Relacionen el trastorn obsessiu compulsiu amb alguns símptomes a l'infantesa

Un equip de recerca liderat per l'investigador del Departament de Psiquiatria i de Medicina Legal de la UAB Miguel Angel Fullana, psicòleg de l'Institut d'Atenció Psiquiàtrica de l'Hospital del Mar i investigador del King's College Institute of Psychiatry de Londres, ha dut a terme el primer estudi que relaciona els símptomes obsessius i els rituals compulsius a la infància amb el risc de patir un trastorn obsessiu compulsiu a l'edat adulta. Una de les principals conclusions de la recerca és que tenir obsessions i rituals compulsius reiterats en la infantesa augmenta notablement aquest risc.Un equipo liderado por el investigador del Departamento de Psiquiatría y de Medicina Legal de la UAB Miguel Ángel Fullana, psicólogo del Instituto de Atención Psiquiátrica del Hospital del Mar e investigador del King's College Institute of Psychiatry de Londres, ha realizado el primer estudio que relaciona los síntomas obsesivos y los rituales compulsivos en la infancia con el riesgo de sufrir un trastorno obsesivo compulsivo en la edad adulta. Una de las principales conclusiones de la investigación es que tener obsesiones y rituales compulsivos reiterados en la infancia aumenta notablemente este riesgo.A research group led Miguel Ángel Fullana, researcher at the UAB Department of Psychiatry and Legal Medicine, psychologist at the Institute of Psychiatric Treatment of Hospital de Mar in Barcelona and researcher at King's College Institute of Psychiatry, London, has carried out a first study which connects the symptoms of obsessive-compulsive rituals in childhood with the risk of developing an obsessive-compulsive disorder as adults. One of the main conclusions of the study is that children who repeatedly manifest having obsessions and compulsions notably increase their risk of suffering from a disorder later in life

Punt final al comportament obsessiu

En què consisteix el trastorn obsessiu compulsiu? Les investigacions en aquesta àrea avancen, però encara es desconeix la cura de la malaltia. Científics de la UAB estan adaptant un instrument de medició en llengua anglesa per detectar símptomes obsessius en els hispanoparlants. Un esforç que plantejarà possibles solucions

La nostra personalitat, en un tub d'assaig

El concepte de personalitat defineix la tendència a respondre amb un determinat patró davant situacions semblants. Psicòlegs investigadors de la UAB han dut les nostres personalitats al laboratori per estudiar-les. En el seu últim estudi han analitzat el reflex d'ensurt, una resposta neurofisiològica que es dispara davant un estímul abrupte i sobtat. A continuació els seus resultats.El concepto de personalidad define la tendencia de responder con undeterminado patrón de conducta a situaciones parecidas. Psicólogosinvestigadores de la UAB han llevado nuestras personalidades allaboratorio para estudiarlas. En su último estudio han analizado el reflejodel sobresalto, una respuesta neurofisiológica que se dispara ante unestímulo abrupto y repentino. A continuación sus resultado

Abstract

Premi Extraordinari de Doctorat, promoció 2016-2017. Àmbit d’Enginyeria de les TICLong thought to be an unattainable ambition, self-sustainable and green-powered wireless networks are rapidly becoming a reality. This is driven by recent hardware improvements in what is known as Energy Harvesting (EH). This technology makes it possible for devices to scavenge energy from the environment, be it from solar, thermal, kinetic or other sources. One area where this idea has shown considerable promise is in Wireless Sensor Networks (WSNs). These networks consist of inexpensive, small and low-power sensors, making them a prime candidate for the deployment of energy harvesting technologies. However, when devices are equipped with these new technologies, the intermittent and random nature of the energy supply makes it necessary to take a new approach to the design of communication policies. It is the main objective of this dissertation to study, evaluate and solve problems that arise in wireless sensor networks with energy harvesting capabilities. The nature of the problems studied can be grouped into two categories. On one hand, we address problems of estimation, which arise when EH sensors collect measurements of some physical phenomenon. On the other hand, we study problems of control, which emerge when EH sensors are part of a dynamical system. First, we address the estimation problem in EH-powered wireless sensor networks. We approach the problem in a coded manner, where sensors transit their measurements to a Fusion Center (FC) digitally. We consider a point-to-point sensor-to-FC communication scenario, where the measured sources are time-correlated. We derive the transmission policies minimizing the average reconstruction distortion for both delay-constrained and delay-tolerant scenarios. Next, we study the case in which multiple sensors collaborate in the estimation of a source. In this problem, only a limited number of sensors can transmit simultaneously, due to the reduced number of sensor-to-FC channels. The goal is to jointly design the power allocation and sensor selection policies that minimize the average reconstruction distortion. However, this problem is not convex. To overcome this, we propose two policies, an iterative joint policy that finds a stationary solution of the original problem; and a heuristic separate policy in which the optimal power allocation is given by a convex optimization problem. Both policies are related to each other in the fact that the latter can be used as an initialization point of the former iterative policy. Further, as an alternative approach to the problem, we have also proposed the use of sparsity-promoting techniques. Then, we turn our attention to problems of a control nature in energy harvesting communication networks. First, we study the problem of jointly routing and scheduling traffic in a communication network with EH-powered nodes. The routing-scheduling policies proposed act as a generalization the stochastic backpressure policies to energy harvesting communication networks. Specifically, we provide two policies, an easy to compute policy and a randomized policy with improved stability guarantees. Furthermore, we ensure that given sustainable data and energy arrivals, the proposed policies stabilize the data queues over all the network. Finally, we study a more general control problem in which energy harvesting sensors share a wireless medium over which they transmit measurements to their respective controllers. Since the medium is shared, simultaneous transmissions might lead to packet collisions. To overcome this issue, we propose the use of a random access scheduling policy. Furthermore, we show that given sustainable energy and stability requirements, the policies stabilize all the control systems while satisfying the energy harvesting constraints.Les xarxes sense fils auto-sostenibles i d'energia renovable s'estan converting ràpidament en una realitat. Aquest fet ve impulsat per les recents millores de hardware en el que es coneix com recol·lecció d'energia (energy harvesting). Aquesta tecnologia permet als dispositius recollir l'energia del medi ambient, ja sigui de fonts solars, tèrmiques, cinètiques o altres. No obstant, quan els dispositius estan equipats amb aquestes noves tecnologies, la naturalesa intermitent i aleatòria del subministrament d'energia fa necessari adoptar un nou enfocament per al disseny de les polítiques de comunicació. És l'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral estudiar, avaluar i resoldre problemes que sorgeixen en xarxes de sensors sense fils amb capacitats de recol·lecció d'energia. D'una banda, abordem problemes d'estimació, que sorgeixen quan els sensors amb capacitats de recol·lecció d'energia recullen mesuraments d'algun fenomen físic. D'altra banda, estudiem els problemes de control, que sorgeixen quan els sensors amb capacitats de recol·lecció d'energia formen part d'un sistema dinàmic. En primer lloc, abordem el problema d'estimació en xarxes de sensors sense fils alimentats amb recol·lecció d'energia. Enfoquem el problema d'una manera codificada, on els sensors transmeten els seus mesuraments digitalment a un centre de fusió. Considerem un escenari de comunicació punt a punt de sensor a centre de fusió, on les fonts mesurades estan correlacionades temporalment. Derivem les polítiques de transmissió que minimitzen la distorsió mitjana de reconstrucció tant per als escenaris amb limitació de retard com amb tolerància al retard. A continuació, estudiem el cas en què múltiples sensors col·laboren en l'estimació d'una font. En aquest problema, només un nombre limitat de sensors pot transmetre simultàniament, a causa del nombre reduït de canals de sensor a centre de fusió. L'objectiu és dissenyar de manera conjunta les polítiques d'assignació de potència i selecció de sensors que minimitzin la distorsió mitjana de reconstrucció. No obstant, aquest problema no és convex. Per superar això, proposem dues polítiques, una política conjunta iterativa que troba una solució estacionària del problema original; i una política separada heurística en què l'assignació de potència òptima ve donada per un problema d'optimització convexa. A més, com un enfocament alternatiu al problema, també hem proposat l'ús de tècniques de promoció de la dispersió. Més tard, centrem la nostra atenció en els problemes de control en les xarxes de comunicacions amb recol·lecció d'energia. En primer lloc, estudiem el problema d'encaminament i planificació conjunta del trànsit en una xarxa de comunicacions amb nodes alimentats per recol·lecció d'energia. Les polítiques d'encaminament i planificació que proposem actuen com una generalització de les polítiques de backpressure estocàstiques per a les xarxes de comunicacions amb recol·lecció d'energia. Específicament, oferim dues polítiques, una política fàcil de calcular i una política aleatòria amb millors garanties d'estabilitat. A més, assegurem que donades arribades de dades i energia factibles, les polítiques propostes estabilitzen les cues de dades en tota la xarxa. Finalment, estudiem un problema de control més general en el qual els sensors amb recol·lecció d'energia comparteixen un mitjà sense fils sobre el qual transmeten mesuraments als seus respectius controladors. Atès que el mitjà és compartit, les transmissions simultànies poden dur a col·lisions de paquets. Per superar aquest problema, proposem l'ús d'una política de planificació d'accés aleatori. A més, demostrem que, donades necessitats d'energia i estabilitat factibles, les polítiques estabilitzen tots els sistemes de control i satisfan les restriccions imposades per la recol·lecció d'energia.Award-winningPostprint (published version

Mission-Aware Value of Information Censoring for Distributed Filtering

In this paper, we study the problem of distributed estimation with an emphasis on communication-efficiency. The proposed algorithm is based on a windowed maximum a posteriori (MAP) estimation problem, wherein each agent in the network locally computes a Kalman-like filter estimate that approximates the centralized MAP solution. Information sharing among agents is restricted to their neighbors only, with guarantees on overall estimate consistency provided via logarithmic opinion pooling. The problem is efficiently distributed using the alternating direction method of multipliers (ADMM), whose overall communication usage is further reduced by a value of information (VoI) censoring mechanism, wherein agents only transmit their primal-dual iterates when deemed valuable to do so. The proposed censoring mechanism is mission-aware, enabling a globally efficient use of communication resources while guaranteeing possibly different local estimation requirements. To illustrate the validity of the approach we perform simulations in a target tracking scenario

Multi-task Bias-Variance Trade-off Through Functional Constraints

Multi-task learning aims to acquire a set of functions, either regressors or classifiers, that perform well for diverse tasks. At its core, the idea behind multi-task learning is to exploit the intrinsic similarity across data sources to aid in the learning process for each individual domain. In this paper we draw intuition from the two extreme learning scenarios -- a single function for all tasks, and a task-specific function that ignores the other tasks dependencies -- to propose a bias-variance trade-off. To control the relationship between the variance (given by the number of i.i.d. samples), and the bias (coming from data from other task), we introduce a constrained learning formulation that enforces domain specific solutions to be close to a central function. This problem is solved in the dual domain, for which we propose a stochastic primal-dual algorithm. Experimental results for a multi-domain classification problem with real data show that the proposed procedure outperforms both the task specific, as well as the single classifiers