en falsas interpretaciones, además de no ser una herramienta accesible a todos los servicios médicos.
Ante este escenario, surge la necesidad de desarrollar nuevos métodos de diagnósti co efectivos y precisos, por lo que en el presente Proyecto Fin de Grado se desarrolla un sistema de clasificación de imágenes basado en aprendizaje profundo capaz de generar un diagnóstico de melanoma sobre imágenes dermatoscópicas, tomando en cuenta además, información contextual del paciente como la parte del cuerpo donde se aloja la lesión, el sexo y la edad; siendo estos parámetros tomados en cuenta por dermatólogos al momento de dar un diagnostico.
El modelo presentado ha sido entrenado, validado y evaluado empleando los con juntos de datos ofrecidos por la Society for Imaging Informatics in Medicine (SIIM) en colaboración con el Intemational Skin Imaging Collaboration (ISIC) para su des afío propuesto para los años 2019 y 2020. Se ha desarrollado un sistema dividido en tres etapas o módulos: evaluando en el primer módulo las imágenes dermatoscopicas, en el segundo los datos contextuales del paciente y en el tercero el ensamblado de am bos módulos, donde se realiza una ponderación de predicciones por el método de Soft Voting. Con este sistema se consigue realizar un diagnóstico con una exhaustividad del 75,62 % y una precisión del 56,75 %.
Abstract:
Early detection of melanoma, considered the most aggressive type of skin cancer, is of vital importance to prevent its rapid spread and reduce mortality rates in advanced stages. However, its diagnosis poses significant challenges due to the diversity in the characteristics of the lesions and the low accessibility to expert physicians in the field of dermatology.
The detection method most used by specialized doctors is dermoscopy, a non invasive method that allows viewing magnified images of skin lesions in search of potential characteristic patterns of a malignant lesion. However, this system can lead to false interpretations, in addition to not being a too!accessible to ali medica! services.
Given this scenario, the need arises to develop new effective and precise diagnostic methods, so in this Final Degree Project an image classification system based on deep learning capable of generating a diagnosis of melanoma on dermoscopic images is developed. also taking into account the contextual information of the patient such as the part of the body where the lesion is located, the sex and the age of the patient; These parameters are taken into account by dermatologists when making a diagnosis.
The presented model has been trained, validated and evaluated using the data sets offered by the Society far Imaging Informatics in M edicine (SIIM) in collaboration with the Intemational Skin Imaging Collaboration (ISIC) for their proposed challen ge for the year 2019 and 2020. A system divided into three stages or module was developed, evaluating in the first module the dermoscopic images, in the second the contextual data of the patient and in the third the assembly of both modules, where a weighting of predictions is carried out after the method of textitSoft Voting. With this system it is possible to carry out a diagnosis with a completeness of 75.62 % and a precision of 56.75 %
Classical and quantum reservoir computing : development and applications in machine learning
No full textReservoir computing es un novedoso algoritmo de aprendizaje automático que utiliza un sistema dinámico no lineal para procesar y aprender eficientemente patrones temporales complejos en los datos, proporcionando una herramienta eficaz y potente para propagar sistemas dinámicos en el tiempo.
El objetivo de esta tesis es investigar los principios de reservoir computing y desarrollar variantes originales del algoritmo capaces de abordar diversas aplicaciones en el aprendizaje automático. La investigación demuestra la robustez y adaptabilidad del algoritmo en dominios muy diferentes, incluyendo la predicción de series temporales agrícolas y la propagación temporal de sistemas cuánticos. Además, la tesis explora el algoritmo de reservoir computing cuántico, una variante de computación cuántica del método, que tiene el potencial de manejar conjuntos de datos de mayor dimensión y generar representaciones cuánticas de los datos que serían difíciles de simular eficientemente utilizando métodos clásicos.
La primera contribución consiste en desarrollar una novedosa metodología basada de reservoir computing a la predicción de precios de productos agrícolas, lo cual es crucial para garantizar la sostenibilidad del mercado alimentario. Los resultados muestran que reservoir computing, junto con una inteligente descomposición de la serie en componentes de tendencia, estacionalidad y residuos, supera a los métodos tradicionales de predicción de series temporales.
La siguiente contribución de la tesis está dedicada a resolver la ecuación de Schrödinger para sistemas cuánticos complejos. En primer lugar, se diseña un modelo de redes neuronales, mediante la selección óptima de datos de entrenamiento y la incorporación de una función de pérdida adicional, que permite reproducir con éxito estados de alta energía para Hamiltonianos complejos. Además, se propone un nuevo método de reservoir computing para propagar eficientemente las funciones de onda cuánticas en el tiempo, permitiendo el cálculo de todos los estados propios de un sistema cuántico dentro de un rango de energía específico. El método resultante se utiliza para estudiar sistemas prominentes en el campo de la química cuántica y el caos cuántico.
La última contribución de la tesis se centra en la el diseño óptimo del algoritmo de reservoir computing cuántico, tanto para tareas temporales como no temporales. Los resultados demuestran que las familias de circuitos cuánticos con mayor complejidad, según el criterio de mayorización, ofrecen un rendimiento superior en tareas de aprendizaje automático. Además, se evalúa el impacto del ruido cuántico en el la calidad de las predicciones del algoritmo, revelando que el ruido de amplitude damping puede ser beneficioso para el algoritmo, mientras que la corrección de los ruidos depolarizing y phase damping debe ser prioritaria. Además, este estudio se emplea para construir una red neuronal híbrida cuántico-clásica que aborda un problema fundamental en el diseño de nuevos fármacos, destacando los beneficios del reservoir computing cuántico para resolver problemas punteros.
ABSTRACT
Reservoir computing is a novel machine learning algorithm that uses a nonlinear dynamical system to efficiently process and learn complex temporal patterns from data, providing an effective and powerful tool for propagating dynamical systems over time.
The objective of this thesis is to investigate the principles of reservoir computing and develop state-of-the-art variants of the algorithm capable of addressing diverse applications in machine learning. The research demonstrates the algorithm’s robustness and adaptability across very different domains, including agricultural time series forecasting and the time propagation of quantum systems. Additionally, the thesis explores quantum reservoir computing, a quantum computing variant of the method, which has the potential to handle higher-dimensional datasets and generate quantum representations of data that would be challenging to simulate efficiently using classical methods.
The first contribution of this thesis consists in developing a reservoir computing-based methodology to predict future agricultural product prices, which is crucial for ensuring the sustainability of the food market. The results show that reservoir computing, together with a clever data decomposition in trend, seasonal and residual components, outperforms traditional forecasting methods.
The next contribution of the thesis is devoted to solving the Schrödinger equation for complex quantum systems. First, a neural network model is designed, by selecting suitable training data samples and incorporating an additional loss function, leading to the successful reproduction of high-energy states for complex Hamiltonians. Additionally, a novel reservoir computing framework is proposed to efficiently propagate quantum wavefunctions in time, enabling the computation of all eigenstates of a quantum system within a specific energy range. This approach is used to study prominent systems in the field of quantum chemistry and quantum chaos.
The last contribution of this thesis focuses on optimizing algorithm designs for quantum reservoir computing, both for temporal and non-temporal tasks. The results demonstrate that families of quantum circuits with higher complexity, according to the majorization criterion, yield superior performance in quantum machine learning. Moreover, the impact of quantum noise on the algorithm performance is evaluated, revealing that the amplitude damping noise can actually be beneficial for the performance of quantum reservoir computing, while the depolarizing and phase damping noise should be prioritized for correction. Furthermore, the optimal design of quantum reservoirs is employed to construct a hybrid quantum-classical neural network that tackles a fundamental problem in drug design, highlighting the benefits of quantum reservoir computing in solving cutting-edge problems
Sistema para el descubrimiento de patrones de uso de la bicicleta y movilidad de los usuarios de BiciMAD
No full textResumen:
El propósito general del proyecto es diseñar una aplicación web para la visualización de datos, la obtención de patrones y la predicción de bicicletas disponibles en las distintas estaciones del servicio BiciMAD. Para conseguir lograr los objetivos marcados se hará un análisis preliminar de los datos, seguidamente se procesarán y se hará un estudio para el descubrimiento de patrones. Posteriormente se realizará el sistema predictivo de bicicletas disponibles y se construirá una interfaz web donde convergerá toda la información relevante para los usuarios de BiciMAD.
En el presente proyecto se realizará primeramente un estudio de las tecnologías ya existentes con el objetivo de hacer uso de las que más se adaptan a las necesidades marcadas, seguidamente se establecerán los requisitos que se deben cumplir y se hará el análisis de datos junto al desarrollo del sistema que incluirá la visualización de datos. Finalmente se analizarán los resultados obtenidos por el sistema de predicción de disponibilidad de bicicletas y se llegará a las conclusiones obtenidas a lo largo de la realización del proyecto indicando también algunas ideas de como se podría continuar desarrollando y mejorando el sistema.
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Abstract:
The main purpose of this project is to design a web application for the visualization of data, obtaining patterns and predictions of available bicycles in different stations of the BiciMAD service. In order to achieve the objectives, a preliminary analysis of the data will be carried out, followed by data processing and a study of the discovered patterns. Subsequently, a predictive system of available bicycles will be created and a web interface will be built where all the relevant information for BiciMAD users will converge.
Firstly, a study of existing technologies will be carried out with the aim of making use of those that are best suited to the needs identified, then the requirements to be met will be established and the data analysis will be conducted together with the development of the system, which will include data visualization. Finally, the results obtained by the bicycle availability prediction system will be analyzed and the conclusions obtained throughout the project will be reached, also indicating some ideas on how the system could be further developed and improved