Estudio de integración de energía fotovoltaica para carga de vehículos eléctricos

[spa] En este proyecto se estudia la implementación de sistemas de energía fotovoltaica para la carga de vehículos eléctricos. Los objetivos principales son: en primer lugar, dar a conocer el estado actual y la previsión de futuro tanto de las instalaciones de energía fotovoltaica como de los vehículos eléctricos y, en segundo lugar, realizar un estudio de las diversas configuraciones posibles a la hora de abastecer de energía al vehículo eléctrico mediante este tipo de instalaciones, con el fin de determinar cuál de ellas es la más indicada. Para realizar este estudio se han analizado las necesidades energéticas de la carga de vehículos eléctricos y su efecto sobre la instalación fotovoltaica que debe cubrirlas y, a continuación, se han planteado, comparado y seleccionado diversas configuraciones en diferentes escenarios, teniendo en cuenta los resultados obtenidos en el estudio previo. El primer escenario que se ha planteado es el de una vivienda unifamiliar. Para este escenario no se ha establecido ninguna configuración como la más indicada, sino que cada una de ellas se adapta mejor a un tipo de usuario u otro. Por otro lado, en el segundo escenario, donde se estudian diversas configuraciones con el fin de aprovechar la energía captada en un aparcamiento de gran superficie para cargar los vehículos eléctricos aparcados en él, se determina que la mejor configuración es aquélla que realiza un autoconsumo de la energía en el mismo momento de la producción, sin ser almacenada. Por último, y a fin de conocer más en profundidad la implementación práctica de una instalación de este tipo, se ha realizado el estudio de viabilidad técnica y económica de una de las configuraciones de la vivienda unifamiliar. Los resultados obtenidos indican que instalaciones de este tipo ya son actualmente rentables, pero que, gracias a los avances tecnológicos en el sector fotovoltaico y de los vehículos eléctricos, en un futuro lo serán mucho más

Efficient implementation of Deep Nets for video processing to preserve marine ecosystem services

[eng] Marine ecosystems provide multiple services to humans, including provisioning services, such as seafood or fossil energy; regulating services, like coastal protection or water purification; cultural services, as tourism or spiritual benefits; and supporting services, like nutrient cycling or habitat provision. The provided services are endangered by negative impacts that marine ecosystems are suffering due to multiple causes, some examples of which could be overfishing, habitat destruction, or plastic pollution. Therefore, there exists an urgency to develop new protective measures. One highlighted initiative is to develop scientifically and statistically robust monitoring methodologies and tools to control potential risks or assess the effectiveness of protective and recovery initiatives. Ocean research and management is facing a new era, led by the technological developments in data collection, allowing the collection of vast amounts of data; and deep learning techniques, capable of processing the data and reducing its processing workload while increasing the spatial and temporal scope of conducted analysis. The marine science community is ready and willing to implement these new tools to a wide range of proposals towards the sustainability of marine ecosystems and its services. The objective of this thesis is to study the applicability of deep learning solutions, along with computer vision, to develop new tools to preserve marine ecosystems and the offered services. Tools have been developed for three different tasks: Posidonia oceanica monitoring, jellyfish quantification and pipeline characterisation. In their development, diverse deep convolutional network model types and architectures have been trained and tested with data gathered from a variety of sources and under different environmental conditions. Additionally, the developed tools have been deployed into diverse platforms and adapted to its features and limitations. These implementations cover a wide spectrum of scenarios where deep convolutional networks have been applied with good results, automating the data analysis process, expanding the temporal and spatial scope of the analysis or surveys, and improving the repeatability of experiments to detect evolution trends. Thus, validating the proposed methodology to implement deep convolutional networks for video processing to preserve marine ecosystem services.[spa] Los ecosistemas marinos ofrecen múltiples servicios a los seres humanos, incluyendo servicios de aprovisionamiento como la producción de comida o energía fósil, servicios de regulación como la protección costera o la depuración de aguas, servicios culturales como el turismo o beneficios espirituales y servicios de apoyo como la circulación de nutrientes o la provisión de hábitat. Estos servicios se ven amenazados por los impactos negativos que están sufriendo los ecosistemas marinos debido a múltiples causas. Algunos ejemplos podrían ser la sobrepesca, la destrucción del hábitat o la contaminación por plásticos. Por lo tanto, existe la urgencia de desarrollar nuevas medidas de protección. Una iniciativa destacada es el desarrollo de metodologías y herramientas de monitoreo científica y estadísticamente sólidas para controlar los potenciales riesgos o evaluar la efectividad de iniciativas de protección y recuperación. La investigación y gestión de los océanos se enfrenta a una nueva era, liderada por los avances tecnológicos en la obtención de datos, que permiten la recopilación de grandes cantidades de datos; y técnicas de aprendizaje profundo, capaces de procesar los datos y reducir el tiempo de procesamiento a la vez que aumentan el alcance espacial y temporal de los análisis realizados. La comunidad científica marina está lista y dispuesta a implementar estas nuevas herramientas en una amplia gama de propuestas para la sostenibilidad de los ecosistemas marinos y sus servicios. El objetivo de esta tesis es estudiar la aplicabilidad de soluciones de aprendizaje profundo junto con visión artificial para desarrollar nuevas herramientas con el fin de preservar los ecosistemas marinos y los servicios ofrecidos. Se han desarrollado herramientas para tres tareas diferentes: la monitorización de Posidonia oceanica, la cuantificación de medusas y la caracterización de sistemas de tuberías. Durante su desarrollo, se han entrenado y probado diversos tipos de modelos y arquitecturas de redes convolucionales profundas con datos recopilados de una variedad de fuentes y en diferentes condiciones ambientales. Adicionalmente, las herramientas desarrolladas han sido desplegadas en diversas plataformas y adaptadas a sus características y limitaciones. Estas implementaciones cubren un amplio espectro de escenarios en los que se han aplicado redes convolucionales profundas con buenos resultados, automatizando el proceso de análisis de datos, ampliando el alcance temporal y espacial de los análisis o inspecciones, y mejorando la repetibilidad de los experimentos para detectar tendencias de evolución. Por lo tanto, se ha validado la metodología propuesta para la implementación de redes convolucionales profundas para el análisis de datos en entornos marinos para la preservación de sus ecosistemas y servicios.[cat] Els ecosistemes marins ofereixen múltiples serveis als humans, incloent serveis d’aprovisionament com la producció de menjar o energia fòssil, serveis de regulació com la protecció costanera o la depuració d’aigües, serveis culturals com el turisme o beneficis espirituals, i serveis de suport com la circulació de nutrients o la provisió d’hàbitat. Aquests serveis es veuen amenaçats pels impactes negatius que estan patint els ecosistemes marins degut a múltiples causes, alguns exemples podrien ser la sobrepesca, la destrucció de l’hàbitat o la contaminació per plàstics. Així doncs, hi ha la urgència de desenvolupar noves mesures de protecció. Una iniciativa destacada és el desenvolupament de metodologies i eines de monitorització científica i estadísticament sòlides per controlar els riscos potencials o avaluar l’efectivitat d’iniciatives de protecció i recuperació. La investigació i la gestió dels oceans s’enfronta a una nova era, liderada pels avenços tecnològics en l’obtenció de dades, permetent la recopilació de grans quantitats de dades; i tècniques d’aprenentatge profund, capaces de processar les dades i reduir el temps de processament alhora que augmenten l’abast espacial i temporal dels anàlisis realitzats. La comunitat científica marina està llesta i disposada a implementar aquestes noves eines en una àmplia gamma de propostes per a la sostenibilitat dels ecosistemes marins i els seus serveis. L´objectiu d´aquesta tesi és estudiar l´aplicabilitat de solucions d´aprenentatge profund juntament amb visió artificial per desenvolupar noves eines per tal de preservar els ecosistemes marins i els serveis oferts. S’han desenvolupat eines per a tres tasques diferents: la monitorització de Posidonia oceanica, quantificació de meduses i caracterització de sistemes de canonades. Durant el desenvolupament s’han entrenat i provat diversos tipus de models i arquitectures de xarxes convolucionals profundes amb dades recopilades d’una varietat de fonts i en diferents condicions ambientals. Addicionalment, les eines desenvolupades han estat desplegades en diverses plataformes i adaptades a les seves característiques i limitacions. Aquestes implementacions cobreixen un ampli espectre d’escenaris on s’han aplicat xarxes convolucionals profundes amb bons resultats, automatitzant el procés d’anàlisi de dades, ampliant l’abast temporal i espacial de les anàlisis o inspeccions i millorant la repetibilitat dels experiments per detectar tendències devolució. Per tant, s’ha validat la metodologia proposta per a la implementació de xarxes convolucionals profundes per a l’anàlisi de dades en entorns marins per preservar els seus ecosistemes i serveis

HALIMEDA object detection

<p>Object detection model to identify halimeda incrassata.</p&gt

Jellytoring: Real-Time Jellyfish Monitoring Based on Deep Learning Object Detection

During the past decades, the composition and distribution of marine species have changed due to multiple anthropogenic pressures. Monitoring these changes in a cost-effective manner is of high relevance to assess the environmental status and evaluate the effectiveness of management measures. In particular, recent studies point to a rise of jellyfish populations on a global scale, negatively affecting diverse marine sectors like commercial fishing or the tourism industry. Past monitoring efforts using underwater video observations tended to be time-consuming and costly due to human-based data processing. In this paper, we present Jellytoring, a system to automatically detect and quantify different species of jellyfish based on a deep object detection neural network, allowing us to automatically record jellyfish presence during long periods of time. Jellytoring demonstrates outstanding performance on the jellyfish detection task, reaching an F1 score of 95.2%; and also on the jellyfish quantification task, as it correctly quantifies the number and class of jellyfish on a real-time processed video sequence up to a 93.8% of its duration. The results of this study are encouraging and provide the means towards a efficient way to monitor jellyfish, which can be used for the development of a jellyfish early-warning system, providing highly valuable information for marine biologists and contributing to the reduction of jellyfish impacts on humans.Miguel Martin-Abadal was supported by Ministry of Economy and Competitiveness (AEI,FEDER,UE), under contract DPI2017-86372-C3-3-R. Ana Ruiz-Frau was supported by a Marie-Sklodowska-Curie Individual Fellowship (JellyPacts project number 655475). Hilmar Hinz was supported through a Ramón y Cajal Fellowship financed by the Ministerio de Economía y Competitividad de España and the Conselleria d’Educació, Cultura i Universitats Comunidad Autónoma de las Islas Baleares (RyC 2013 14729). Yolanda Gonzalez-Cid was supported by Ministry of Economy and Competitiveness (AEI,FEDER,UE), under contracts TIN2017-85572-P and DPI2017-86372-C3-1-R.Peer reviewe

The potential of Jellytoring 2.0 smart tool as a global jellyfish monitoring platform

Despite the recent recognition of jellyfish as an important component of marine ecosystems and existing concerns on their potential population increase, they are rarely monitored at the appropriate spatial and temporal scales. Traditional jellyfish monitoring techniques are costly and generally restrict the spatial–temporal resolution limiting the quantity and quality of monitoring data. We introduce Jellytoring 2.0, an automatic recognition tool for jellyfish species based on convolutional neural networks (CNN). We trained Jellytoring 2.0 to identify 15 jellyfish species with a global distribution. Our aim is to offer Jellytoring 2.0 as an open-access tool to serve as the backbone for a system that promotes the creation of large-scale and long-term jellyfish monitoring data. Results reveal that Jellytoring 2.0 performed well in the identification of the 15 species with average precision values ranging between 90% and 99% for most of the species. Four of the species presented slightly lower values (75%–80%). Our system was trained on a relatively small dataset, implying that additional integration of image data will further improve the performance of the CNN. We show how the application of CNNs to image data can deliver a tool that will enable the cost-effective collection of jellyfish data on larger spatial and temporal scales. For Jellytoring 2.0 to become a truly global automatic identification system, we ask scientists and nonscientists to actively contribute with jellyfish image data to extend the number of species it can identify.During the conception, implementation and writing of the study A.R.F were supported by a Marie-Sklodowska-Curie Individual Fellowship (JellyPacts project number 655475) and a Juan de la Cierva-Incorporación (IJC2019-040836-I/AEI/10.13039/501100011033) from the Spanish Government. M.M.A. was supported by Ministry of Economy and Competitiveness (AEI, FEDER, UE), under contract DPI2017-86372-C3-3-R. C.L.J. was supported by the EU funded Erasmus+ program. Y.G.C. was supported by Ministry of Economy and Competitiveness (AEI, FEDER, UE) under contract DPI2017-86372-C3-3-R; Ministry of Science and Innovation (AEI, FEDER, UE) under contracts PID2020-115332RB-C33 and PLEC2021-007525 and by the Comunitat Autonoma de les Illes Balears through the Direcció General de Política Universitaria i Recerca with funds from the Tourist Stay Tax Law (PRD2018/34). H.H. was partially supported through a Ramón y Cajal Fellowship financed by the Ministerio de Economía y Competitividad de España and the Conselleria d'Educació, Cultura i Universitats Comunidad Autónoma de las Islas Baleares (RyC 2013 14729)

Corrigendum to: The potential of Jellytoring 2.0 smart tool as a global jellyfish monitoring platform

In the recent article by Ruiz-Frau et al. (2022), the correct affiliation of Charlotte L. Jennings is Institut Mediterrani d'Estudis Avançats, IMEDEA (CSIC-UIB), Esporles, Spain. The authors apologize for the error.Peer reviewe

A Deep Learning-Based Workflow for Dendritic Spine Segmentation

The morphological analysis of dendritic spines is an important challenge for the neuroscientific community. Most state-of-the-art techniques rely on user-supervised algorithms to segment the spine surface, especially those designed for light microscopy images. Therefore, processing large dendritic branches is costly and time-consuming. Although deep learning (DL) models have become one of the most commonly used tools in image segmentation, they have not yet been successfully applied to this problem. In this article, we study the feasibility of using DL models to automatize spine segmentation from confocal microscopy images. Supervised learning is the most frequently used method for training DL models. This approach requires large data sets of high-quality segmented images (ground truth). As mentioned above, the segmentation of microscopy images is time-consuming and, therefore, in most cases, neuroanatomists only reconstruct relevant branches of the stack. Additionally, some parts of the dendritic shaft and spines are not segmented due to dyeing problems. In the context of this research, we tested the most successful architectures in the DL biomedical segmentation field. To build the ground truth, we used a large and high-quality data set, according to standards in the field. Nevertheless, this data set is not sufficient to train convolutional neural networks for accurate reconstructions. Therefore, we implemented an automatic preprocessing step and several training strategies to deal with the problems mentioned above. As shown by our results, our system produces a high-quality segmentation in most cases. Finally, we integrated several postprocessing user-supervised algorithms in a graphical user interface application to correct any possible artifacts.The research leading to these results has received funding from the following entities: the Spanish Government under grants FPU18/05304, PRE2018-085403, TIN2017-83132-C2-1-R, PID2020-113013RB-C21, BES-2017-081264, TIN2017-85572-P, and DPI2017-86372-C3-3-R and the European Union's Horizon 2020 Framework under the Specific Grant Agreement No. 945539 (HBP SGA3)