Effects of land use/land cover on soil and water losses at a plot scale, and on ecosystem resilience at a watershed scale

Alternative methods like remote sensing and controlled experiments are valuable for studying ecological disturbances in insular territories such as Puerto Rico. The study of major disturbances such as hurricanes, intense rainfall (erosive events) and landslides, are research topics that are underdeveloped in insular territories and are significant to our society. This work aims to investigate the response to extreme weather phenomena and resilience of the Culebrinas River Watershed (CRW) in Western Puerto Rico (PR). Since PR is constantly affected by extreme weather events, and the terrain can complicate experimental studies, we combined the use of remote sensing at a watershed scale to assess watershed resilience, and a rainfall simulator to assess soil erosion at a plot scale. At a watershed scale, relevant indicators –including gross primary production (GPP), normalized difference vegetation index (NDVI), actual evapotranspiration (ET), and land surface temperature (LST)– were analyzed to assess long-term resilience. At a plot scale, a rainfall simulator was used to quantify soil and water losses under different land cover conditions, including areas affected by small landslides. Results showed that in 2015, after an extended drought period, and 2017, after hurricanes Irma and Maria, the less disturbed areas recovered faster than regions with high anthropogenic activity. Since areas with large vegetation coverage showed better resilience and shorter recovery time, we assessed four treatments of soil coverage at a plot scale: T1) spontaneous vegetation, T2) spontaneous vegetation with small landslide, T3) desiccated vegetation and compacted soil, and T4) desiccated vegetation and compacted soil with small landslide. Results showed that vegetation is of rather importance in reducing landslide-induced sediment transport by capturing sediment.Utilizar métodos alternativos, como la percepción remota y los experimentos en ambientes controlados, son herramientas fundamentales para el estudio de perturbaciones ecológicas en territorios insulares como Puerto Rico. Este estudio tiene como objetivo evaluar la respuesta y resiliencia de la Cuenca del Río Culebrinas, en el oeste de Puerto Rico, ante estos fenómenos. Dado que la isla está expuesta a eventos meteorológicos de gran intensidad y que su topografía presenta desafíos para la implementación de estudios experimentales, se integró el uso de percepción remota, para evaluar la resiliencia de la cuenca y la aplicación de un simulador de lluvia para analizar la erosión del suelo a escala de parcela. A escala de cuenca, se analizaron indicadores clave, como la producción primaria bruta, el índice de vegetación de diferencia normalizada, la evapotranspiración real y la temperatura superficial del suelo, con el propósito de evaluar la resiliencia ecosistémica a largo plazo. A escala de parcela, el simulador de lluvia permitió cuantificar las pérdidas de suelo y agua en distintos tratamientos de cobertura del suelo, incluyendo áreas afectadas por pequeños deslizamientos. Los resultados indicaron que, tras el período de sequía en el 2015 y los huracanes Irma y María en 2017, las áreas menos perturbadas presentaron una recuperación más rápida. Dado que las zonas con mayor cobertura vegetal mostraron una mayor resiliencia y tiempos de recuperación más cortos, se evaluaron cuatro tratamientos de cobertura del suelo a escala de parcela: T1) vegetación espontánea, T2) vegetación espontánea con un pequeño deslizamiento, T3) vegetación desecada sobre suelo compactado y T4) vegetación desecada sobre suelo compactado con un pequeño deslizamiento. Los hallazgos destacan el papel fundamental de la vegetación en la reducción del transporte de sedimentos derivados de deslizamientos.USDA-NIFA-AGFEI; Puerto Rico Water Resources and Environmental Institute (PRWRERI)Spring202

Effects of the addition of biological polymers and biochar combined with rainwater harvesters in a Mollisol in the south semi-arid region of Puerto Rico

Soil health in arid and semi-arid regions is increasingly threatened by climate change, conventional agricultural practices, and water scarcity. This study investigates the impact of biopolymers-biochar soil amendments and innovative water harvesting practices to enhance soil health parameters in Puerto Rico’s agricultural landscapes. Chapter 1 evaluated the effects of four biopolymers mixed with biochar (Xanthan gum, Alginate, Chitosan, and PAM) on hydrophobicity, microbial activity, and necromass accumulation. Results showed that a 0.4% polymer rate combined with 0.1% coffee shrub biochar significantly impacted hydrophobicity, soil respiration, and necromass accumulation, with Xanthan showing the most substantial effects. Chapter 2 evaluated the effect of Biochar, Biochar-Xanthan, and Biochar-Xanthan on soil matric potential. Results showed that matric potential and soil-water dynamics varied over time and depth, by Biochar-Xanthan being more beneficial under less water-restricted periods and Biochar-Chitosan under water-restricted periods. Chapter 3 consisted of integrating rainwater harvesting practices in combination with biopolymer-biochar applications within Keyline designed tunnels under different irrigation regimes (reduced irrigation, reduced irrigation with rainwater harvester, and optimal irrigation) among four sampling times. Results showed significant changes in water-soluble organic carbon, fulvic/humic acids, and soil respiration. These findings suggest that biopolymer-biochar mixtures in combination with water harvesting practices help elucidate new ways to develop sustainable agricultural systems and promote soil resilience.La salud del suelo en las regiones áridas y semiáridas está siendo cada vez más amenazada por el cambio climático, las prácticas agrícolas convencionales y la escasez de agua. Este estudio investiga el impacto de enmiendas de suelo con biopolímeros y biochar combinados con prácticas innovadoras de recolección de agua, con el fin de mejorar la salud del suelo de un Molisol en Puerto Rico. El Capítulo 1 evaluó el efecto de cuatro biopolímeros mezclados con biochar (Xanthan, Alginato, Chitosan y PAM) en la hidrofobicidad, retención de agua, actividad microbiana y acumulación de necromasa. Los resultados mostraron que una tasa de polímero al 0.4% combinada con 0.1% de Biochar tuvo efectos significativos en la hidrofobicidad, la respiración microbiana y la acumulación de necromasa, siendo Xanthan el polímero que mostró los efectos más significativos. El Capítulo 2 evaluó el efecto del Biochar, Biochar-Xanthan y Biochar-Chitosan sobre el potencial mátrico del suelo. Los resultados mostraron que el potencial mátrico y la dinámica del agua en el suelo variaron con el tiempo y la profundidad, siendo Biochar-Xanthan más influyentes en periodos con menor restricciones hídrica y Biochar-Chitosan en periodos con restricciones hídricas. El Capítulo 3 consistió en integrar prácticas de recolección de agua de lluvia en combinación con aplicaciones de biopolímeros y Biochar dentro de túneles diseñados con Keyline bajo tres regímenes de riego a través de cuatro tiempos de muestreo. Los resultados indicaron cambios significativos en los niveles de carbono orgánico soluble en agua, la concentración y calidad de ácidos fúlvicos y húmicos y la respiración microbiana del suelo. Estos hallazgos sugieren que las mezclas de biopolímeros y Biochar, en combinación de prácticas de captura de agua, ayudan a explorar y entender nuevas formas de desarrollar sistemas agrícolas sostenibles y promover suelos saludables.National Institute of Food and Agriculture-Agriculture and Food Research Initiative (NIFA-AFRI) funds (Award No. 2021-67020-34396 and 2018-69002-27936)Spring202

Shear-induced assembly and breakage of suspensions of magnetic Janus particles with laterally shifted dipoles via Brownian dynamics simulations

We employ Brownian dynamics simulations to investigate the shear-induced assembly and breakup of aggregates in dilute suspensions of magnetic Janus particles with laterally shifted dipoles. By systematically displacing the magnetic dipole from its geometric center, given by the dipolar shift s, and the strength of magnetic interactions relative to flow- and Brownian-induced forces, given by the Péclet number Pe and the dipolar coupling constant λ, respectively, distinct aggregation regimes are revealed. At low dipolar shifts (s ≤ 0.1) and low Pe, shear-enhanced diffusion promotes particle collisions, leading to faster aggregation of particles forming elongated chains and looplike clusters that align with the flow. As Pe increases, these structures fragment into smaller aggregates and eventually disperse into gas-like arrangements. In contrast, particles with medium dipolar shifts (s ≥ 0.2) exhibit significant stability, forming compact vesicle- and micelle-like assemblies that resist shear-induced breakup even at high Pe, provided λ is sufficiently large. Orientational analysis indicates that particles maintain head-to-tail, head-to-side or parallel alignments under shear, depending on s and Pe. The critical Pe required to induce cluster breakdown increases with both s and λ, underscoring the stabilizing influence of lateral dipole displacement and strong magnetic interactions. Our findings indicate the transition to gas-like structure occurs when hydrodynamic and Brownian torques overcoming the interparticle torque. These findings provide fundamental insights into the non-equilibrium self-assembly of anisotropic colloids, offering a framework for designing advanced materials with tunable structural and dynamic properties in microfluidics, drug delivery, and magnetorheological applications.En este trabajo empleamos simulaciones de dinámica browniana para estudiar el ensamblaje y ruptura de agregados en suspensiones diluidas de partículas Janus magnéticas con dipolos desplazados lateralmente, bajo condiciones de flujo de cizalla. Mediante un análisis sistemático del desplazamiento dipolar (s) y los parámetros de acoplamiento (Pe, λ), identificamos distintos regímenes característicos. Para desplazamientos pequeños (s ≤ 0.1) y bajos números de P´eclet, el flujo mejora la difusión debido a que promueve las colisiones entre partículas, dando como resultado la formación de estructuras parecidas a loops enlongados. Al aumentar Pe, estos agregados se fragmentan progresivamente hasta alcanzar un estado disperso. En contraste, partículas con desplazamientos medios (s ≥ 0.2) forman estructuras compactas tipo vesícula que muestran significativa estabilidad incluso a altos Pe, siempre que λ sea suficientemente grande. El análisis de orden orientacional revela que las partículas adoptan configuraciones cabeza-cola o cabezalado y antiparalelas dependiendo de s y Pe. Demostramos que el valor critico de Pe necesario para romper los agregados aumenta con ambos parámetros (s,λ), destacando el papel estabilizador del desplazamiento dipolar. Los resultados sugieren una transición hacia un estado de dispersión tipo gas ocurre cuando los torques hidrodinámicos y brownianos sobre las partículas superan los torques resultantes de las interacciones interarticula. En general, los resultados proporcionan una comprensión fundamental del autoensamblaje en sistemas coloidales anisotrópicos bajo flujo, con implicaciones para el diseño de materiales inteligentes en aplicaciones de microfluídica, liberación controlada y sistemas magnetoreológicosThis research was supported by PREM Wisconsin - Puerto Rico Partnerships for Research and Education in Materials award No. 1827894. I would like to extend special thanks to the University of Wisconsin Complex Fluids Research Group, particularly to Professor Michael Graham, for their essential computational support and guidance.Spring202

La educación a distancia durante la pandemia del COVID-19: Experiencia en el departamento de educación agrícola

This study describes the perception of graduate and undergraduate students from the department of Agricultural Education in relation to distance education during the COVID-19 pandemic. The instrument used to measure the objectives was an online questionnaire which was completed by 15 students that were between the ages of 19 and 40 years old. It was found that 66.7% of students had not taken distance learning courses before the pandemic and 33.3% of the students remained neutral regarding distance education being a good alternative for Agricultural Education students and did not recommend it for laboratories. Among the benefits mentioned were that it allows you to work with the agenda/calendar and choose a learning method that best suits you. Among the preferred tools mentioned were live lessons and teacher-recorded videos. The main barrier identified was problems with the Internet and/or electricity.Este estudio describe la percepción de los estudiantes graduados y subgraduados del Departamento de Educación Agrícola en relación con la educación a distancia durante la pandemia del COVID-19. El instrumento utilizado para medir los objetivos fue un cuestionario en línea el cual fue completado por quince estudiantes. Estos se encontraban entre las edades de 19 a 40 años. Entre los hallazgos se encontró que 66.7% de los estudiantes no había tomado cursos a distancia antes de la pandemia. El 33.3% se mantuvieron neutrales en relación con que la educación a distancia sea una buena alternativa para estudiantes de Educación Agrícola y no la recomiendan para los laboratorios. Entre los beneficios mencionaron que permite trabajar con la agenda/calendario y utilizar métodos de aprendizaje que mejor se adapten. Como herramientas preferidas mencionaron lección en vivo y videos grabados por el profesor y como barrera principal indicaron problemas con el Internet y/o electricidad.Spring202

Broadband array architectures for reducing antenna noise temperature

Passive remote sensing applications rely heavily on precise measurements, thus necessitating the mitigation of interference and noise. This study proposes a method for measuring noise performance for an arbitrary antenna array receiver system. This is achieved by analyzing four key areas: low noise amplifier design, antenna design, array design, array representation as a multi-port network, and receiver design. By altering the characteristics of each of these areas we can measure the resulting noise of the receiver system and understand the benefits and disadvantages of each. This method offers valuable insights for the optimization of receiver systems with regards to noise mitigation and can serve as a method of noise performance study for future and existing architectures.Las aplicaciones de detección remota pasiva dependen en gran medida de mediciones precisas, lo que requiere la mitigación de interferencias y ruido. Este estudio proponeun método para medir el rendimiento del ruido para un arreglo receptor compuesto de antenas arbitrarias. Esto se logra mediante el análisis de cuatro áreas clave: diseño de amplificador de bajo ruido, diseño de antena, diseño del arreglo, representación de arreglo como una red multipuerto, y diseño del receptor. Al modificar las características de cada una de estas áreas, podemos medir el ruido resultante del sistema receptor y comprender sus ventajas y desventajas. Este método ofrece información valiosa para la optimización de los sistemas receptores en cuanto a la mitigación de ruido y puede servir como método de estudio del rendimiento del ruido para diseños futuros y existentes.This work has been supported in part through SpectrumX, the National Science Foundation (NSF) Spectrum Innovation Center, funded via Award AST 21-32700 and operated under Cooperative Agreement with NSF by the University of Notre Dame.Spring202

Design, development and analysis of Raman spectroscopy multivariate and machine learning methods for non-invasive, real-time monitoring of cell culture media and supernatants in a cardiac differentiation system

The complexity of cellular manufacturing processes necessitates advanced monitoring tools to ensure the quality of cell-based products for regenerative medicine. The use of cell culture media is important for manufacturing process because it is a complex mixture essential for cell growth, differentiation, and metabolic processes. This study evaluates the integration of Raman spectroscopy with multivariate and machine learning to monitor cellular media, glucose quantification, and cardiac differentiation from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs). Raman spectra of powdered cell culture media were analyzed to identify chemical variations related to biomolecules. Principal Component Analysis (PCA) differentiated media based on glucose and pyruvate concentrations, while Partial Least Squares (PLS) regression quantified glucose in complex mixtures, mitigating heterogeneity with composite sampling. For cardiac cell differentiation from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs), Raman spectroscopy identified biomolecular variations in cell supernatants collected at different process stages. While PCA highlighted trends related to differentiation on day 15, machine learning models—Random Forest, Deep Neural Networks, and K-Nearest Neighbors—showed superior performance, achieving over 80% accuracy in classification tasks. These models demonstrated potential for early-stage differentiation monitoring, enabling quality control and cost reduction in cell manufacturing. This work emphasizes the utility of Raman spectroscopy coupled to multivariate analysis and machine learning as a tool for quality control and early prediction of cell potency in a cell manufacturing process offering a low-cost, at line, non-invasive, real-time solution for improving the consistency and reliability of cellular manufacturing processes.La complejidad de los procesos de manufactura celular exige herramientas avanzadas de monitoreo para garantizar la calidad de los productos celulares en medicina regenerativa. El uso de medios de cultivo celular es importante para el proceso de fabricación porque es una mezcla compleja esencial para el crecimiento celular, la diferenciación y los procesos metabólicos. Este estudio evalúa la integración de espectroscopía Raman con métodos multivariados y de aprendizaje automático para monitorear medios celulares, cuantificación de glucosa y diferenciación cardíaca de células madre pluripotentes inducidas humanas (hiPSCs, por sus siglas en inglés). Espectros Raman de medios de cultivo celular en polvo fueron analizados para identificar variaciones químicas relacionadas con biomoléculas. El Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) distinguió los medios de cultivos según las concentraciones de glucosa y piruvato, mientras que la regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS, por sus siglas en inglés) cuantificó la glucosa en mezclas complejas, reduciendo la heterogeneidad mediante un muestreo compuesto. En la diferenciación cardíaca de hiPSCs, la espectroscopía Raman identificó variaciones biomoleculares en sobrenadantes recolectados en diferentes etapas del proceso. Aunque el PCA destacó tendencias relacionadas con la diferenciación en el día 15, los modelos de aprendizaje automático (Bosques Aleatorios, Redes Neuronales Profundas y Vecinos Más Cercanos) mostraron un rendimiento superior, alcanzando más del 80% de precisión en tareas de clasificación. Estos modelos demostraron potencial para el monitoreo temprano de la diferenciación, permitiendo el control de calidad y la reducción de costos en la manufactura celular. Este trabajo destaca la utilidad de la espectroscopía Raman acoplado a métodos multivariados y de aprendizaje automático como una herramienta para el control de calidad y predicción temprana de la potencia de células en un proceso de manufactura de células ofreciendo una solución de bajo costo, en línea, no invasiva y en tiempo real para mejorar la consistencia y confiabilidad de los procesos de fabricación celular.National Science Foundation Engineering Research Center for Cell Manufacturing Technologies (ERC – CMaT) under Grant No. 1648035; NSF Center for the Advancement of Wearable Technologies (CAWT) under award No. OIA-1849243NSFSpring202

Real-time American sign language recognition system using convolutional neural network

Sign language, as the primary form of communication used by the deaf and hard of hearing community, relies on hand gestures to facilitate communication both within the community and with others. However, communication between a deaf person and someone who doesn’t understand sign language can be very challenging. To bridge this gap, technology can be a valuable tool. Sign language recognition (SLR) is a field within computer vision that focuses on developing systems that can interpret hand gestures and translate them into spoken or written language in real time. This is particularly complex due to the need for high precision and fast response times. In this context, this study introduces a real-time system for recognizing American Sign Language (ASL) using YOLO models, offering a potential solution to improve communication between these groups. YOLO models renowned for speed and precision in object detection is a excellent choice for this challenge. The models demonstrated outstanding performance, achieving an accuracy between 93.7% in worse case and 94.4% in best case, coupled with impressive speed, boasting an average inference time between 2.8 and 3.2 milliseconds. This makes the models suitable for applications in real-time translation. Experimental results highlight the models’ ability to accurately and swiftly recognize ASL signs, showing great potential for enhancing communication and accessibility within the ASL community.El lenguaje de se˜nas es la principal forma de comunicaci´on utilizada por la comunidad sorda e hipoac´usica, ya que se basa en gestos manuales para transmitir mensajes de manera efectiva. Sin embargo, la comunicaci´on entre una persona sorda y alguien que no conoce este lenguaje puede resultar dif´ıcil. En este contexto, la tecnolog´ıa ofrece una herramienta valiosa para reducir esta barrera. El reconocimiento de lenguaje de se˜nas (SLR, por sus siglas en ingl´es) es un ´area de la visi´on por computadora que busca desarrollar sistemas capaces de interpretar los gestos de las manos y traducirlos en lenguaje hablado o escrito en tiempo real. Esta tarea es especialmente compleja, ya que requiere alta precisi´on y tiempos de respuesta muy cortos. En este estudio se presenta un sistema en tiempo real para el reconocimiento del Lenguaje de Se˜nas Americano (ASL) utilizando modelos YOLO, conocidos por su rapidez y precisi´on en tareas de detecci´on de objetos. Los modelos evaluados obtuvieron resultados destacados, con una precisi´on que vari´o entre el 93.7% y el 94.4%, y un tiempo de inferencia promedio entre 2.8 y 3.2 milisegundos. Estas caracter´ısticas los hacen adecuados para aplicaciones de traducci´on en tiempo real. Los resultados experimentales demuestran que los modelos son capaces de reconocer los signos del ASL de manera r´apida y precisa, mostrando un gran potencial para mejorar la comunicaci´on y la accesibilidad de las personas sordas en distintos entornos.This work was partially supported by the Center for the Advancement of Wearable Technologies (CAWT), funded by the National Science Foundation under Award No. OIA-1849243.Spring202

Modifications of energy-efficient water vapor condensation technologies for reforestation and human consumption in arid regions and tropical islands

Solar earth-water distillation technology is a suitable and cost-effective method for extracting water from arid lands. This water can be used for irrigation and human consumption, with modifications. Experiments were carried out in two locations in Puerto Rico with objectives of evaluating three different types of solar earth-water stills: trench type, box type and a commercially available still the Irripan. The trench-type stills evaluated were the traditional design of 1x1m, and elongated modifications with width to length ratios of 1/2 x 2 m and 1/4 x 4 m. The elongated trenches produced at least twice as much vapor condensate as the traditional trenches. Orientation of trenches in a north-south direction tended to produce slightly more condensate than in an east-west direction, yet with no significant differences. Box-type stills placed over bare ground were compared to stills placed over grass covered ground, with no statistical difference observed in the amount of water collected between grass and bare earth. Irripan water and dew collectors were modified to quantify dew collection and evaluate soil moisture retention capacity. Box stills over vegetation versus over bare earth were different if vegetation withstood high temperatures within stills leading to higher soil moisture and, under low rainfall, providing higher water collection capacity. Both stills, if used in multiple repetitions, can provide sufficient water for drinking, though water in box-type stills is of better quality yet less quantity than trench-type stills. Trench stills could suffice for reforestation and box stills could be used as well, if multiple stills are used. Irripans could provide sufficient water for reforestation. All technologies could prove useful for water collection in arid lands for reforestation. Further studies should be conducted to better understand and modify these systems in the future.La tecnología de destilación solar de agua en suelo es un método viable y económico para extraer agua de tierras áridas. Esta agua puede ser utilizada para riego y consumo humano, con algunas modificaciones. Experimentos se llevaron a cabo en dos sitios de Puerto Rico con el objetivo de evaluar tres tipos diferentes de destiladores solares de agua en suelo: tipo trinchera, tipo caja y un condensador disponible llamado "Irripan". Se evaluó el diseño tradicional de los destiladores trincheras con dimensiones de 1x1m, y modificaciones de la misma con dimensiones de 1/2 x 2m y 1/4 x 4 m. Las trincheras alargadas produjeron al menos la doble agua que las tradicionales. La orientación de las trincheras en dirección norte-sur tendió a producir un poco más que aquellas en dirección este-oeste, pero sin diferencias significativas. Destiladores tipo caja fueron colocados sobre grama versus suelo raso pero sin diferencias significativas en su recolección. Los colectores “Irripan” se modificaron para cuantificar la recolección de agua en suelo y evaluar la capacidad de retención de humedad del suelo. Las cajas sobre vegetación versus al suelo raso fueron diferentes, si la vegetación aguantaba el ambiente dentro de las mismas, lo que provocó una mayor humedad del suelo y, con baja precipitaciones, resulto en mayor capacidad de recolección de agua. Ambos destiladores, si usados en múltiples repeticiones, pueden rendir suficiente agua para sobrevivencia humana, aunque los destiladores tipo cajas son de mejor calidad, pero menor cantidad que los destiladores tipo trincheras. Los destiladores de zanja podrían ser suficientes para la reforestación. Los destiladores de caja también, si varios son usados. Los Irripans podrían rendir suficiente agua para la reforestación. Todas las tecnologías podrían resultar útiles para la recolección de agua en tierras áridas para la reforestación. Se deben realizar más estudios para comprender y modificar mejor estos sistemas en el futuro.Spring202

Exploring the revealed preferences on the selection of the dynamic toll lanes of PR-22 freeway users

This thesis examines travelers' choice behavior in the Dynamic Toll Lane (DTL) of Freeway PR-22 in Puerto Rico using a calibrated Logit Model with Mixed Effects. The logit model captured individual preferences and random taste variations. Results show that DTL price, corridor volume and speed, peak-hour periods, and the day of the week significantly affect DTL selection. While most users are price-sensitive, some prioritize reliability and congestion avoidance in their decision to select the PR-22 managed lane. The INCREASING_LOYALTY variable indicates that experienced users consistently choose the managed lane regardless of its price. The study, analyzing toll transaction records from the first 2019 trimester, offers valuable insights into the management of tolled freeways by informing pricing strategies and policy decisions for DTL facilities in Puerto Rico. The findings support the development of personalized tolling policies to optimize traffic flow, increase revenue, and enhance traveler experience by understanding key behavioral factors.Esta tesis examina el comportamiento de elección de los viajeros en el Carril Dinámico Expreso (CDE) de la Autopista PR-22 en Puerto Rico mediante un Modelo Logit calibrado con Efectos Mixtos. El modelo logit capturó las preferencias individuales y las variaciones aleatorias en los gustos de los usuarios. Los resultados muestran que el precio del CDE, el volumen y la velocidad del corredor, las horas pico y el día de la semana afectan significativamente la selección del CDE. Si bien la mayoría de los usuarios son sensibles al precio, algunos priorizan la confiabilidad y la prevención de la congestión al elegir el CDE. La variable INCREASING_LOYALTY indica que los usuarios experimentados eligen consistentemente el CDE, independientemente de su precio. El estudio, mediante el análisis de las transacciones de peaje del primer trimestre de 2019, ofrece información valiosa sobre la gestión de las autopistas con peaje, las estrategias de precios y las políticas para CDEs en Puerto Rico. Los hallazgos respaldan el desarrollo de políticas de peaje para optimizar el flujo de tráfico, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia del viajero mediante la comprensión de factores clave del comportamiento.Investigation subsidized with funds from the National Institute of Congestion Reduction.Spring202

A DoE approach to wearable biosensor design and machine learning for sweat sample analysis and monitoring

This thesis addresses the need for improved tools to monitor L-Histidine. This amino acid plays a key role in histamine production, a biomarker in allergic reactions. The present work focuses on the technological development of a wearable label-free biosensor enhanced by machine learning for data analysis. In this work, laser-scribed graphene (LSG) electrodes were manufactured and characterized using Design of Experiments (DoE). The LSG electrode manufacturing process was optimized, and the electrodes were integrated into a microfluidic flow cell. The LSG electrodes, which served as sensors, were activated through cyclic voltammetry (CV) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Following this, experimental data related to different L-Histidine concentrations were acquired using CV, providing the input for the machine learning platform. The platform's ability to detect L-Histidine was improved using Machine learning algorithms, including Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLP-NN), Support Vector Machines (SVM), and Random Forests (RF). These algorithms were used to analyze the electrochemical data. The results demonstrated the successful development of an LSG-based electrochemical platform for label-free L-Histidine detection. The platform exhibited promising analytical capabilities, with machine learning models achieving high classification accuracy. This research contributes to developing wearable sensing technologies for potential applications in allergy-related studies.Esta tesis aborda la necesidad de herramientas mejoradas para monitorear la L-Histidina. Este aminoácido desempeña un papel clave en la producción de histamina, un biomarcador en reacciones alérgicas. El presente trabajo se centra en el desarrollo tecnológico de un biosensor portátil, sin marcaje, optimizado mediante aprendizaje automático para el análisis de datos. En este estudio, se fabricaron y caracterizaron electrodos de grafeno grabado por láser (LSG) utilizando Diseño de Experimentos (DoE). Se optimizó el proceso de fabricación de los electrodos LSG, y estos se integraron en una celda de flujo microfluídica. Los electrodos LSG, que actuaron como sensores, se activaron mediante voltametría cíclica (CV) y espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS). A continuación, se adquirieron datos experimentales relacionados con diferentes concentraciones de L-Histidina utilizando CV, suministrando los datos de entrada a la plataforma de aprendizaje automático. La capacidad de la plataforma para detectar L-Histidina se mejoró mediante algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo Redes Neuronales Perceptrón Multicapa (MLP-NN), Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y Bosques Aleatorios (RF). Estos algoritmos se utilizaron para analizar los datos electroquímicos. Los resultados demostraron el desarrollo exitoso de una plataforma electroquímica basada en LSG para la detección de L-Histidina sin marcaje, donde los modelos de aprendizaje automático alcanzaron una alta precisión de clasificación. Esta investigación contribuye al desarrollo de tecnologías de detección portátiles para posibles aplicaciones en estudios relacionados con alergias.This work was supported by National Science Foundation Grant OIA-1849243, Center for the Advancement of Wearable Technologies (CAWT)Spring202