Redes neuronales profundas en energías renovables

Hoy en día las energías renovables están adquiriendo cada vez más importancia ya que son imprescindibles a la hora de caminar hacia un sistema energético sostenible. La variación no controlada de la producción de éste tipo de energías gracias a factores no controlables por los humanos (por ejemplo, el clima) es uno de los factores más determinantes por el que no se consigue ese sistema energético completamente sostenible. El camino hacia ese sistema pasa por, entre otras cosas, predecir la producción de energía que tendrá lugar en el futuro para, estimando una posible demanda, conocer si resultará suficiente como para intentar prescindir de energías no renovables. Se ha visto que los paradigmas de aprendizaje automático actuales resultan muy útiles para hacer una estimación de una producción si se les proporcionan datos meteorológicos de calidad. Sin embargo, en el presente documento se ha tratado de averiguar qué horizontes temporales de predicción meteorológica resultarían más óptimos para el problema de la energía eólica. Se han utilizado datos numéricos de predicciones meteorológicas así como técnicas tanto de regresiones simples como de regresiones más avanzadas a través de aprendizaje profundo para intentar encontrar un patrón de decisión sobre los mejores horizontes temporales de la predicción meteorológica. Este proceso se ha llevado a cabo en el lenguaje de programación Python y sus librerías para tratar archivos de predicción meteorológica (Pygrib) y para utilizar modelos de aprendizaje automático de manera sencilla (Sklearn)

Aprendizaje por refuerzo y técnicas profundas aplicadas a un sistema de recomendación de venta al por menor

Máster en Investigación e Innovación en las Tecnologías de la Información y la ComunicaciónHoy en día, se ha podido comprobar cómo los modelos de Deep Learning y Machine Learning pueden ofrecer soluciones más óptimas a problemas tradicionales, y el caso de los sistemas de recomendación no es una excepción. Es por esto que Accenture, a través de su división de Accenture Digital realiza investigaciones periódicamente para mejorar cada uno de sus productos. Uno de estos productos es ASI, un sistema de recomendación orientado a la venta online al por menor o retail a través de la recomendación de anuncios en distintas plataformas online. A lo largo de este Trabajo Fin de Máster se explorarán técnicas de Deep Learning/Machine Learning con el objetivo de observar qué estrategias podrían resultar más o menos provechosas a la hora de poner cada uno de los modelos en un entorno productivo. Adicionalmente, se realizará una simulación de distintos agentes basados en Deep Reinforcement Learning para observar el rendimiento de cada una de las opciones así como las ventajas sobre los modelos anteriormente nombrados, ya que esos agentes son capaces de tener en cuenta recompensas más a largo plazo que las alternativas anteriores. Palabra

Educational resource scheduling based on socio-inspired agents

Revised Selected Papers of 4th International Conference, ICSOFT 2009, Sofia, Bulgaria, July 26-29, 2009.The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20116-5_17Scheduling a set of constrained resources is a difficult task, specially when there is no clear definition of ‘optimal’. When the constraints depend not only on physical or temporal issues but also in human desires or preferences the task gets harder. This is the case of educational resources, for example when a set of students must be distributed into a limited set of laboratories to attend to periodical practical sessions, in this case weekly. The preferences of the students may vary during the process for reasons such as the number of people already in that group. This paper presents a socio–inspired solution implemented as a multiagent system. The agents enroll themselves in the lab sessions based on their preferences and negotiate with other agents, using the resources they already have, to obtain desired groups that were already full.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation under grants TIN 2007-65989, TIN 2007-64718, and TIN2010-19872

Plataforma para el diseño de drivers software de alto y bajo nivel para dispositivos hardware

Versión electrónica de la ponencia presentada en el Congreso de Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica en 2006, celebrado en ZaragozaSe presenta una plataforma hardware que permite la experimentación en varias materias dentro de la electrónica y en el ámbito académico de un centro de enseñanza superior. Por ejemplo materias relacionadas con el control de dispositivos electrónicos desde el PC, el diseño de drivers, la programación de microcontroladores o el uso de protocolos de comunicación serie y paralelo. Con esta plataforma se facilita la modificación de las prácticas a realizar curso tras curso en los diferentes laboratorios donde se aplique y sobre todo sin necesidad de dotar cada año al laboratorio de un nuevo mate

Allocating educational resources through happiness maximization and traditional CSP approach

This is an electronic version of the paper presented at the 4th International Conference on Software and Data Technologies, held in Sofia on 2009An instance of an Educational Resources Allocation (ERA) problem is the distribution of a set of students in different laboratories. This can be a complex and dynamic problem if non-quantitative considerations (i.e. how close the final allocation is to the student preferences or desires) are involved in the decision process. Traditionally, different approaches based on Constraint-Satisfaction techniques and Multi-agent negotiation have been applied to the general problem of Resource Allocation. This paper shows how a Multi-agent approach can be used to model and simulate the assignment of sets of students to several predefined laboratories, by using their preferences to guide the allocation process. This approach aims at finding new solutions that try to satisfy individual student needs with no knowledge about the general allocation problem. The paper shows some experimental results and a comparison, between a CSP-based solution modeled in CHOCO, a CSP Java-based library, and a Multi-agent model implemented using MASON, a multi-agent simulation platform.This work has been supported by research projects TIN2007-65989 and TIN2007-64718. We also thank IBM for its support to the Linux Reference Cente

Developing Tools for Networks of Processors

A great deal of research eort is currently being made in the realm of so called natural computing. Natural computing mainly focuses on the denition, formal description, analysis, simulation and programming of new models of computation (usually with the same expressive power as Turing Machines) inspired by Nature, which makes them particularly suitable for the simulation of complex systems.Some of the best known natural computers are Lindenmayer systems (Lsystems, a kind of grammar with parallel derivation), cellular automata, DNA computing, genetic and evolutionary algorithms, multi agent systems, arti- cial neural networks, P-systems (computation inspired by membranes) and NEPs (or networks of evolutionary processors). This chapter is devoted to this last model

Reduction of exposure of cyclists to urban air pollution

This book collects the main outcomes that were generated during the implementation of the LIFE+RESPIRA project (LIFE13 ENV/ES/000417), carried out in the city of Pamplona, Navarra, Spain. The research was conducted by a cross-functional team made up of more than 30 researchers belonging to three entities: The University of Navarra, the Centre for Energy, Environmental and Technological Research (CIEMAT) and Environmental Management of Navarra (GAN-NIK)

Medidas para reducir la exposición de los ciclistas a los principales contaminantes atmosféricos urbanos

Recoge los principales resultados generados durante la realización del proyecto LIFE+RESPIRA, llevado a cabo en la ciudad de Pamplona (Navarra, España) por un equipo interdisciplinar constituido por más de 30 investigadores pertenecientes a la Universidad de Navarra, el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) y Gestión Ambiental de Navarra (GAN-NIK). El libro, que se ha publicado en castellano y en inglés, se ha dividido en 7 capítulos: 1. ¿Ciudades sostenibles? 2. Exposición de los ciudadanos a la contaminación atmosférica 3. Papel de la vegetación urbana en la calidad del aire 4. Modelos de alta resolución para evaluar la calidad del aire 5. Impactos de la contaminación urbana 6. Movilidad y sostenibilidad urbanas 7. Comunicación y educación ambiental. Este libro pretende ser una guía de utilidad para científicos, gestores y ciudadanos, aportando un conjunto de herramientas que permitan mejorar la calidad de vida de nuestras ciudades. Además, quiere rendir un homenaje a todos los voluntarios ciclistas que han participado en dicho proyecto y que son los verdaderos artífices del mismo, ya que gracias a su dedicación incondicional durante más de dos años, han proporcionado una cantidad ingente de datos sobre la calidad del aire de la ciudad de Pamplona

Combinación de técnicas de microscopía en estudio de materiales

Tesis doctoral inédita leída el 16-12-1994 en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Física de la Materia Condensad

Combinacion de tecnicas de microscopia en estudio de materiales

Centro de Informacion y Documentacion Cientifica (CINDOC). C/Joaquin Costa, 22. 28002 Madrid. SPAIN / CINDOC - Centro de Informaciòn y Documentaciòn CientìficaSIGLEESSpai