Evaluating the sinergies of ecosystemic services. Applying Graph Theory

The current context of climatic crisis requires modification of planning policies oriented to decide wether an area should be protected from urban development regarding its capacity to provide us with ecosystemic services. In this sense, it is of paramount importance to be able to evaluate not only those services, but also the interactions between them. The aim of the present investigation is to define a clear and replicable methos to analyse the said interactions, obtaining a map with those data, using as an example the case of the Community of Madrid. To achieve this, Graph Theory was applied as the preferred methos to obtain the best combination of services for a given ecosystem. Not only a more detailed evaluation was achieved, but also a relation of the best services to be combined, proving as a possible list of allowed uses in the area coming directly from the Graph Theory Analysis.   Keywords: ecosystemic services, Graph Theory, Community of Madrid, land protectionEl actual contexto de crisis climática requiere de una evolución en el planeamiento que permita dirimir la protección del suelo frente a su desarrollo en función de su capacidad para proveernos de servicios ecosistémicos. En este sentido, es primordial poder valorar no sólo dichos servicios, sino también las interacciones que ejercen entre ellos. El objetivo de la presente investigación es definir un método claro y replicable de análisis de dichas interacciones, consiguiendo generar cartografías a partir del mismo, usando como ejemplo el caso de la Comunidad de Madrid. Para ello, se ha utilizado la Teoría de Grafos como método para obtener la combinación de servicios más ventajosa, arrojando no sólo una valoración más detallada de los servicios que un ecosistema pueda ofrecer, sino una propuesta de régimen de usos razonada por el propio método.   Palabras clave: Cambio climático, resiliencia, Comunidad de Madrid, protección del suelo.Peer Reviewe

Physics solutions for machine learning privacy leaks

Machine learning systems are becoming more and more ubiquitous in increasingly complex areas, including cutting-edge scientific research. The opposite is also true: the interest in better understanding the inner workings of machine learning systems motivates their analysis under the lens of different scientific disciplines. Physics is particularly successful in this, due to its ability to describe complex dynamical systems. While explanations of phenomena in machine learning based physics are increasingly present, examples of direct application of notions akin to physics in order to improve machine learning systems are more scarce. Here we provide one such pplication in the problem of developing algorithms that preserve the privacy of the manipulated data, which is especially important in tasks such as the processing of medical records. We develop well-defined conditions to guarantee robustness to specific types of privacy leaks, and rigorously prove that such conditions are satisfied by tensor-network architectures. These are inspired by the efficient representation of quantum many-body systems, and have shown to compete and even surpass traditional machine learning architectures in certain cases. Given the growing expertise in training tensornetwork architectures, these results imply that one may not have to be forced to make a choice between accuracy in prediction and ensuring the privacy of the information processed

XIV Seminario Internacional de Investigación en Urbanismo. ACTAS

La presente publicación recoge los resúmenes de todas las ponencias presentadas oralmente en la decimocuarta edición del Seminario Internacional de Investigación en Urbanismo (SIIU), celebrada en la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Madrid (Universidad Politécnica de Madrid) y presentadas durante los días 16 y 17 de junio de 2022. El Seminario Internacional de Investigación en Urbanismo tuvo su origen en el año 2007, como iniciativa de un grupo de profesores y doctorandos del Departamento de Urbanismo y Ordenación del Territorio de la Universidad Politécnica de Catalunya. Este seminario, originalmente interno y dirigido a investigadores en formación, pretendía ser un espacio de encuentro anual de los doctorandos del programa para debatir y recibir feedback sobre sus trabajos. Su condición pionera, como espacio de reflexión en torno a temas sobre la ciudad, el territorio y el paisaje en el ámbito hispanoamericano, provocó que muy pronto excediera el ámbito local y se transformara en un espacio de interés internacional. Por esta razón, a partir de la quinta edición, celebrada en 2013, se realiza cada año de manera conjunta entre la sede de Barcelona (Universidad Politécnica de Cataluña) y una sede latinoamericana. Hasta ahora han sido sede del SIIU en América, al otro lado del Atlántico: Buenos Aires, Córdoba (Argentina), Santiago de Chile, Bogotá, São Paulo, Camboriú y Curitiba. Asimismo, a partir del año 2020, el gran interés que estaba generando de este lado del Atlántico impulsa su realización en universidades de la Península Ibérica en conjunto con la UPC. De esta manera, Lisboa fue ese año la sede que, en colaboración con Barcelona, acogió el seminario, con el fin de responder al gran interés que éste tiene en el ámbito lusitano. Y en junio de 2022, Madrid ha sido la sede del seminario en España, con la voluntad de estrechar lazos entre dos de las escuelas de arquitectura más importantes del país, y compartir experiencias y miradas sobre los temas relacionados con el urbanismo. Del otro lado del Atlántico, Curitiba fue la sede latinoamericana que, con gran éxito, celebró la segunda parte del evento en la semana siguiente al evento de Madrid