[ Inicio | Actas | Programa | Registro | Trabajos de investigación | Pósteres | Tesis invitadas ]

Trabajos de investigación

MOOC para la enseñanza en tiempos de COVID-19

Marlon Altamirano Di Luca

La CoVID-19, enfermedad originada por el virus SARS-CoV-2, hizo que se fortalecieran los procesos de capacitación y superación profesional y en especial la integración entre los procesos industriales para los profesionales. Para el fortalecimiento de la enseñanza en tiempos de Covid-19, como solución viable lo constituye la integración de los Cursos Abiertos Masivos en Línea y su integración con la información que se almacena en las plataformas digitales educativa. El objetivo que se persigue en el presente trabajo es, fundamentar a partir de la integración de los Cursos Abiertos Masivos en Línea y las plataformas digitales, el conjunto de pasos para el fortalecimiento de la calidad de los cursos online en el proceso de enseñanza – aprendizaje. El método que se utiliza para evaluar la efectividad de la integración de los os Cursos Abiertos Masivos en Línea y las plataformas digitales para un proceso de enseñanza de calidad es el Delphi con criterio de experto. Se evidenció que el factor tiempo es la clave para fundamentar la integración entre los Cursos Abiertos Masivos en Línea y las plataformas digitales para un proceso de enseñanza. Se concluye que sin la medición de los resultados no se puede valorar el éxito de la integración de los os Cursos Abiertos Masivos en Línea y las plataformas digitales para un proceso de enseñanza de calidad.

[ Artículo ]

Control  ptimo basado en rechazo activo de perturbaciones para sistemas de segundo orden

Jose Jorge Carreño Zagarra

Históricamente, la industria de procesos ha reconocido la importante labor del control automático en el correcto funcionamiento de los procesos de producción. Aunque la estrategia de control preferida en la mayoría de dichas aplicaciones es la implementación de lazos de control PID simples (control proporcional, integral y derivativo), existe una serie de características que algunas veces no son consideradas de manera explícita en el diseño de este tipo de controladores, tales como retardos, perturbaciones, sistemas de fase no-mínima, variables no medibles, incertidumbre en los par metros, varianza en el tiempo, no-linealidades, restricciones e interacciones multivariables. En esta tesis doctoral se desarrolla un m todo de control óptimo por rechazo activo de perturbaciones que garantiza seguimiento robusto de referencias en presencia de perturbaciones e incluso incertidumbres en el modelo. También se propone el diseño de un controlador PI óptimo de dos grados de libertad para sistemas perturbados. Este documento presenta una revisión de los avances obtenidos en el trabajo doctoral durante los períodos 2018/2019 a 2020/2021.

[ Artículo ]

Clasificación de Uso y Cobertura del Suelo en el páramo ecuatoriano usando métodos basados en píxeles, objetos y aprendizaje profundo.

Marco Javier Castelo Cabay

En esta tesis el trabajo de investigación se centra en realizar la Clasificación de la Cobertura del Uso del Suelo (CCUS) en el páramo ecuatoriano. Concretamente en se han propuesto varios métodos de clasificación que fueron los siguientes: Clasificación Basada en Pixeles(CBP), Clasificación Basada en Objetos(CBO), y una Red Neuronal Profunda (RNP), se utilizó la plataforma Google Earth Engine (GEE) que permite procesar grandes cantidades de imágenes satelitales en la nube, se usaron diferentes parámetros como Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Bare Soil Index (BSI), también se añadieron otros predictores como la textura, altitud y pendiente. El páramo cumple un rol importante dentro de los ecosistemas a nivel mundial, regulan los recursos hídricos, retiene grandes cantidades de agua que después es liberada para el regadío o el consumo humano. En el Ecuador la pérdida de los páramos es cada vez más intensa debido a las actividades que el hombre realiza en estas zonas, por lo que es necesario un mecanismo que permita determinar los lugares en donde exista degradación de estos ecosistemas. En la evaluación de los modelos propuestos el mejor clasificador fue la que se obtuvo por medio de la RNP.

[ Artículo ]

La curación de datos en IoT: un enfoque de modelo de decisión

Francisco José de Haro Olmo

Los escenarios actuales del Internet de las Cosas (IoT) tienen que hacer frente a muchos desafíos, especialmente cuando se integra una gran cantidad de fuentes de datos heterogéneas, es decir, la curación de datos. En este sentido, el uso de datos de mala calidad puede producir terribles consecuencias, desde la toma de decisiones incorrectas hasta perjudicar el rendimiento en las operaciones. Por lo tanto, utilizar datos con un nivel aceptable de usabilidad se ha convertido en algo esencial para lograr el éxito. Proponemos una arquitectura de pipeline de IoTbig data que permite la adquisición y curación de datos en cualquier contexto de IoT. Hemos personalizado el pipeline incluyendo el enfoque DMN4DQ para poder medir y evaluar la calidad de los datos producidos por los sensores IoT. Además, hemos elegido un conjunto de datos reales procedentes de sensores en un contexto de IoT agrícola y hemos definido un modelo de decisión que nos permite medir y evaluar automáticamente la calidad de los datos con respecto a la usabilidad de los datos en el contexto.

[ Artículo ]

Avances en el modelado y control del clima de un invernadero

Francisco García Mañas

En este trabajo se presentan los avances conseguidos durante el segundo año de desarrollo de la tesis doctoral del autor, correspondiente al curso académico 2020/2021. Por un lado, se ha implementado un estimador de parámetros que permite adaptar en tiempo real y en línea un modelo dinámico de temperatura de un invernadero. Mediante ensayos experimentales, se ha demostrado que el estimador determina correctamente los parámetros del modelo, consiguiendo un error medio de 0,22°C frente a la temperatura medida. Por otro lado, se ha realizado un estudio de comparación de cinco reglas de ajuste para control por prealimentación, que se pueden aplicar cuando la inversión de retardos no es realizable a la hora de calcular un compensador. Dos de estas cinco reglas se han probado con éxito en un invernadero real para rechazar perturbaciones que afectan al problema de control de temperatura mediante ventilación natural.

[ Artículo ]

Contribuciones de control robusto para sistemas sometidos a perturbaciones

Angeles Hoyo

Desde un punto de vista general en ingeniería de control, los problemas de control más comunes en la industria son relativos al problema de regulación o rechazo a perturbaciones, errores de modelado, no linealidades y retardos. Generalmente las estrategias de control clásicas utilizadas para solucionar estos problemas (feedback linearization, control feedforward, control en cascada...) tienen en cuenta solo el modelo lineal. Sin embargo, siempre hay fuentes de error que no hacen posible que al aplicarlo se obtenga el rendimiento deseado. Por ello se requiere, en todas estas estrategias, una modificación específica para darle el grado de robustez del cual carecen. Esta tesis tiene como objetivo abordar estos cuatro problemas con estrategias clásicas de control, analizando su robustez y validando su desempeño tanto en simulación como en plantas experimentales (un invernadero y un fotobiorreactor). Este trabajo presenta una revisión de los avances realizados en los cursos 2018/2019, 2019/2020 y 2020/2021 en el marco de la presente tesis.

[ Artículo ]

Advanced predictive control strategies applied for controlling solar thermal systems

Igor Mendes Lima Pataro

The need to optimize and expand the production capacity of solar thermal power plants is still a challenge from the control engineering point of view. In this way, this work proposes new solutions based on predictive control strategies in order to improve the performance of solar thermal energy generation systems, focusing not only on the control of the solar collector fields but also on better performance of the entire connected subsystems. Thus, this paper summarizes the following results: i) developing a nonlinear hybrid controller, and ii), the preliminary studies of a guaranteed nominal stable controller with feedforward compensation. The results are demonstrated by applying such strategies in a simulated environment for case studies of the CIESOL solar plant located at the University of Almer´ıa. As a result, the hybrid nonlinear control strategy reduces the reference tracking error compared to a non-hybrid strategy. On the other hand, a nominally stable controller proposal has an essential contribution with attractive features for controlling solar collector field systems.

[ Artículo ]

Model-based methodology for the early warn detection of cucumber downy mildew in greenhouses

Liu Ran

Durante el año pasado, implementamos y validamos principalmente un nuevo enfoque que combina un modelo climático de invernadero mecanicista y un modelo de enfermedad para el pronóstico de la aparición de enfermedades en los invernaderos. El método se evaluó en NPADB (Base Nacional de Demostración de Agricultura de Precisión), Beijing, China, utilizando datos recopilados desde el trasplante hasta la infección primaria ocurrida en el invernadero, en la temporada de primavera de 2021. Primero, el modelo dinámico se usa para predecir el interior del invernadero. clima 72 horas por delante. Luego, esta predicción se usa como entrada al modelo de enfermedad para detectar la ocurrencia de la enfermedad por adelantado. Las predicciones para el mildiú velloso del invernadero se compararon utilizando datos medidos en tiempo real durante dos meses. Después de varios informes de falsos positivos, un informe positivo por ambos métodos se ajustó a la primera observación en el invernadero el 24 de abril de 2021. Por lo tanto, la principal contribución de este trabajo es la alerta temprana de mildiú velloso del pepino a través de modelos de clima y enfermedad acoplados, donde solo transitorio Se requieren entradas del pronóstico del tiempo.

[ Artículo ]

Un Servicio de Descubrimiento Proactivo para la Web de las Cosas

Juan Alberto Llopis

Un problema actual en el Internet de las Cosas (IoT) es la heterogeneidad de los dispositivos. Dispositivos que realizan la misma tarea funcionan y se comunican de distinta forma. Para evitar este problema, la Web de las Cosas (WoT) fue creada, una iniciativa apoyada por la World Wide Web Consortium (W3C) a través de una serie de recomendaciones. Sin embargo, para adaptar los dispositivos IoT a la WoT es necesario que cada dispositivo esté definido por un documento llamado Thing Description (TD). Para que cada dispositivo tenga una TD asociada se tiene que personalizar cada uno de los dispositivos. Además, una vez adaptados los dispositivos a la WoT, es necesaria una manera de buscarlos y registrarlos. Tanto la adaptación de IoT a WoT como la búsqueda y registro de dispositivos requiere de un proceso manual, un proceso que en entornos con un gran volumen de dispositivos requiere de una gran cantidad de recursos. Por lo tanto, se hace necesaria una manera automática de buscar, registrar y adaptar los dispositivos IoT a WoT. En este trabajo, presentamos un servicio de descubrimiento proactivo, capaz de localizar los dispositivos desplegados en la misma red y de adaptar los dispositivos IoT a WoT.

[ Artículo ]

Optimización del entrenamiento de las redes neuronales Pix2Pix

Marcos Lupión

Las redes generativas adversariales están ganando importancia en problemas como la conversión de imágenes, la traducción entre dominios y la estilización rápida. Sin embargo, el entrenamiento de estas redes sigue siendo poco claro porque a menudo da lugar a un comportamiento inesperado causado por la no convergencia, el colapso del modelo o un entrenamiento demasiado largo, lo que hace que la tarea de entrenamiento tenga que ser supervisada por el usuario y varíe con cada conjunto de datos. Para aumentar la velocidad de entrenamiento de las redes Pix2Pix (transformación de imagen de un dominio a otro), este trabajo incorpora el entrenamiento multi-GPU utilizando precisión mixta, junto con optimizaciones en el proceso de entrada de imágenes en la GPU. Además, para que el entrenamiento no sea supervisado y termine cuando se realicen las mejores transformaciones, se propone un método de parada temprana que utiliza la métrica de la Proporción Máxima de Señal a Ruido (PSNR).

[ Artículo ]

WoTnectivity: estableciendo un patrón de comunicación común para el manejo de dispositivos WoT

Manel Mena

La Web of Things propone un estándar para la definición de dispositivos IoT, la Thing Description. Conceptualmente, esta definición cubre una amplia gama de dispositivos, protocolos y tipos de datos. Por otro lado, la proliferación de dispositivos IoT y los rasgos que estos suelen exhibir, como el número limitado de recursos, lleva a la aparición de puntos de embudo que provocan la ralentización e incluso el mal funcionamiento de este tipo de dispositivos. Para resolver estos problemas, creamos el concepto de Digital Dice. Un Digital Dice es una representación digital de un dispositivo IoT basado en microservicios que hace uso del marco establecido por la Web of Things. En este artículo hablamos de la estrategia seguida por los Digital Dices para gestionar el problema de tener que conectarse a los múltiples protocolos utilizados por los dispositivos IoT. Para ello, en el artículo introducimos WoTnectivity, una librería que establece un patrón de comunicación común para el manejo de tipos de dispositivos y protocolos IoT de la manera más sencilla posible.

[ Artículo ]

Aceleración de planes de radioterapia de intensidad modulada basados en el método de Descenso por Gradiente

Juan José Moreno Riado

Los tratamientos de radioterapia aplican altas dosis de radiación a las células tumorales para romper la estructura de su ADN, intentando al mismo tiempo minimizar la dosis de radiación absorbida por las células sanas. El diseño personalizado y eficiente de los planes de radioterapia ha sido un gran reto desde el inicio de la aplicación de estas terapias. En este trabajo se implementa un planificador de radioterapia de intensidad modulada. El problema de optimización se formula en base al modelo EUD (Equivalent Uniform Dose) y se resuelve con el método del descenso por gradiente. Se desarrollan dos implementaciones paralelas del planificador, una para arquitecturas multicore y otra para GPU. Se evalúa el planificador en términos de precisión y eficiencia computacional de ambas implementaciones con un caso clínico. Esta evaluación se ha completado con procesadores multinúcleo y GPUs de última generación. Con el modelo desarrollado, se obtienen planes automáticos cercanos a las prescripciones clínicas en un tiempo muy reducido, ya que las implementaciones explotan muy eficientemente las arquitecturas modernas y alcanzan unos elevados índices de aceleración.n

[ Artículo ]

IoT aplicado al sector agroindustrial, uso de modelos como servicio y arquitectura cloud

Manuel Muñoz Rodríguez

El siguiente artículo describen los avances obtenidos durante el año 2021/2022 relacionados con la temática de la tesis. Esta se centra en el uso y desarrollo de una arquitectura IoT aplicada al sector agroindustrial. Desde el inicio de la tesis se han centrado todos los esfuerzos en desarrollar una arquitectura cloud IoT para la integración de diferentes fuentes de datos comerciales o de investigación en una misma arquitectura. Además, se ha conseguido obtener un valor añadido a estos datos generando sistemas para la ayuda a la toma de decisiones (DSS) en forma de servicio por medio de peticiones HTTP. Este tipo de servicios recibe el nombre Greenhouse Models as a Service (GMaaS) termino desarrollado dentro de la tesis. Se han realizado contribuciones de alto impacto en este sector y publicaciones en revistas divulgativas. En la actualidad se está realizando una nueva propuesta de arquitectura cloud IoT enfocada al sector industrial especialmente en el cultivo de las microalgas dentro del proyecto Sabana. Esta arquitectura trata de aportar un modelo de datos esta´ndar, servicios para la integración de datos, dahboard para la visualización y explotación de los datos con el objetivo de obtener un mejor control y supervisión de la planta.

[ Artículo ]

Algoritmo cuántico de segmentación de doble umbral para agricultura de precisión

Luis Ortega López

Las técnicas de procesado de imágenes han dotado a la agricultura de precisión de varias herramientas de análisis, seguimiento y/o diagnóstico. La captura de información de los campos y cultivos, así como su posterior procesamiento de manera eciente es un campo de interés. Una vez que la información es captada utilizando una gran variedad de cámaras y/o sensores, normalmente se realiza un procesamiento de estos datos para que su posterior análisis sea más able. El diseño de algoritmos cuánticos de procesamiento de imágenes ha alcanzado un gran interés en los últimos años debido a las características intrínsecas de la computación cuántica: un alto nivel de paralelismo y una baja complejidad temporal. Una de las líneas abordadas en esta tesis ha sido el desarrollo de un algoritmo tolerante a fallos para la segmentación de umbral dual. Esta segmentación podría ser muy interesante para su aplicación sobre imágenes test que muestren el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Las imágenes NDVI se utilizan para nes tan importantes como: la distinción entre materia vegetal y suelo, el control de la salud salud de las plantas, la densidad de materia vegetal, etc. El algoritmo cuántico desarrollado tiene un alto nivel de paralelismo, una complejidad temporal polinómica y se basa en la optimización de un circuito cuántico comparador. Dicho circuito cuántico ha sido evaluado en base a unas métricas consolidadas, demostrando superar a otros presentes en el estado del arte.

[ Artículo ]

Modelado y control del proceso de producción de microalgas mediante estrategias de aprendizaje automático

Pablo Otálora Berenguel

La producción de microalgas a nivel industrial es un proceso atractivo debido a sus múltiples aplicaciones, entre las que destaca el tratamiento de aguas residuales. Sin embargo, su marcado carácter biológico genera grandes dificultades a la hora de lograr su optimización. Esto implica la necesidad de grandes esfuerzos, tanto a la hora de obtener modelos descriptivos de diferentes aspectos del sistema, como para desarrollar estrategias de control que logren maximizar la productividad. Ante esta casuística, las técnicas de aprendizaje automático basadas en datos se presentan como una alternativa atractiva para atajar estos problemas. Este tipo de técnicas, cuando se encuentran respaldadas por un volumen suficiente de datos, son capaces de adaptarse muy bien a circunstancias diversas en problemas de elevada complejidad. Esta tesis tiene como objetivo el uso de técnicas basadas en datos para abordar el problema de optimización, modelado y control de la producción de microalgas, validando los resultados obtenidos tanto en simulación como en sistemas de producción reales. Este trabajo presenta los avances logrados en dicha tesis en los cursos 2020/21 y 2021/22.

[ Artículo ]

Transmisión de secuencias de imágenes JPEG2000 usando actualización condicional y compensación de movimiento controlada por el cliente

José Juan Sánchez Hernández

Este trabajo propone una estrategia para la transmisión de secuencias de imágenes JPEG2000 de alta resolución utilizando técnicas de actualización condicional y compensación de movimiento, en arquitecturas cliente/servidor que hagan uso del estándar de compresión JPEG2000 y el protocolo JPIP. Una de las principales contribuciones que se realizan en este trabajo, es que la actualización condicional y la compensación de movimiento se realizan en el lado del cliente, de modo que la técnica propuesta es compatible con cualquier servidor JPIP estándar. Este trabajo aprovecha la escalabilidad espacial que ofrece JPEG2000 para reutilizar los precintos de imágenes que ya han sido reconstruidas y visualizadas previamente por el cliente, y permite determinar qué precintos de la siguiente imagen de la secuencia han cambiado. De modo que el cliente en lugar de solicitar todos los precintos de la siguiente imagen, sólo solicitará aquellos que hayan cambiado y realizara´ una reconstrucción de la siguiente imagen haciendo uso de los precintos existentes de imágenes previas junto a los nuevos precintos que ha solicitado al servidor. Los resultados de nuestros experimentos demuestran que la calidad de las imágenes reconstruidas mejoran significativamente cuando además de la actualización condicional también se realiza una compensación de movimiento.

[ Artículo ]

Implantación de un sistema de videoconferencia multipunto a través de internet aplicando tecnología streaming

Teresa Santamaría-López

El uso de la tecnología Streaming para la transmisión de multimedios y de internet como medio de comunicación, puede llevarse a cabo por parte de todas las personas que tengan acceso a internet desde dispositivos inteligentes, se conoce como Streaming a la tecnología multimedia que puede enviar contenidos de audio y video al dispositivo que se encuentre conectado a internet. Usualmente para realizar el ancho de banda, se puede calcular la cantidad total de trafico recibido y envidado para un periodo de tiempo determinado. Cuyos resultados son expresados de una cifra por segundo, el método para realizar la medición para el ancho de banda se refiere al tiempo que se tarda en poder transferir uno o varios archivos. El resultado se obtiene al hacer la conversión de bps al hacer la división de los archivos por la cantidad de tiempo necesario para llevar a cabo la transferencia, los sistemas de videoconferencia requieren de una arquitectura distribuida de cliente servidor al usar la tecnología Streaming, la mayoría de pruebas de velocidad de internet se utilizan para hacer el cálculo de la velocidad de conexión del equipo de un usuario a internet, sin embargo, no existe una manera de poder realizar la medición del ancho de banda total, el uso de herramientas de videoconferencia y plataformas dentro del mercado, han tenido un crecimiento notorio debido al incremento del trabajo remoto.sumen

[ Artículo ]

Modelado y gestión energética de una microrred

Alex Omar Topa Gavilema

Este trabajo consiste en el modelado y gestión energética de una microrred (MR), mediante la utilización de modelos de caja blanca o caja negra para el control óptimo de la MR, a través de estos modelos y por medio de una o varias técnicas de optimización que se han probado durante los últimos años en la gestión energética de MRs. La fase inicial para la gestión energética de la MR empezó adoptando uno de los algoritmos de control más utilizados en la gestión energética de MRs, el control predictivo basado en modelo o “Model Predictive Control (MPC)”, con el objetivo de cubrir la demanda de carga de una oficina ubicada en el edificio CIESOL. Finalmente, los resultados de esta investigación se mostrarán, mediante la elaboración y publicación de artículos científicos en revistas de alto impacto, congresos nacionales e internacionales para validar la investigación realizada en esta línea de investigación.

[ Artículo ]