Legacy architecture Presidential architectural, urban and social initiatives in 20th and 21st century France

Σκοπός αυτής της ερευνητικής εργασίας είναι η διερεύνηση του συσχετισμού της πολιτικής, της πόλης και της αρχιτεκτονικής από τα τέλη του 'Α παγκοσμίου πολέμου μέχρι σήμερα στη Γαλλία, και συγκεκριμένα η διερεύνηση του ρόλου της αρχιτεκτονικής ως όχημα πολιτικής επικοινωνίας των Γάλλων Προέδρων της Δημοκρατίας με το αίτημα της υστεροφημίας τους εξόχως ορατό.Περίληψη: Αντικείμενο της εργασίας είναι κτήρια στο Παρίσι που κτίστηκαν ως οράματα Γάλλων προέδρων της Δημοκρατίας από το 1969 έως και τις μέρες μας με σκοπό την πολιτική επικοινωνία και την υστεροφημία τους. Για τον σκοπό αυτό μελετήθηκαν 16 κτήρια, οράματα 6 προέδρων της Τρίτης Γαλλικής Δημοκρατίας.Presented on

Stator inter-turn fault diagnosis in direct-online starting permanent magnet motors

Περίληψη: Στην παρούσα διπλωματική εργασία έγινε ηλεκτρομαγνητική ανάλυση, με τη μέθοδο πεπερασμένων στοιχείων, ενός σύγχρονου κινητήρα μόνιμων μαγνητών με εκκίνηση γραμμής (Line start permanent magnet synchronous motor), όταν αυτός λειτουργεί με σφάλμα εσωτερικού βραχυκυκλώματος στα πηνία του στάτη. Η ισχύς του κινητήρα ήταν 750 watt και σε όλες τις περιπτώσεις που προσομοιώθηκαν λειτουργούσε υπό ονομαστικό φορτίο. Αρχικά, παρουσιάζεται μια ιστορική αναδρομή για την ανακάλυψη των ηλεκτρικών μηχανών και στη συνέχεια γίνεται κατηγοριοποίηση και ανάλυση χαρακτηριστικών των κινητήρων μονίμων μαγνητών. ΄Έπειτα, παρουσιάζονται τα σφάλματα που μπορούν να εμφανιστούν στους σύγχρονους κινητήρες μονίμων μαγνητών και επειδή η συγκεκριμένη μελέτη βασίζεται στα εσωτερικά βραχυκυκλώματα, ακολουθεί ένα κεφάλαιο ανάλυσης των μεθόδων διάγνωσης τους. Εν συνεχεία, παρουσιάζεται ο τρόπος σχεδίασης της γεωμετρίας του κινητήρα μέσα στο περιβάλλον του SimCenter Magnet, όπως επίσης και το μοντέλο του τροποποιημένου στάτη που δημιουργεί το εσωτερικό βραχυκύκλωμα μεταξύ τυλιγμάτων δύο πηνίων της ίδιας φάσης. Τα αποτελέσματα των προσομοιώσεων της κάθε περίπτωσης σφάλματος, εισάγονται στη matlab και αναλύονται συγκριτικά με αυτά της κατάστασης υγιούς λειτουργίας, έτσι ώστε να μπορούν να εξαχθούν συμπεράσματα. Για την διάγνωση των σφαλμάτων έγινε ανάλυση του αρμονικού περιεχομένου του ρεύματος στάτη χρησιμοποιώντας τις μεθόδους MCSA,EPVA,Negative Sequence Current, όπως επίσης και φασματική ανάλυση της ηλεκτρομαγνητικής ροπής του κινητήρα. Τέλος, χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος stray flux monitoring, η οποία βασίζεται στην παρακολούθηση της μαγνητικής ροής εξωτερικά του κινητήρα, κάνοντας χρήση αισθητήρων και ανάλυση του φάσματος συχνοτήτων των σημάτων τους.Summarization: In this thesis, an electromagnetic analysis was carried out using the finite element method on a line-start permanent magnet synchronous motor (LSPMSM) operating under an internal short-circuit fault in the stator windings. The motor had a power rating of 750 watts and in all simulated cases, it operated under nominal load. Initially, a historical overview of the discovery of electric machines is presented, followed by a classification and analysis of the characteristics of permanent magnet motors. Then, the faults that can occur in permanent magnet synchronous motors are discussed, and since this study focuses on internal short circuits, a chapter is dedicated to the analysis of their diagnostic methods. Subsequently, the design process of the motor geometry within the SimCenter Magnet environment is presented, along with the model of the modified stator that induces an internal short circuit between the windings of two coils of the same phase. The simulation results of each fault scenario are imported into MATLAB and analyzed comparatively against those of healthy operation, in order to draw conclusions. For fault diagnosis, harmonic analysis of the stator current was performed using the MCSA, EPVA, and Negative Sequence Current methods, as well as spectral analysis of the motor’s electromagnetic torque. Finally, the stray flux monitoring method was employed, which is based on tracking the magnetic flux outside the motor using sensors and analyzing the frequency spectrum of their signals

Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων μοντέλων μηχανικής μάθησης σε περιβάλλον Federated Learning

Thesis submitted by Georgios Valavanis in fulfillment of the requirements for the Diploma of Electrical and Computer EngineeringSummarization: Federated Learning (FL) has emerged as a paradigm for training machine learning models on decentralized data while preserving privacy. Despite its advantages, the process of hyperparameter fine-tuning remains a critical challenge within FL settings, primarily due to data heterogeneity, communication constraints, and the need for secure collaboration. The present diploma addresses the problem of efficient and privacy-preserving hyperparameter fine-tuning in FL environments by providing a framework that utilizes federated hyperparameter fine-tuning. Here, clients collaboratively explore hyperparameter configurations using local data. Then, after the best hyperparameters are found from the predefined hyperparameter space, a series of secure aggregation rounds takes place at the server. Our system leverages stratified k-fold cross-validation on clients to evaluate hyperparameter combinations locally, encrypted communication to protect model updates, and weighted aggregation to harmonize global model performance. Various classifiers are supported, such as Stochastic Gradient Descent and Gaussian Naive Bayes, providing extended implementation capabilities. Additionally, to ensure data privacy, our framework provides symmetric and asymmetric encryption for the client-server communication. Experimental results demonstrate the efficacy of the approach in achieving similar F1 scores to the implemented non-federated approach while maintaining scalability and security. This work contributes a practical methodology for hyperparameter fine-tuning in FL, balancing performance and privacy.Περίληψη: Το Federated Learning (FL) έχει αναδειχθεί ως μια μέθοδος εκπαίδευσης Machine Learning (ML) μοντέλων σε αποκεντρωμένα δεδομένα, που διατηρεί την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια. Ωστόσο, παρά τα πλεονεκτήματά του, το hyperparameter fine-tuning παραμένει μια κρίσιμη πρόκληση σε περιβάλλοντα FL λόγω της ετερογένειας των δεδομένων, των περιορισμών επικοινωνίας και της ανάγκης για ασφαλή συνεργασία. Σε αυτή τη διπλωματική εργασία θα αντιμετωπιστεί το πρόβλημα του αποδοτικού και ασφαλούς hyperparameter fine-tuning σε περιβάλλον FL. Προτείνεται ένα framework στο οποίο οι clients συνεργάζονται για να εξερευνήσουν συνδυασμούς υπερπαραμέτρων χρησιμοποιώντας τα τοπικά τους δεδομένα. Στη συνέχεια, αφού βρεθούν οι βέλτιστες υπερπαράμετροι, πραγματοποιείται μια σειρά από secure aggregation γύρους στο server. Οι clients αξιοποιούν το stratified k-fold cross validation για την τοπική αξιολόγηση των συνδυασμών υπερπαραμέτρων, την κρυπτογραφημένη επικοινωνία για την προστασία των updates του μοντέλου και το weighted aggregation για την δημιουργία του global model. Το υλοποιημένο framework υποστηρίζει διάφορους classifiers όπως Support Vector Machines και Gaussian Naive Bayes, προσφέροντας εκτεταμένες δυνατότητες. Επιπλέον, για να διασφαλιστεί η ιδιωτικότητα των δεδομένων, παρέχεται symmetric και asymmetric encryption στην επικοινωνία μεταξύ clients και server. Τα πειραματικά αποτελέσματα αποδεικνύουν την αποτελεσματικότητα αυτής της προσέγγισης στην επίτευξη παρόμοιων F1 scores με μια μη federated προσέγγιση, διατηρώντας παράλληλα την επεκτασιμότητα και την ασφάλεια. Η παρούσα εργασία συνεισφέρει μια πρακτική μεθοδολογία για το hyperparameter fine-tuning στο FL, εξισορροπώντας την απόδοση και την ιδιωτικότητα

Οπτικοποίηση παρατηρήσεων φύσης

Summarization: Natural parks are an essential part of our environment and provide unique opportunities for people to connect with nature. However, visitors to these parks often struggle to navigate the complex terrain and understand the natural surroundings. To enhance visitors' experience and encourage a deeper appreciation of nature, there is a need for interactive and informative tools that can assist visitors in navigating the park and learning about its unique features. This thesis presents the design and implementation of a web-based platform that addresses these challenges at the Technical University of Crete Natural Park. The platform combines real-time location sharing, user-generated content, educational activities, and interactive mapping to create a comprehensive digital companion for park visitors. Built using modern web technologies including TypeScript, React, Next.js, Node.js, Redis, the platform demonstrates how contemporary software architecture can enhance environmental education and park exploration.Περίληψη: Τα φυσικά πάρκα αποτελούν βασικό στοιχείο του περιβάλλοντος και προσφέρουν μοναδικές ευκαιρίες στους ανθρώπους να συνδεθούν με τη φύση. Ωστόσο, οι επισκέπτες συχνά δυσκολεύονται να πλοηγηθούν στο σύνθετο ανάγλυφο του πάρκου και να κατανοήσουν το φυσικό περιβάλλον γύρω τους. Για να βελτιωθεί η εμπειρία των επισκεπτών και να ενισχυθεί η εκτίμησή τους για τη φύση, υπάρχει ανάγκη για διαδραστικά και ενημερωτικά εργαλεία που θα τους βοηθούν στην πλοήγηση και στην εκμάθηση των ιδιαίτερων χαρακτηριστικών του πάρκου. Η παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζει τον σχεδιασμό και την υλοποίηση μιας διαδικτυακής πλατφόρμας που αντιμετωπίζει αυτές τις προκλήσεις στο Φυσικό Πάρκο του Πολυτεχνείου Κρήτης. Η πλατφόρμα συνδυάζει real time location sharing, user generated content, εκπαιδευτικές δραστηριότητες και διαδραστικούς χάρτες, δημιουργώντας έναν ολοκληρωμένο ψηφιακό βοηθό για τους επισκέπτες του πάρκου. Χρησιμοποιώντας σύγχρονες τεχνολογίες όπως TypeScript, React, Next.js, Node.js, Redis, η πλατφόρμα καταδεικνύει πώς η σύγχρονη αρχιτεκτονική λογισμικού μπορεί να ενισχύσει την περιβαλλοντική εκπαίδευση και την εξερεύνηση των πάρκων

Product adaptation management: The case of medical device changes in healthcare institutions

Summarization: In the medical device industry change is inevitable. Innovative healthcare companies are at the constant forefront of new technological advancements, regulations and standards revision. New requirements are enforced and every document, process, and product is subject to change. Product modifications can be initiated by manufacturers before the product is approved and made available to the public (pre-market product changes) as well as after the device has been approved and is distributed into the marketplace (post-market product changes). Such modifications are more challenging because products are being actively used in Healthcare Institutions so any change of the medical device or a medical device part will require correction resulting in uncertainty and operational inefficiencies in the interim period. The scope of this thesis is to explore how healthcare institutions adapt to medical device changes initiated by manufacturers due to safety alerts, recalls, software updates or product modifications. The focus will be given on how healthcare institutions are adapting to the changes triggered by safety alerts which is very critical in maintaining patient safety. Also, it seeks to understand the existing processes of handling medical device changes, the challenges and the effectiveness of adaptation management. Based on this, it will explore ways to improve the adaptation management practices within healthcare institutions. Through interviews with healthcare institutions stakeholders, this thesis uncovers the complexities involved in adapting to these changes. Also, based on the results, this thesis explores potential improvements and/or solutions to the overall medical device adaptation management process of healthcare institutions ensuring better preparedness and adaptability while maintaining both operational continuity and patient and user safety during critical medical device changes

Μελέτη καταγραφής και ανάλυσης δεδομένων πολλαπλών πηγών για εκτίμηση δεικτών συναισθημάτων

Summarization: Human emotions profoundly influence our cognitive performance, physiological body responses, and overall well-being, yet objectively measuring these emotional states in real-world environments remains a significant challenge. This diploma focuses on developing a multi-device system capable of simultaneously recording and analyzing physiological body signals from multiple sources to detect emotional responses to different stimuli within an immersive projection environment. This experiment was conducted in the context of a collaboration between the Display Lab (School of Electrical and Computer Engineering) and the Transformable Intelligent Environments Lab (TIE Lab, School of Architecture) at the Technical University of Crete. During the experiment, multimodal physiological body data (EEG and ECG) were collected from 33 participants, as they watched two different videos within an immersive audiovisual setup. The analysis focused primarily on the first video, which contained six segments that alternated between stress-inducing and calming content, while the second featured four continuously peaceful blue space scenes. EEG data were recorded using the Unicorn Hybrid Black system and ECG measurements were captured through two wearable devices: the Movesense chest strap and the Traqbeat wristband. Signal processing tools that were used included MATLAB for EEG bandpass filtering and preprocessing, Python with dyconnmap for dynamic brain connectivity analysis, Neural Gas clustering algorithms for signal complexity quantification, and SciPy for ECG R-peak detection and heart rate variability analysis. Key methodological innovations included chronnectomics analysis using weighted Phase Lag Index (wPLI) for brain state transitions, adaptive R-peak detection with Butterworth filtering, and multimodal feature fusion. The results demonstrate reliable inference of emotional states through brain state flexibility, cognitive patterns, and cardiovascular measures, with stress conditions showing significantly reduced neural adaptability and increased cardiac irregularity compared to calm states. The integrated approach enables objective classification of emotional states, establishing biomarkers for stress versus relaxation in real-time monitoring systems. This research demonstrates how effectively multimodal biosignal analysis can distinguish emotional responses to different audiovisual stimuli. These findings open up new horizons, both in clinical settings and in applications of deeper psychological assessment.Περίληψη: Τα ανθρώπινα συναισθήματα επηρεάζουν βαθιά τη γνωστική μας απόδοση, τις φυσιολογικές αντιδράσεις του σώματος και τη συνολική μας ευεξία, ωστόσο η μέτρηση αυτών των συναισθηματικών καταστάσεων σε περιβάλλοντα πραγματικού κόσμου παραμένει μια σημαντική πρόκληση. Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη ενός συστήματος πολλαπλών συσκευών που είναι ικανό να καταγράφει και να αναλύει ταυτόχρονα φυσιολογικά σήματα σώματος από πολλαπλές πηγές για την ανίχνευση συναισθηματικών αντιδράσεων σε διάφορα ερεθίσματα, μέσα σε ένα περιβάλλον εμβυθιστικής προβολής. Το πείραμα αυτό, διεξήχθη στο πλαίσιο συνεργασίας του Display Lab (Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών) και του Transformable Intelligent Environments Lab (TIE Lab, Σχολή Αρχιτεκτόνων) του Πολυτεχνείου Κρήτης. Κατά τη διάρκεια του πειράματος, συλλέχθηκαν πολυτροπικά φυσιολογικά σήματα σώματος (EEG και ECG) από 33 συμμετέχοντες, κατά τη διάρκεια παρακολούθησης δύο διαφορετικών βίντεο σε ένα διαδραστικό οπτικοακουστικό περιβάλλον. Η ανάλυση επικεντρώθηκε κυρίως στο πρώτο βίντεο, το οποίο περιείχε έξι ερεθίσματα που εναλλάσσονταν μεταξύ στρεσογόνου και ήρεμου περιεχομένου, ενώ το δεύτερο παρουσίαζε τέσσερις σκηνές, με διαρκή αίσθηση ηρεμίας. Τα δεδομένα EEG καταγράφηκαν με το σύστημα Unicorn Hybrid Black και τα δεδομένα ECG με δύο φορετές συσκευές: τη ζώνη στήθους Movesense και το περικάρπιο Traqbeat. Χρησιμοποιήθηκαν διάφορα εργαλεία επεξεργασίας σήματος, όπως το MATLAB για το ζωνοπερατό φιλτράρισμα και την προεπεξεργασία του ΗΕΓ, η Python με το dyconnmap για τη δυναμική ανάλυση της συνδεσιμότητας του εγκεφάλου, οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης Neural Gas για την ποσοτικοποίηση της πολυπλοκότητας του σήματος και το SciPy για την ανίχνευση των κορυφών R του ΗΚΓ και την ανάλυση της μεταβλητότητας του καρδιακού ρυθμού. Η βασική μεθοδολογία, περιλάμβανε την ανάλυση chronnectomics με χρήση της μεθόδου wPLI για τις μεταβάσεις της κατάστασης του εγκεφάλου, την προσαρμοστική ανίχνευση R-peak με φιλτράρισμα Butterworth και την πολυτροπική σύντηξη χαρακτηριστικών. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν την εξαγωγή συμπερασμάτων για τις συναισθηματικές καταστάσεις μέσω της ευελιξίας των εγκεφαλικών καταστάσεων, με τις συνθήκες άγχους να παρουσιάζουν σημαντικά μειωμένη νευρική προσαρμοστικότητα και αυξημένη καρδιακή λειτουργία σε σύγκριση με τις ήρεμες καταστάσεις. Η ολοκληρωμένη αυτή προσέγγιση επιτρέπει την ταξινόμηση συναισθηματικών καταστάσεων, καθιερώνοντας βιοδείκτες για το άγχος έναντι της χαλάρωσης σε συστήματα παρακολούθησης πραγματικού χρόνου. Η έρευνα αυτή αποδεικνύει πόσο αποτελεσματικά μπορεί η ανάλυση πολυτροπικών βιοσημάτων να διακρίνει συναισθηματικές αντιδράσεις σε διαφορετικά οπτικοακουστικά ερεθίσματα. Τα ευρήματα αυτά διανοίγουν νέους ορίζοντες, τόσο σε κλινικά περιβάλλοντα, όσο και σε εφαρμογές βαθύτερης ψυχολογικής αξιολόγησης

Comparative evaluation of indicators of fecal pollution for the microbiological quality of the aquatic environment

Περίληψη: Το νερό είναι ένας απαραίτητος φυσικός πόρος που είναι κρίσιμος για την ζωή και την ανάπτυξη στον πλανήτη. Ωστόσο, οι ανθρώπινες δραστηριότητες επηρεάζουν αρνητικά την ποιότητά του, οδηγώντας σε αυξημένες απαιτήσεις για συστηματική παρακολούθηση και εφαρμογή κανονισμών προστασίας. Η μικροβιολογική ποιότητα του υδάτινου περιβάλλοντος αξιολογείται κυρίως μέσω δεικτών κοπρανώδους ή ιικής μόλυνσης, όπως Escherichia coli, Enterococcus sp., Clostridium perfringens, Ολική Μικροβιακή Χλωρίδα (ΟΜΧ) στους 22°C και 37°C, καθώς και βακτηριοφάγων που μολύνουν E. coli και Staphylococcus aureus. Η παρούσα εργασία στοχεύει στη συγκριτική αξιολόγηση αυτών των δεικτών για τον χαρακτηρισμό της μικροβιακής επιβάρυνσης σε διαφορετικά υδάτινα περιβάλλοντα. Πραγματοποιούνται δειγματοληψίες από θαλασσινό νερό σε τρεις παραλίες (Σούδα, Παλιό Λιμάνι, Χρυσή Ακτή) και από λύματα στις εγκαταστάσεις των ΔΕΥΑΧ και ΔΕΥΑΒΑ, σε τρία στάδια επεξεργασίας (εισροή, δευτεροβάθμια, εκροή). Τα αποτελέσματα των μετρήσεων αναλύονται στατιστικά με μονοπαραγοντική ανάλυση διασποράς (one-way ANOVA) και συσχέτιση Pearson. Η ανάλυση ANOVA δείχνει ότι δεν υπάρχουν στατιστικά σημαντικές διαφορές στις μέσες συγκεντρώσεις μεταξύ των μικροοργανισμών ανά περιβαλλοντική κατηγορία. Ωστόσο, η ανάλυση Pearson αποκαλύπτει ισχυρές θετικές συσχετίσεις μεταξύ E. coli, Enterococcus sp. και των βακτηριοφάγων που μολύνουν E. coli, καθώς και μεταξύ ΟΜΧ στους 22°C και 37°C. Αντίθετα, C. perfringens και οι βακτηριοφάγοι του S. aureus παρουσιάζουν ασθενείς ή ασυνεπείς συσχετίσεις. Ενδεικτικά, καταγράφηκαν υπερβάσεις νομοθετικών ορίων για E. coli στην εκροή της ΔΕΥΑΒΑ κατά την τέταρτη δειγματοληψία, καθώς και στην παραλία της Σούδας στην πρώτη και τρίτη δειγματοληψία. Αντίστοιχα, ο δείκτης Enterococcus sp. ξεπέρασε τα όρια στην εκροή της ΔΕΥΑΒΑ στην τέταρτη δειγματοληψία. Επιπλέον, παρατηρήθηκε ισχυρή συσχέτιση της παρουσίας E. coli με τους αντίστοιχους βακτηριοφάγους του, γεγονός που υποστηρίζει τη χρήση τους ως συμπληρωματικούς δείκτες πρόσφατης κοπρανώδους ρύπανσης. Η συνδυασμένη παρακολούθηση πολλαπλών μικροβιολογικών δεικτών συμβάλλει σε πιο ολοκληρωμένη αξιολόγηση της ποιότητας των υδάτων και επιτρέπει την έγκαιρη ανίχνευση πιθανής ρύπανσης.Summarization: Water is an essential natural resource that is critical for life and development on the planet. However, human activities adversely affect its quality, leading to increased demands for systematic monitoring and implementation of protection regulations. The microbiological quality of the aquatic environment is mainly assessed through indicators of faecal or viral contamination, such as Escherichia coli, Enterococcus sp., Clostridium perfringens, Total Microbial Flora (TMF) at 22°C and 37°C, and bacteriophages infecting E. coli and Staphylococcus aureus. This paper aims to comparatively evaluate these indicators to characterize microbial load in different aquatic environments. Sampling is performed from seawater at three beaches (Souda, Old Port, Golden Beach) and from wastewater at the facilities of DEYAX and DEYAVA, at three treatment stages (influent, secondary, effluent). The results of the measurements are statistically analyzed by one-way ANOVA and Pearson's correlation. ANOVA analysis shows that there are no statistically significant differences in mean concentrations between micro-organisms by environmental category. However, Pearson analysis reveals strong positive correlations between E. coli, Enterococcus sp. and bacteriophage infecting E. coli, and between OMX at 22°C and 37°C. In contrast, C. perfringens and S. aureus bacteriophages show weak or inconsistent associations. Indicatively, exceedances of legal limits for E. coli were recorded in DEYAVA's outfall during the fourth sampling, as well as in Souda beach during the first and third sampling. Similarly, Enterococcus sp. exceeded the limits in the DEYAVA effluent at the fourth sampling. In addition, a strong correlation was observed between the presence of E. coli and its corresponding bacteriophages, supporting their use as complementary indicators of recent fecal pollution. The combined monitoring of multiple microbiological indicators contributes to a more comprehensive assessment of water quality and allows early detection of potential pollution

Υβριδική κβαντική-κλασσική υπολογιστική με αποδοτική χρήση πόρων και εφαρμογές σε προβλήματα χρονοπορογραμματισμού και βελτιστοποίησης

Summarization: This thesis investigates the application of hybrid quantum-classical algorithms to solve Job Shop Scheduling Problems (JSSP), a class of NP-hard combinatorial optimization problems. The work begins by introducing the foundational principles of quantum mechanics and quantum computing, highlighting their unique characteristics that hold the potential to revolutionize computational paradigms. Then, teleportation is presented to demonstrate how these quantum properties can be harnessed in practice in real quantum algorithms. The study then explores the use of Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) as a framework for representing and solving combinatorial optimization problems using both classical and quantum computational resources. State-of-the-art quantum approaches, such as the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and the Variational Quantum Eigensolver (VQE)—implemented with a Hardware-Efficient Ansatz (HEA)—are discussed in depth. These algorithms are tested on benchmark problems including Max-Cut and Subset Sum, establishing a foundation for their application to more complex scheduling problems. A particular instance of the JSSP is then formulated mathematically, with all necessary constraints rigorously defined. This formulation is translated into a QUBO-compatible representation to enable its execution on quantum backends. Initial experiments using QAOA and HEA are conducted on small problem instances to assess the correctness and feasibility of the proposed formulation. Recognizing the limitations of current quantum hardware—particularly when scaling beyond toy problems—the thesis introduces qubit-efficient encoding schemes as a strategy to address scalability challenges inherent in conventional quantum approaches. These schemes are evaluated using standard problems such as Subset Sum before being applied to a scaled-up version of the JSSP, approaching instances that resemble real-world scheduling tasks. Finally, real IBM quantum hardware accessed via cloud platforms is used to run selected problem instances, providing insight into the behavior of the algorithms under realistic noise conditions. The findings suggest that while solving multi-constraint combinatorial problems with compact QUBO formulations remains challenging, the continued evolution of quantum hardware offers promising potential. This work contributes to the advancement of quantum computing techniques for addressing complex scheduling problems and lays the groundwork for future research in this domain.Περίληψη: Αυτή η διπλωματική εργασία εξετάζει την εφαρμογή υβριδικών κβαντικών-κλασικών αλγορίθμων για την επίλυση Job Shop Scheduling προβλημάτων - JSSP, μιας κατηγορίας συνδυαστικών προβλημάτων βελτιστοποίησης που ανήκουν στην κλάση NP-Hard. Η εργασία ξεκινά με την παρουσίαση των βασικών αρχών της κβαντομηχανικής και της κβαντικής υπολογιστικής, επισημαίνοντας τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά τους που ενδέχεται να φέρουν επανάσταση στα υπολογιστικά πρότυπα. Ακολούθως, παρουσιάζεται το πρωτόκολλο της κβαντικής τηλεμεταφοράς, ως παράδειγμα αξιοποίησης των ιδιοτήτων της κβαντικής φυσικής στην πράξη, εντός πραγματικών κβαντικών αλγορίθμων. Στη συνέχεια, διερευνάται η χρήση του μοντέλου Quadratic Unconstrained Binary Optimization - QUBO ως πλαίσιο αναπαράστασης και επίλυσης συνδυαστικών προβλημάτων βελτιστοποίησης μέσω τόσο κλασικών όσο και κβαντικών υπολογιστικών πόρων. Ακολουθεί μελέτη σύγχρονων κβαντικών προσεγγίσεων λύσης του παραπάνω, όπως ο Κβαντικός Προσεγγιστικός Αλγόριθμος Βελτιστοποίησης (Quantum Approximate Optimization Algorithm – QAOA) και ο Κβαντικός Αλγόριθμος Έυρεσης Ιδιωτιμών (Variational Quantum Eigensolver – VQE), ο οποίος υλοποιείται με τη χρήση ενός κυκλώματος που ονομάζεται Hardware-Efficient Ansatz - HEΑ. Οι αλγόριθμοι αυτοί δοκιμάζονται αρχικά σε πρότυπα προβλήματα όπως το Max-Cut και το Subset Sum, θέτοντας τις βάσεις για την εφαρμογή τους σε πιο πολύπλοκα προβλήματα χρονοπρογραμματισμού. Έπειτα, διατυπώνεται μαθηματικά ένα συγκεκριμένο παράδειγμα του προβλήματος JSSP, με αυστηρό ορισμό όλων των απαραίτητων περιορισμών. Η διατύπωση αυτή μεταφράζεται σε μορφή συμβατή με το πλαίσιο QUBO, προκειμένου να μπορεί να εκτελεστεί σε κβαντικά υπολογιστικά περιβάλλοντα. Πραγματοποιούνται αρχικά πειράματα με χρήση των QAOA και HEA σε μικρές περιπτώσεις προβλημάτων, ώστε να αξιολογηθεί η ορθότητα και η πρακτική εφαρμοσιμότητα της προτεινόμενης μεθόδου. Αναγνωρίζοντας τους περιορισμούς των σύγχρονων κβαντικών υπολογιστών—ιδίως ως προς την κλιμάκωση πέρα από απλοποιημένες περιπτώσεις—η εργασία εισάγει αποδοτικά μια τεχνική που ονομάζεται qubit efficient encoding schemes ως στρατηγική για την αντιμετώπιση των προκλήσεων επεκτασιμότητας που παρουσιάζονται στις συμβατικές κβαντικές προσεγγίσεις. Τα σχήματα αυτά αξιολογούνται σε πρότυπα προβλήματα όπως το Subset Sum και στη συνέχεια εφαρμόζονται σε επεκταμένη εκδοχή του JSSP, προσεγγίζοντας σενάρια που αντανακλούν ρεαλιστικά προβλήματα χρονοπρογραμματισμού. Τέλος, επιλεγμένα προβλήματα εκτελούνται σε πραγματικούς κβαντικούς υπολογιστές της ΙΒΜ μέσω cloud, παρέχοντας πολύτιμη πληροφορία για τη συμπεριφορά των αλγορίθμων υπό ρεαλιστικές συνθήκες κβαντικού θορύβου. Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν ότι, παρόλο που η επίλυση συνδυαστικών προβλημάτων με πολλούς περιορισμούς με συμπαγείς QUBO διατυπώσεις παραμένει πρόκληση, η συνεχής πρόοδος του κβαντικού υλικού προσφέρει υποσχόμενες προοπτικές. Η παρούσα εργασία συμβάλλει στην πρόοδο των τεχνικών κβαντικής υπολογιστικής για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων χρονοπρογραμματισμού και θέτει τις βάσεις για μελλοντική έρευνα στον συγκεκριμένο τομέα

Sustainability assessment of multi-use offshore farm in the context of industrial symbiosis

Διπλωματική εργασία που υποβλήθηκε στη σχολή ΧηΜηπερ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης πτυχίου.Περίληψη: Η παρούσα διπλωματική εργασία εξετάζει τη δυνατότητα ενσωμάτωσης μιας Υπεράκτιας Καλλιέργειας Μυδιών στην επιφάνεια ενός Υπεράκτιου Αιολικού Πάρκου στην Περιοχή της Ιεράπετρας στα πλαίσια της βιομηχανικής συμβίωσης με στόχο τη μείωση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων. Πραγματοποιείται επιπλέον, σύγκριση της παραγωγής μυδιών με την παραγωγή χοιρινού καθώς και οι δύο τροφές είναι υψηλής διατροφικής αξίας. Το βασικό πρόβλημα που αναλύεται είναι η ανάγκη για βιώσιμες λύσεις στη διαχείριση φυσικών πόρων και εκπομπών ρύπων, ιδίως σε παράκτιες περιοχές όπου συνυπάρχουν διάφορες παραγωγικές δραστηριότητες. Ως μεθοδολογική προσέγγιση, χρησιμοποιήθηκε η Ανάλυση Κύκλου Ζωής βάσει των προδιαγραφών ISO 14040 και ISO 14044 με στόχο τη σύγκριση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων μεταξύ παραγωγής χοιρινού και καλλιέργειας μυδιών. Η λειτουργική μονάδα που ορίστηκε ήταν 1 kg μυδιών σε βάρος συγκομιδής και για την παραγωγή χοιρινού το 1 kg συσκευασμένου χοιρινού. Οι περιβαλλοντικές επιπτώσεις υπολογίστηκαν με τη χρήση του προγράμματος Simapro όπου τα δεδομένα αντλήθηκαν από βάσεις δεδομένων όπως η Ecoinvent. Η εκτίμηση επιπτώσεων πραγματοποιήθηκε με τη χρήση των μεθοδολογιών ReCiPe 2016 , εστιάζοντας σε δείκτες όπως, οι εκπομπές CO₂ και ο θαλάσσιος ευτροφισμός. Τα αποτελέσματα ανέδειξαν την καλλιέργεια μυδιών ως μία σημαντικά πιο βιώσιμη επιλογή. Οι εκπομπές CO₂ ήταν μειωμένες κατά 86% σε σύγκριση με την παραγωγή χοιρινού, ενώ τα μύδια συνέβαλλαν στη μείωση του θαλάσσιου ευτροφισμού, λειτουργώντας ως φυσικά φίλτρα. Η μελέτη αποδεικνύει πως η υιοθέτηση μοντέλων βιομηχανικής συμβίωσης, όπως η συνεγκατάσταση Υπεράκτιου Αιολικού Πάρκου με καλλιέργεια μυδιών, μπορεί να αποτελέσει λύση για τη βιώσιμη ανάπτυξη καθώς οι εκπομπές CO2 μειώθηκαν έως και 30%, όταν το ποσοστό των Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας έφτασε το 100% και το κόστος ενεργειακής κατανάλωσης μειώθηκε στην αντίστοιχη περίπτωση κατά 60%.Summarization: The present thesis examines the possibility of integrating an Offshore Mussel Farm on the surface of an Offshore Wind Farm in the area of Ierapetra in the context of industrial symbiosis in order to reduce the environmental impact. A further comparison between mussel production and pork production is made as both foods are of high nutritional value. The main problem analyzed is the need for sustainable solutions in the management of natural resources and pollutant emissions, especially in coastal areas where various productive activities coexist. As a methodological approach, Life Cycle Analysis based on ISO 14040 and ISO 14044 was used to compare the environmental impacts between pork production and mussel cultivation. The functional unit defined was 1 kg of mussels at harvest weight and for pork production 1 kg of packaged pork. The environmental impacts were calculated using the Simapro program where data were extracted from databases such as Ecoinvent. The impact assessment was carried out using the ReCiPe 2016 methodologies, focusing on indicators such as CO₂ emissions and marine eutrophication. The results showed mussel cultivation as a significantly more sustainable option. CO₂ emissions were reduced by 86% compared to pork production, and the mussels contributed to reducing marine eutrophication by acting as natural filters. The study demonstrates that the adoption of industrial symbiosis models, such as co-location of OWF with mussel cultivation, can be a solution for sustainable development as CO2 emissions were reduced by up to 32% when the percentage of renewable energy reached 100% and energy consumption costs were reduced by 60% in the corresponding case

Κατασκευή ρομποτικού βραχίονα για συγκομιδή φυτών σε θερμοκηπιακές καλλιέργειες

Summarization: The automation of agricultural production constitutes a significant challenge in the modern world. Emerging technologies and agricultural applications can lead to increased productivity and efficiency, as well as improved product quality. Automation has contributed to various agricultural applications, including planting, harvesting, disease recognition, yield estimation, quality control, water management, crop monitoring, pesticide control, and soil and pest quality assessment. Among these applications, harvesting is the process that has seen the least technological advancement toward satisfactory automation. To this day, the majority of fruit and vegetable harvesting relies primarily on manual techniques. Robotic systems capable of intelligent, automated, and selective harvesting can significantly contribute to the primary agricultural sector. This thesis presents the development and programming of a robotic arm designed for use in tomato and pepper cultivation within greenhouses. The implemented system utilizes computer vision to identify ripe fruits based on color, size, and other visual indicators, enabling precise harvesting decisions. To achieve this goal, machine learning algorithms are employed to analyze vast amounts of data, enhancing predictive accuracy, optimizing harvesting schedules, and reducing waste. The individual components of the robotic arm are fabricated using 3D printing, and their final assembly results in the complete construction of the system. Through this approach, the developed robotic arm optimizes the harvesting process for tomatoes and peppers while simultaneously facilitating smarter decision-making throughout the entire cultivation cycle.Περίληψη: Η αυτοματοποίηση της γεωργικής παραγωγής αποτελεί μια σημαντική πρόκληση στο σύγχρονο κόσμο. Οι νέες τεχνολογίες και εφαρμογές γεωργίας μπορούν να οδηγήσουν σε αύξηση της παραγωγής και της απόδοσης, καθώς και σε βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων. Η αυτοματοποίηση έχει συνεισφέρει σε διάφορες εφαρμογές στη γεωργία, όπως η φύτευση, η συγκομιδή, η αναγνώριση ασθενειών, η εκτίμηση παραγωγής, ο ποιοτικός έλεγχος, η διαχείριση των υδάτων, η παρακολούθηση καλλιεργειών, ο έλεγχος εντομοκτόνων και η ποιότητα εδάφους και παρασιτοκτόνων. Μεταξύ αυτών των εφαρμογών, η συγκομιδή είναι η διαδικασία που έχει δεχτεί τη μικρότερη τεχνολογική ανάπτυξη για ικανοποιητική αυτοματοποίηση. Μέχρι και σήμερα, η πλειονότητα της συγκομιδής φρούτων και λαχανικών βασίζεται κατά κύριο λόγο σε χειροκίνητες τεχνικές. Τα ρομποτικά συστήματα, ικανά για ευφυή, αυτοματοποιημένη και επιλεκτική συγκομιδή μπορούν να συνεισφέρουν σημαντικά στον πρωτογενή τομέα. Στην παρούσα διπλωματική εργασία περιγράφονται η κατασκευή και προγραμματισμός ενός ρομποτικού βραχίονα για χρήση σε καλλιέργειες ντομάτας και πιπεριάς εντός θερμοκηπίων. Το σύστημα που υλοποιείται χρησιμοποιεί υπολογιστική όραση για να αναγνωρίζει ώριμους καρπούς με βάση το χρώμα, το μέγεθος και άλλες οπτικές ενδείξεις, επιτρέποντας ακριβείς αποφάσεις συγκομιδής. Για την επίτευξη του συγκεκριμένου σκοπού γίνεται χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, οι οποίοι αναλύουν εκτεταμένες ποσότητες δεδομένων για να βελτιώσουν την απόδοση της πρόβλεψης, να βελτιστοποιήσουν τα χρονοδιαγράμματα συγκομιδής και να μειώσουν τη σπατάλη. Τα επιμέρους εξαρτήματα του ρομποτικού βραχίονα υλοποιούνται μέσω τρισδιάστατης εκτύπωσης και η τελική τους συναρμολόγηση συνθέτει το συνολικό αποτέλεσμα της κατασκευής. Με αυτόν τον τρόπο, ο ρομποτικός βραχίονας που υλοποιείται βελτιστοποιεί τη συγκομιδή ντομάτας και πιπεριάς, επιτρέποντας παράλληλα την εξυπνότερη λήψη αποφάσεων σε όλο τον κύκλο της καλλιέργειας