Influence of the electric energy non-regulated market in the intensive aquaculture plants associated to cooling effluents

En este trabajo se analiza el efecto que la liberalización del mercado eléctrico tiene sobre la variación de los regímenes de temperatura del agua en plantas de acuicultura intensiva que aprovechan los efluentes de refrigeración de centrales generadoras de electricidad. Para ello se han utilizado datos de una instalación dedicada al engorde de anguilas europeas, la cual toma el agua caliente del efluente de refrigeración de la Central Térmica de Puente Nuevo (Córdoba). Los resultados indican que la liberalización del mercado del sector eléctrico tiene una influencia significativa sobre la forma y cantidad de energía generada por la Central Térmica, y por consiguiente sobre el régimen termal del efluente de refrigeración. Los niveles de temperatura en el interior de la instalación son dependientes asimismo de la temperatura del agua en el efluente de refrigeración, estimándose la disminución de los índices de crecimiento debidos a este factor en un 5%.In this paper, the effect of the electric energy non-regulated market in the water thermal regimes variation of intensive fishfarms that use the heated water for cooling of power plants is analysed. This way, data of aneel intensive rearing system was used. In this fishfarm the heated water is drawn from the cooling effluent of the Puente Nuevo power plant (Córdoba). The results show that the non-regulated market has a significant effect on the form and amount of generated energy and the thermal regime of the cooling effluent. The temperature levels in the fishfarm depend of the water temperature of cooling effluent, being estimated the decrease of the growth index in 5%

The histone deacetylase inhibitor valproic acid attenuates phospholipase Cγ2 and IgE-mediated mast cell activation.

Mast cell activation through the high-affinity IgE receptor (FcεRI) plays a central role in allergic reactions. FcεRI-mediated activation triggers multiple signaling pathways leading to degranulation and synthesis of different inflammatory mediators. IgE-mediated mast cell activation can be modulated by different molecules, including several drugs. Herein, we investigated the immunomodulatory activity of the histone deacetylase inhibitor valproic acid (VPA) on IgE-mediated mast cell activation. To this end, bone marrow-derived mast cells (BMMC) were sensitized with IgE and treated with VPA followed by FcεRI cross-linking. The results indicated that VPA reduced mast cell IgE-dependent degranulation and cytokine release. VPA also induced a significant reduction in the cell surface expression of FcεRI and CD117, but not other mast cell surface molecules. Interestingly, VPA treatment inhibited the phosphorylation of PLCγ2, a key signaling molecule involved in IgE-mediated degranulation and cytokine secretion. However, VPA did not affect the phosphorylation of other key components of the FcεRI signaling pathway, such as Syk, Akt, ERK1/2, or p38. Altogether, our data demonstrate that VPA affects PLCγ2 phosphorylation, which in turn decreases IgE-mediated mast cell activation. These results suggest that VPA might be a key modulator of allergic reactions and might be a promising therapeutic candidate

Fault detection in unmanned aerial vehicles via orientation signals and machine learning

[EN] This work proposes an actuator fault detection and isolation scheme for a quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) under a data-driven approach using machine learning techniques. In this approach, an implicit model of the system is built through the information provided by the onboard sensors of the UAV. First, using a tailored flying platform, vibrations corresponding to the orientation, angular position and linear acceleration were captured with the UAV flying in hover mode under nominal conditions. This data is processed by Principal Component Analysis (PCA) for feature extraction. Subsequently, faults in the actuators are induced through a cut in each of the UAV propellers which generate a reduction in the thrust of the rotors. These data are also projected into the PCA subspace and compared to the nominal data. Hotelling’s T 2 statistic is used to discern between nominal data and data when the vehicle exhibits an actuator fault. Finally, the developed algorithms were complemented with k-nearest neighbors (k-NN) and support vector machine (SVM) classification algorithms. The results show a correct classification rate of 89.6 % (k-NN) and 92.4 % (SVM) respectively for 423 validation datasets.[ES] Este trabajo propone un esquema de detección y localización de fallas en los actuadores de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) del tipo cuadrirrotor. Para ello, se considera un enfoque basado en datos haciendo uso de técnicas de aprendizaje de máquina. En este enfoque se construye un modelo implícito del sistema a través de la información proporcionada por los sensores del VANT. Primero, a través de un plataforma de vuelo de tipo giroscópica, se captan las vibraciones correspondientes a la orientación, posición angular y aceleración lineal cuando el vehículo se encuentra en vuelo estacionario en condiciones nominales. Estos datos se procesan mediante Análisis en Componentes Principales (PCA) para la extracción de características. Posteriormente, se induce una falla a los actuadores a través de un recorte en cada una de las hélices del VANT que ocasionan una reducción del empuje generado por los rotores. Estos datos se proyectan también al subespacio de componentes principales y se comparan con los datos nominales. Para discernir entre los datos nominales y los datos cuando el vehículo presenta falla, se emplea el estadístico T2 de Hotelling. Finalmente, el desarrollo se complementa con los algoritmos de clasificación de k-vecinos más cercanos (k-NN) y de máquina de vectores de soporte (SVM). Los resultados muestran una tasa de clasificación correcta del 89.6 % (k-NN) y 92.4 %(SVM) respectivamente para 423 conjuntos de datos de validación.López-Estrada, FR.; Méndez-López, A.; Santos-Ruiz, I.; Valencia-Palomo, G.; Escobar-Gómez, E. (2021). Detección de fallas en vehículos aéreos no tripulados mediante señales de orientación y técnicas de aprendizaje de máquina. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 18(3):254-264. https://doi.org/10.4995/riai.2020.14031OJS254264183Alos, A., Dahrouj, Z., 2020. Detecting contextual faults in unmanned aerial vehicles using dynamic linear regression and k-nearest neighbour classifier. Gyroscopy and Navigation 11, 94-104. https://doi.org/10.1134/S2075108720010046Baskaya, E., Bronz, M., Delahaye, D., 2017. Fault detection & diagnosis for small uavs via machine learning, in: Digital Avionics Systems Conference (DASC), 2017 IEEE/AIAA 36th, IEEE. pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/DASC.2017.8102037Benini, A., Ferracuti, F., Monteriu, A., Radensleben, S., 2019. Fault detection of a VTOL UAV using acceleration measurements, in: 2019 18th European Control Conference (ECC), IEEE. pp. 3990-3995. https://doi.org/10.23919/ECC.2019.8796198Freeman, P., Pandita, R., Srivastava, N., Balas, G.J., 2013. Model-based and data-driven fault detection performance for a small UAV. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 18, 1300-1309. https://doi.org/10.1109/TMECH.2013.2258678Gertler, J., 2015. Fault detection and diagnosis. Encyclopedia of Systems and Control, 417-422. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-5058-9_223Ghalamchi, B., Mueller, M., 2018. Vibration-based propeller fault diagnosis for multicopters, in: 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), IEEE. pp. 1041-1047. https://doi.org/10.1109/ICUAS.2018.8453400Guo, K., Liu, L., Shi, S., Liu, D., Peng, X., 2019. UAV sensor fault detection using a classifier without negative samples: A local density regulated optimization algorithm. Sensors 19, 771. https://doi.org/10.3390/s19040771Guzmán-Rabasa, J.A., López-Estrada, F.R., González-Contreras, B.M., Valencia-Palomo, G., Chadli, M., Pérez-Patricio, M., 2019. Actuator fault detection and isolation on a quadrotor unmanned aerial vehicle modeled as a linear parameter-varying system. Measurement and Control 52, 1228-1239. https://doi.org/10.1177/0020294018824764Iannace, G., Ciaburro, G., Trematerra, A., 2019. Fault diagnosis for UAV blades using artificial neural network. Robotics 8, 59. https://doi.org/10.3390/robotics8030059Jiang, Y., Zhiyao, Z., Haoxiang, L., Quan, Q., 2015. Fault detection and identification for quadrotor based on airframe vibration signals: a data-driven method, in: 2015 34th Chinese Control Conference (CCC), IEEE. pp. 6356- 6361. https://doi.org/10.1109/ChiCC.2015.7260639Jolliffe, I., 2011. Principal component analysis. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_455Keipour, A., Mousaei, M., Scherer, S., 2019. Alfa: A dataset for UAV fault and anomaly detection. arXiv preprint arXiv:1907.06268.Khan, B., Rossiter, J.A., Valencia-Palomo, G., 2011. Exploiting kautz functions to improve feasibility in MPC. IFAC Proceedings Volumes 44, 6777-6782. https://doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.00251Li, M., Li, G., Zhong, M., 2016. A data driven fault detection and isolation scheme for UAV flight control system, in: Control Conference (CCC), 2016 35th Chinese, IEEE. pp. 6778-6783. https://doi.org/10.1109/ChiCC.2016.7554425López-Estrada, F.R., Rotondo, D., Valencia-Palomo, G., 2019. A review of convex approaches for control, observation and safety of linear parameter varying and Takagi-Sugeno systems. Processes 7, 814. https://doi.org/10.3390/pr7110814López-Estrada, F.R., Santos-Estudillo, O., Valencia-Palomo, G., Gómez- Peñate, S., Hernandez-Gutiérrez, C., 2020. Robust qLPV tracking fault-tolerant control of a 3 dof mechanical crane. 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Efectos de la GnRH exógena sobre la tasa de preñez en ganado lechero.

Con el fin de observar los efectos de la aplicación de un análogo agonista de la GnRH (buserelina) sobre la tasa de preñez (TP) de bovinos de raza Holstein se tomaron 47 hembras de 2 ganaderías de la sabana de Bogotá, distribuidas aleatoriamente en un diseño completamente al azar con arreglo factorial de 3 por 4, con 2 tratamientos de buserelina y 1 grupo control, y 4 niveles de partos previos: 0, 1, 2 y 3, 4 y 5 partos. Se consideraron 4 repeticiones por grupo experimental (1 de 3). El primero de estos (tratamiento 1) recibió 0.02 mg de buserelina el día de inseminación al 2 grupo (tratamiento 2) le fue suministrada la misma cantidad de hormona 12 dias después de dicho evento. El grupo control no recibió sustancia alguna. Se evaluaron los siguientes parámetros: TP, niveles séricos de progesterona (dias 0, 7, 13, 18, 23, 30, 37 y 45), condición y peso corporal, producción láctea y días abiertos a primer servicio. Las vacas fueron palpadas hacia el dia 60 para diagnóstico de gestación. Los animales tratados mostraron, en ambos casos, TP superiores a las de los no tratados (68.75 vs 53.33 por ciento). El promedio de días a primer servicio, el peso corporal, la producción láctea y el índice corporal no parecieron influenciar marcadamente la mayor tasa de concepción obtenida por la aplicación de buserelina. En los animales gestantes las hembras del tratamiento obtuvieron mayores niveles de progesterona, mientras que en los animales vacios, los niveles más altos fueron exhibidos por los animales del grupo control Aunque las diferencias en las TP no fueron estadísticamente significativas, el mayor porcentaje de preñez obtenidos mediante el uso de buserelina resulta económicamente ventajoso para ganaderías bajo condiciones similares a las presentes en la sabana de BogotáGanado de leche-Ganadería lech

Single Multiplex Polymerase Chain Reaction To Detect Diverse Loci Associated with Diarrheagenic Escherichia coli

We developed and tested a single multiplex polymerase chain reaction (PCR) that detects enterotoxigenic, enteropathogenic, enteroinvasive, and Shiga-toxin–producing Escherichia coli. This PCR is specific, sensitive, and rapid in detecting target isolates in stool and food. Because of its simplicity, economy, and efficiency, this protocol warrants further evaluation in large, prospective studies of polymicrobial substances

Evaluación de la calidad espermática del semen bovino congelado por la penetración de óvulos de ratona.

En el Laboratorio de Fisiología y Genética Animal del Centro de Investigación Tibaitatá del Instituto Colombiano Agropecuario (ICA), se utilizó semen bovino congelado y óvulos de ratón para evaluar una técnica de laboratorio, basada en la cuantificación de óvulos penetrados por espermatozoides de toro. A las ratonas donantes de óvulos, se les aplicaron 10 UI de gonadotropina de suero de yegua preñada (PMSG) y 48 horas después 10 UI de gonadotropina corionica humana (HCG) para favorecer el crecimiento folicular. La tasa de penetración, difirió significativamente (P menor que 0.05) entre los óvulos recuperados a las 20 horas (57.7 por ciento) y los recuperados a las 16 y 13 horas (42.9 y 38.1 por ciento respectivamente) después de la inyección de HCG. Adicionalmente, se evaluaron 3 medios de cultivo: Ham F-10 Ringer y PBS con un mejor resultado en cuanto a penetración ovular de los medios Ringer y PBS (56.2 y 50.4 por ciento respectivamente), los cuales difieren significativamente (P menor que 0.05) del medio Ham F-10 (32.1 por ciento). El desarrollo de esta tecnología permitirá adelantar posteriores trabajos que establezcan a nivel de laboratorio patrones de evaluación más ajustados sobre la capacidad fertilizadora del semen bovin

Integrating local environmental data and information from non-driven citizen science to estimate jellyfish abundance in Costa del Sol (southern Spain)

Tourism, fishing and aquaculture are key economic sectors of Costa del Sol (southern Iberian Peninsula). The management of these activities is sometimes disturbed by the onshore arrival and stranding of jellyfish swarms. In the absence data on the occurrence of these organisms, it may be interesting to explore data from non-driven systems, such as social networks. The present study show how data in text format from a mobile app called Infomedusa can be processed and used to model the relationship between estimated abundance of jellyfish on the beaches and local environmental conditions. The data retrieved from this app using artificial intelligence procedures (transition network or TN algorithm), were used as input for GAM models to estimate the abundance of jellyfish based on wind speed and direction. The analysis of data provided by Infomedusa indicated that only 30.39% of messages provided by the users had information about absence/presence of jellyfishes in the beaches. On the other hand, the TN processing capacity showed an accuracy level to discriminate messages with information on absence/presence of jellyfish slightly higher than 80%. GAM models considering the wind direction and speed of previous day explained between 37% and 77% of the variance of jellyfish abundance estimate from Infomedusa data. In conclusion, this approach may contribute to the development of a system for predicting the onshore arrival of jellyfish in the Costa del Sol.Versión del edito

Desarrollo de estrategia competitiva en la industria de sensores Capstone

El presente documento de obtención de grado incorpora el análisis del desempeño de la compañía Chester en la simulación en la plataforma Capstone; y que, durante un periodo de ocho años, permitió a los integrantes del equipo demostrar los conocimientos adquiridos durante los estudios de posgrado, al administrar todas las áreas que comprenden la compañía, buscando cumplir con los objetivos estratégicos en alineación con la filosofía empresarial. En el primer capítulo se incorpora el fundamento teórico, con base en el cual se planteó la estrategia a seguir durante la simulación, y que apoyó en la toma de decisiones. Mediante el análisis de empresas reales, se pretende aterrizar y sustentar los resultados obtenidos de los aciertos o errores cometidos en el marco de lo planteado por los casos de estudio utilizados para su valoración. El segundo capítulo está comprendido por el análisis de la industria en Capstone, las condiciones iniciales y se presenta la constitución de la empresa Chester y los objetivos estratégicos planteados antes de dar comienzo a la operación. Los capítulos comprendidos entre el tres y seis, detallan las acciones y resultados obtenidos durante 2020 y 2027 por departamento. Se profundiza en las áreas de oportunidad, acciones emprendidas ante la competencia y el análisis de la industria; asimismo, mediante el Balanced Scorecard se hace valoración de la situación de la compañía al término de cada periodo. Para finalizar, en el capítulo siete se presentan las reflexiones por parte del equipo con respecto al simulador de negocios, la asignatura Investigación, Desarrollo e Innovación, así como de del programa educativo