Deepening the knowledge of Spin Glasses: Metastate, Off-equilibrium phenomena and Temperature Chaos

Esta tesis se centra en el estudio de los vidrios de espín desde el punto de vista numérico, abordando diversos problemas del campo con datos muy precisos generados por el supercomputador Janus II.La tesis cuenta con un capítulo introductorio que pretende recoger los aspectos teóricos y experimentales más relevantes del campo así como motivar el estudio de los vidrios de espín desde un punto de vista experimental. Posteriormente se describen los resultados obtenidos durante la tesis en tres bloques diferentes.El primer bloque está centrado en la primera construcción numérica del metaestado. Utilizando simulaciones y análisis de alta calidad, realizamos un estudio numérico sobre un sistema que solo había sido abordado desde el punto de vista teórico y con la que podemos discriminar, parcialmente y dentro de nuestra precisión, diferentes propuestas teóricas que explican la naturaleza de los vidrios de espín desde un punto de vista fundamental.El segundo bloque está dedicado a los sistemas fuera del equilibrio. En los vidrios de espín, este régimen es de especial relevancia, pues es donde se enmarcan la práctica totalidad de los experimentos. En estos trabajos, resolvemos una discrepancia entre experimentos y simulaciones numéricas y también estudiamos por primera vez en vidrios de espín el efecto Mpemba, un efecto conocido y recientemente estudiado en otros campos de la física estadística.El último de los bloques está centrado en el estudio del caos en temperatura de los vidrios de espín. Este bloque cuenta con tres capítulos. El primero de ellos está destinado a introducir el concepto de caos en temperatura y a presentar los trabajos relevantes que se han realizado en el campo. El segundo se centra en el estudio del caos en temperatura en sistemas equilibrados. En este capítulo, los propios métodos numéricos de simulación se relacionan con el fenómeno del caos en temperatura a través de un novedoso procedimiento presentado en trabajos previos. Este procedimiento es mejorado mediante la introducción de un método variacional. Finalmente, el tercer capítulo de este bloque está dedicado al primer estudio numérico del efecto del caos en temperatura en sistemas fuera del equilibrio. Este capítulo se sirve de ideas previas que relacionan los efectos de estática y dinámica en los vidrios de espín así como del análisis de eventos raros para estudiar el caos en este régimen, que como se ha mencionado anteriormente, tiene especial relevancia debido a las circunstancias en las que de desarrollan los experimentos.Por último, la tesis cuenta con varios apéndices en los que se dan detalles técnicos, algunos fundamentales para la reproducibilidad de los trabajos desarrollados.<br /

Sistema experto de probabilidad y severidad en red

El suministro eléctrico es un elemento esencial en la vertebración y el crecimiento socioeconómico de la sociedad actual. Las exigencias que deben satisfacer las redes eléctricas y las distribuidoras en cuanto a la continuidad y seguridad del suministro son crecientes. SEPS (Sistema Experto de Probabilidad y Severidad en Red) es un proyecto del programa INNPACTO del Ministerio de Economía y Competitividad liderado por la empresa Gas Natural Fenosa, en cuyo consorcio participan otras empresas y organismos de investigación. El objetivo fundamental del proyecto es desarrollar un sistema que a partir de la información de previsión meteorológica, de demanda y de generación, obtenga unos índices de probabilidad de ocurrencia de incidencias y restricciones en la red de distribución de energía; y a partir de información sobre el mercado afectado y eventos relevantes, sea capaz de estimar el impacto social de dichas incidencias; permitiendo mejorar así el servicio del suministro eléctrico. Este trabajo fin de máster se centra en la vertiente social del problema, consistente en el análisis de datos de Internet para identificar la severidad reputacional y la repercusión social de los incidentes sobre la red de distribución de energía. El trabajo se dividió en dos partes. Por un lado, se desarrolló un sistema para la captura de datos de diversas fuentes heterogéneas de Internet (sitios web, redes sociales, agendas online, etc.) sobre eventos de gran repercusión en los que un incidente eléctrico pudiera tener cierto impacto en la imagen de Gas Natural Fenosa. Para ello, se estudiaron y seleccionaron diferentes fuentes que contuvieran datos relevantes para el proyecto, se diseñaron una serie de robots o scrapers para la extracción automática de estos datos, y se definieron distintas variables para los eventos recogidos que facilitaron la integración de esta parte social en el modelo global de previsión de incidentes. Por otro lado, una vez sucedido un incidente, se ha desarrollado un sistema que rastrea continuamente redes sociales, webs de noticias y otras herramientas, para medir el impacto que realmente ha tenido dicho incidente en la imagen de marca de la empresa en base a su gestión. Para ello, además del uso de técnicas de extracción de datos, se realizó un estudio del estado del arte en cuanto a las distintas técnicas de análisis de sentimiento existentes, implementando un sistema para la evaluación de la polaridad de textos

Deep Learning vs. Mecánica Estadística en el análisis de prevención de riesgos

En este trabajo vamos a comparar la precisión en la estimación del precio del seguro de un coche utilizando dos métodos. Uno basado en la Mecánica Estadística, utilizando el algoritmo de Simulated Anealing, apoyándonos en el Algoritmo de Metrópolis y Mecánica Estadística de Boltzman para la probabilidad de una determinada configuración de nuestro sistema. Otro basado en el Deep Learning, en el cual entrenaremos a nuestro modelo utilizando una red neuronal profunda. Compararemos ambos métodos, veremos sus diferencias y resultados según el número de primas con el que entrenemos.<br /

Análisis mediante teoría de redes de interacciones en sistemas complejos reales

En este trabajo se presenta el estudio del impacto de la salida de Reino Unido de la Unión Europea en la red de proyectos europeos del programa Horizon 2020. Para ello, se han analizado las redes de colaboración de los centros de investigación de Europa antes y después del Brexit. Además, se han generado redes en las que se han eliminado de manera aleatoria la misma cantidad de centros que centros británicos existen. De este modo, la comparación entre los valores de las propiedades de estas redes con las anteriormente mencionadas nos aportará información valiosa sobre el papel que juega Reino Unido en los proyectos de I+D europeos

Modelo de machine learning para la cuantificación del cumplimiento de un plan de trabajo en un entorno empresarial complejo

En la actualidad, la ciencia de datos y la inteligencia artificial son disciplinas fundamentales para la obtención de información de valor en el mundo empresarial. En este trabajo, se presenta un análisis completo de datos cedidos por la empresa Distromel relativos a la gestión informática de la recogida de residuos urbanos. El objetivo es la creación de una métrica de bondad con la que determinar la calidad de las órdenes de trabajo ejecutadas por los vehículos de recogida. Primeramente, se realiza una adecuada selección y transformación de los datos, así como un estudio de las variables de mayor interés que pueden construirse. Posteriormente, se procede con el diseño de modelos de machine learning que permitan realizar predicciones mediante algoritmos de clasificación y regresión basados en árboles de decisión y redes neuronales. Para cada modelo, se evalúa su capacidad mediante las técnicas estadísticas pertinentes y se muestran los resultados más relevantes para la comprensión del conjunto de datos, así como las implicaciones de las predicciones.<br /

Análisis de redes complejas: Aplicaciones en redes de colaboraciones científicas

Las redes complejas han sido ampliamente utilizadas en el estudio de redes de colaboración científica. En este trabajo se han utilizado métodos y magnitudes propios de las redes complejas y similaridad de conjuntos para la detección y análisis de comunidades en la red de colaboración científica del área de Ciencias de la Universidad de Zaragoz

Análisis de materias de especialización de comunidades científicas mediante redes complejas

En este trabajo se intenta asignar palabras clave (keywords) a una comunidad de autores de trabajos científicos de tal forma que éstas sean representativas de su comunidad. Para ello partiremos de una red de coautoría de artículos y proyectos y las keywords individuales de cada autor. Planteamos dos algoritmos basados en la técnica de "propagación de etiquetas" (label propagation) y diseñamos varias métricas auxiliares para tratar de evaluar la calidad de éstos. Concluimos que uno de los dos algoritmos ofrece mejores resultados que una asignación de keywords sin propagar etiquetas.<br /

Measurement and analysis of the presence in Facebook and Twitter in the regional television broadcaster’s context in Spain

The presence in Facebook and Twitter of 12 Spanish regional TV stations is analysed and quantified along a 12 months period, using Fanpage Karma. Also, their presence in social media and audience shares reached are compared using Kampal Social, to view the global network in Twitter and using modularity and clustering indexes. The results show that TV3, Canal Sur and Telemadrid are the most active public regional broadcasters in Facebook and Twitter. The analysis of the global network of Twitter’s users shows a clear separation between the users associated with each public regional broadcaster television and indicates that there are very few interactions on Twitter between users of different communities

Complex Systems and Statistical Physics applied to social phenomena

La relación de la física y las matemáticas con los sistemas y fenómenos sociales tiene mas de 150 años, es más antigua que la física cuántica e incluso que las ecuaciones del electromagnetismo de maxwell. Esta relación historicamente ha sido muy fructífera para ambas partes, llegando a su punto álgido en la decada de los 2000s cuando los físicos empezaron a disponer de amplias y detalladas bases de datos de sistemas sociales muy variados para desarrollar y validar sus modelos. Esto afianzó la sociofísica y el análisis de redes sociales como campos relevantes dentro de la física. Entendemos sociofísica como el estudio de fenómenos sociales usando métodos cuantitativos y modelos matemáticospropios de la física y de otras ciencias naturales que permiten obtener una visión detallada del comportamiento de grupos e individuos.Los campos y objetos de estudio propios de la sociofísica son muy variados y han sufrido muchos cambios a través de la historia, ya sea en su enfoque como en sus limitaciones y punto fuertes. Estos campos de estudio siempre se han caracterizado por ser interdisciplinares y se han abordado desde ciencias muy distintas, tanto naturales (Física, Matemáticas, Química, Biología) como sociales (sociología, psicología, economía, criminología, ciencias de la educación). Hoy en día, existen teorías, modelos y métodos teóricos que, en general, dan muy buenos resultados a la hora de abordar fenómenos sociales en la mayoría de campos, sin embargo, siguen existiendo algunas carencias en cuanto a la complejidadde estos modelos, la especificidad de los mismos a la hora de aplicarlos a ciertos problemas y la falta de datos a nivel microscópico correspondientes a dinámicas sociales concretas. También existen campos como la Dinámica de Humanos, que son relativamente recientes dentro de la sociofísica, en los que los datos y los modelos específicos no son una carencia, pero sí que necesitan de la formulación y unificación de marcos teóricos y modelos más generales.Esta tesis se enfoca en el estudio de tres campos de la sociofísica: 1) La criminología y el estudio de comportamientos opuestos a las normas sociales, a través del desarrollo de un modelo compartimental que estudia la corrupción como un proceso infectivo. Descubrimos las ventajas de utilizar un modelo compartimental, en cuanto al análisis del sistema e interpretación de los resultados. Sin embargo, también observamos los efectos tan drásticos sobre el comportamiento de la dinámica que tienen algunos factores propios de la corrupción y que no suelen tener equivalente en los modelos compartimentales tradicionales. 2) El análisis de redes sociales y redes de colaboración, a través del estudioestructural de dos sistemas de colaboración científica. El primero es el efecto del BREXIT en distintas redes de colaboración en investigación de entidades europeas, que corresponden a diferentes programas del Horizon 2020. El segundo es el estudio de varias redes de colaboración científica de investigadores de la Universidad de Zaragoza, correspondientes a diferentes macroareas de conocimiento. Para ello se desarrolla un algoritmo de detección de comunidades en redes complejas. Del análisis del efecto del BREXIT en las redes europeas de colaboración se deduce que, aunque este efecto varía considerablemente de un programa a otro, a grandes rasgos las redes de colaboración son suficientemente robustas como para aguntar un suceso incluso tan drástico como el BREXIT. Analizando las redes de colaboración científica de la Universidad de Zaragoza concluimos principalmente que la colaboración intra- e inter-departamental tiene diferencias considerables dependiendo de la macroarea, siendo una colaboración marcadamente intra-departamental en la macroarea de Ciencias e inter-departamental en la de Ciencias de la Salud. 3) La Dinámica de Humanos y las redes tiempo-variantes, con el desarrollo de un marco teórico y un método quenos permite caracterizar la “rareza” de la persistencia temporal de las interacciones entre agentes en sistemas reales. Encontramos que el orden de los instantes temporales en los que ocurren las interacciones en los sistemas reales parece seguir algún tipo de principio de maximización de la persistencia temporal a corto plazo de las interacciones.The relationship of physics and mathematics with social systems and phenomena is over 150 years old, predating even quantum physics and Maxwell's equations of electromagnetism. Historically, this relationship has been very fruitful for both parties, reaching its peak in the 2000s when physicists began to have access to vast and detailed databases of diverse social systems to develop and validate their models. This consolidated sociophysics and social network analysis as relevant fields within physics. We understand sociophysics as the study of social phenomena using quantitative methods and mathematical models from physics and other natural sciences to gain insights into the behavior of individuals and groups. The fields and objects of study of sociophysics are highly varied and have undergone many changes throughout history, both in their approach and in their limitations and strengths. These fields of study have always been characterized by their interdisciplinary nature and have been approached from very different sciences, both natural (Physics, Mathematics, Chemistry, Biology) and social (Sociology, Psychology, Economics, Criminology, Education sciences). Nowadays, there are theories, models, and theoretical methods that, in general, yield very good results when addressing social phenomena in most fields. However, there are still some shortcomings in terms of the complexity of these models, their specificity when applied to certain problems, and the lack of microscopic data corresponding to specific social dynamics. There are also relatively recent fields within sociophysics, such as Human Dynamics, where specific data and models are not lacking, but rather require the formulation and unification of theoretical frameworks and more general models. This thesis focuses on the study of three fields of sociophysics: 1) Criminology and the study of behaviors that oppose social norms, through the development of a compartmental model that studies corruption as an infectious process. We discovered the advantages of using a compartmental model in terms of system analysis and interpretation of results. However, we also observed the drastic effects that some factors inherent to corruption, which do not have an equivalent in traditional compartmental models, have on the system behavior. 2) The analysis of social networks and collaboration networks, through the study of structural features of two scientific collaboration systems. The first is the effect of BREXIT on different research collaboration networks of European entities, corresponding to different programs of Horizon 2020 framework. The second is the study of several scientific collaboration networks of researchers from the University of Zaragoza, corresponding to different macro-areas of knowledge. For this purpose, an algorithm for community detection in complex networks is developed. From the analysis of the effect of BREXIT on European collaboration networks, it is concluded that, although this effect varies considerably from one program to another, collaboration networks are generally robust enough to withstand even such a drastic event as BREXIT. Analyzing the scientific collaboration networks of the University of Zaragoza, we mainly conclude that intra- and inter-departmental collaboration has considerable differences depending on the macro-area, being markedly intra-departmental in the Sciences macro-area and inter-departmental in the Health Sciences macro-area. 3) Human Dynamics and time-varying networks, with the development of a theoretical framework and a method that allows us to characterize the ``rarity'' of the temporal persistence of interactions between agents in real systems. We found that the order of the temporal snapshots in which interactions occur in real systems seems to follow some type of maximization principle for the short-range temporal persistence of interactions.<br /