Jornada de investigación de Doctorandos Enero 2022
Fecha: 20 de enero de 2022
Organización de las Jornadas
- La jornada estará organizada en dos sesiones, la primera a las 15:00 y la segunda a las 16:30
- Cada ponente dispondrá de 10 minutos para realizar su presentación más 5 minutos para responder a preguntas.
- La sesión se realizará de forma telemática por Google Meet en un enlace enviado por correo electrónico a ponentes e interesados potenciales.
Presentaciones
Sesión 1: 15:00 - 16:15
| Ponente | Ponencia | Resumen |
|---|---|---|
| Gonzalo Carazo Barbero | Predicción de blooms de cianobacterias mediante el modelado y simulación de su evolución, y el uso de VAS para la toma óptima de medidas. | Las cianobacterias constituyen un riesgo en aguas de consumo o recreación, debido a las toxinas que pueden producir. Por ello, es importante realizar una adecuada monitorización de las mismas, para alertar sobre la existencia de blooms (afloramientos masivos) capaces de intoxicar a las personas que entren en contacto con ellos, o incluso a todo el ecosistema. Tradicionalmente, esta monitorización se lleva a cabo mediante redes de alerta temprana basadas en boyas fijas y mediante la toma manual de muestras, lo cual resulta costoso y permite obtener poca información del estado de las cianobacterias. El proyecto en el que se enmarca esta tesis propone automatizar la alerta temprana de los blooms mediante el uso de Vehículos Autónomos de Superficie (VAS). En particular, en esta presentación se exponen los métodos desarrollados hasta el momento, para 1) predecir la aparición de estos blooms mediante la simulación multi-física, y 2) optimizar, mediante técnicas heurísticas multi-objetivo, las trayectorias de los VAS de manera que la recogida de muestras sea lo más eficiente posible. |
| Daniel Loscos Barroso | Using MLPs to tackle circuit complexity |
Computational Complexity has struggled for decades to understand which Boolean functions can be computed with small circuits, a knowledge that would unlock new ways to face paramount open problems in Computer Science, such as P vs NP. We present a novel approach to the circuit complexity problem for 5-to-1-bit Boolean functions. We built the dataset of the functions with small encoding circuits and tested different classifiers to isolate them from the vast complementary set of functions with big encoding circuits. Simple multilayer perceptrons achieved 97.5% and higher accuracies. We introduce r-weights, a heuristic on neuron weights, to explain how and why this approach was so successful. |
| Ginés Carrascal de las Heras | Computación Cuántica - A Bayesian Network-based Quantum procedure for Failure Risk Analysis. | Dentro de mi trabajo en torno a la búsqueda de aplicaciones de la Computación cuántica, me gustaría presentar los avances realizados en un caso en concreto: El análisis de riesgo de fallo y su propagación en sistemas complejos como las redes de distribución eléctricas. Estos sistemas pueden modelizarse mediante redes bayesianas, pero resolver éstas tiene una complejidad que crece exponencialmente. En esta parte de mi tesis, defino un nuevo procedimiento basado en lo que hemos bautizado como “Restricted Quantum Bayesian Network” que nos permitirá resolver las redes bayesianas con las peculiaridades de estos sistemas mediante computadores cuánticos. |
| María Rodríguez Montes | Identificación automática de regiones climáticas atmosféricas. | La correcta identificación de regiones climáticas en la troposfera y la estratosfera tiene mucha importancia para caracterizar su variabilidad y estudiar el impacto del cambio climático sobre las mismas. En esta ponencia se presentan métodos de segmentación de imagen adaptados a diferentes regiones climáticas troposféricas y estratosféricas, entre ellas, los sistemas atmosféricos de alta y baja presión, como la baja de Islandia, o el alta de las Aleutianas, el vórtice polar, el jet del Atlántico Norte… Los resultados de estos métodos se utilizan en conjunto con datos de experto para alimentar clasificadores automáticos y así obtener predicciones fiables. Se presentarán también los resultados finales obtenidos para la región climática del vórtice polar estratosférico, su climatología e influencia del aumento de las emisiones de CO2 sobre el mismo. |
| Mohammadreza Rezaei | Optimization of energy consumption and reliability of cots srams in the presence of radiation | In the aerospace industry, Commercial-Off-The-Shelf (COTS) Static Random Access Memories (SRAMs) are a cost-effective solution for obtaining high performance at the system level, which is difficult to obtain using space-qualified components. Additionally, the usage of Dynamic Voltage Scaling (DVS) is commonly used in space environments, where low power consumption is a critical issue. This Thesis analyzes the sensitivity against Single Event Upsets (SEUs) of various COTS bulk SRAMs and Advanced Low-Power SRAMs against 15 MeV proton, 14 MeV neutron, and thermal neutron radiation when using DVS to save power. Experimental results show clear evidence that the sensitivity to SEUs increases when the power is lowered. 2 sets of successive technologies (130-nm, 90-nm, and 65-nm bulk SRAMs; and 150-nm and 110-nm A-LPSRAMs) are evaluated against 15 MeV protons and compared with results of 14 MeV neutrons. Experimental data are also compared with analytical simulations obtained by the MUSCA-SEP3 tool to predict the effect of DVS on the SEE sensitivity on more modern technologies in the ITRS/IRDS roadmap. Moreover, statistical methods have been developed to calculate the number of false events. These events can lead to failure in the ECC techniques which are studied using Monte Carlo simulations. |
Sesión 2: 16:30 - 17:45
| Ponente | Ponencia | Resumen |
|---|---|---|
| Jonathan Carrero | Optimización y análisis de complejidad de repartos de bienes bajo distintas condiciones de bienestar social | Estudios de optimización y análisis en los repartos de recursos de tipo MARA (Multi Agent Resource Allocation) cuando llevamos a cabo estrategias para obtener un mayor grado de satisfacción en dichos repartos. Asimismo, dentro de este entorno, estudios bajo diferentes condiciones de bienestar social en los que modificaremos el objetivo del repartidor cuando este lleva a cabo el reparto de recursos. Por último, aplicaciones de este tipo de problemas en entornos blockchain para aprovechar las características inherentes de la red, haciendo uso de los smart contracts, evitando comportamientos maliciosos y asegurando que las soluciones halladas tienen un alto grado de fiabilidad. |
| Golnaz Korkian | Analysis of the effects of natural radiation on commercial-off-the-shelf (cots) memories |
The democratization of Space is a developing event involving the introduction of marketing opportunities. It is a complete combination of Space into society in a sustainable style, either environmentally or economically. Therefore, today, large businesses and startups are using Space as a precious resource to modernize research procedures, boost creativity, reduce costs, and provide numerous enterprising ideas. The entrepreneurial and financial projects in Space introduce a new term called ”New Space.” The New Space ecosystem emphasizes novel and varied models of research and development, economics, and management. On the other hand, Space is aggressive to electronics by radiation and streams of charged particles (protons and electrons) provoked by galactic cosmic rays. These particles cause plenty of radiation effects known as Single Event Effects (SEEs). Engineers currently employ radiation-hardened devices to withstand radiation effects for space applications. Among these, COTS devices are increasingly adopted in safety-critical applications due to their low cost and high performance. COTS emerging non-volatile memories guarantee innovative memories to keep more data at less expense. This thesis endeavors to provide background and a description of the functionality of these memories against neutron, thermal neutron, and proton. |
| Daniel García Moreno | Clúster analógico para prototipado de aplicaciones | Actualmente, la computación analógica está recobrando bastante interés en los últimos años por parte de grupos de investigación, ya que se ha observado que el uso de técnicas de computación analógica presenta mejoras en eficiencia energética y de área, comparado con la computación digital, sobre todo en el campo de procesado de señal. Esto ha dado lugar a que en la literatura podamos encontrar desarrollos de aceleradores analógicos. En el proyecto de investigación que se va a presentar en esta jornada de doctorando se va a mostrar el uso de Field Programmable Analog Arrays (FPAA) como dispositivo para realizar computación analógica. Una FPAA es un chip reprogramable, equivalente a las FPGAs pero en el dominio analógico, que permite recrear en su interior diferentes circuitos analógicos, incluyendo la modificación en tiempo real de los parámetros de los componentes de estos circuitos, o directamente su topología, sin la interrupción del sistema. Estos chips adolecen de problemas de integración y de recursos disponibles, por lo que en este trabajo se propone la construcción de un clúster de 40 FPAAs que permite ejecutar aplicaciones complejas como redes neuronales de un tamaño superior a los visto en el estado del arte. |
| Pavél Llamocca Portella | Aportaciones al análisis predictivo de crisis emocionales mediante fuentes de información alternativas | Existe una fuerte evidencia clínica sobre la relación entre ciertos indicadores psicológicos/fisiológicos y el estado de ánimo de una persona. Uno de los principales objetivos de esta tesis es analizar esta relación en pacientes con diagnóstico de trastorno bipolar. Para ello se utilizan datos procedentes del Hospital Ntra. Sra. De la Paz, recopilados durante año y medio de indicadores subjetivos y objetivos de este tipo de pacientes mediante formularios diarios, smartwatches y con indicadores que el psiquiatra registra en las sesiones periódicas que mantiene con el paciente. El propósito del estudio es el de proveer información relevante al personal médico y a la familia del paciente para que se tome la mejor decisión en cuanto al diagnóstico en una primera fase, y al tratamiento como fase final. Debido a que los indicadores entre un paciente y otro pueden mostrar grandes diferencias, hemos optado por realizar un análisis personalizado. Técnicamente estamos aplicando métodos estadísticos y de machine learning a los datos recopilados para poder clasificar el estado de un paciente utilizando nueva información sobre el mismo. Tanto la integración de los datos como la implementación de algoritmos propios y la aplicación de técnicas se han desarrollado con lenguaje R y se encuentran disponibles en este GitHub: https://github.com/Lev85/Emotional-Analysis/ |
| Miguel Benito Parejo | Using Genetic Algorithms to select test cases for Finite State Machines with timeouts | El Testing de Software es una tarea cara y que suele durar mucho tiempo. Este inconveniente se acentúa en el caso de que el sistema presente tiempos de espera (timeouts) que afecten al comportamiento funcional. En este caso, es necesario invertir más tiempo para aplicar los tests, debido a dichas esperas. Por lo tanto, es deseable reducir el número de tests a aplicar y, consecuentemente, el tiempo del proceso de testeo, siempre y cuando la capacidad de detección de fallos de los tests no se vea afectada. En esta charla se expone un algoritmo genético que selecciona un subconjunto de tests desde un conjunto de tests iniciales para sistemas que presentan tiempos de espera, con el objetivo de mantener un buen nivel de efectividad. Se especifica el marco de trabajo, al igual que los conceptos generales de los algoritmos genéticos para el desarrollo de nuestra propuesta. Además, comentamos los distintos experimentos realizados y comparamos las soluciones con una selección de subconjunto aleatoria y el conjunto de test inicial. Finalmente, se mencionan posibles extensiones en las que se está trabajando actualmente, o que pueden dar lugar a trabajo futuro. |