Fármacos de origen marino

Els primers éssers vivents van aparèixer al mar fa més de 3.500 milions d'anys i el seu desenvolupament evolutiu ha proveït molts d'aquests organismes amb els mecanismes apropiats per sobreviure, alguns de gran complexitat per a la defensa, l'atac, la senyalització i altres propòsits encara desconeguts, que representen potents armes químiques amb modes d'acció nous per a nosaltres, i obren el potencial per a noves vies de tractament del càncer i altres malalties. Tant des del punt de vista científic i acadèmic, com des del de les indústries farmacèutiques biotecnològiques, ha estat reconeguda aquesta oportunitat i milers de compostos bioactius han estat descoberts, i alguns estan sent provats en assaigs clínics, principalment en oncologia. La visió clàssica de la biotecnologia marina ha canviat radicalment amb l'arribada de les eines moleculars. En aquests moments el concepte de diversitat biològica està basat en l'enorme univers de les seqüències de DNA, tenint en compte que la majoria de les formes de vida no poden ser cultivades en el laboratori. Això obre la possibilitat d'analitzar tot aquest contingut genòmic com a gens amb potencial per produir compostos farmacèutics innovadors i enzims.The first living organisms appeared in the sea more than 3,500 million years ago and evolutionary development has equipped many marine organisms with the appropriate mechanisms to survive, developing exquisitely complex biological and chemical mechanisms for defence, attack, signalization and other still unknown purposes. These biological capabilities are clearly revealed by their ability to biosynthesize and release potent chemical weapons that are active per se. Such novel chemical structures often result in new modes of action and open up the potential of new ways to treat cancer and other diseases. The current scientific, academic and biotech-pharmaceutical industries have recognized this opportunity and thousands of bioactive compounds are being discovered and some of them are being testing in clinical trials, mainly in oncology. The classical view of marine biotechnology has been radically changed with the advent of molecular tools. Now, the concept of biological diversity is based on an enormous universe of DNA sequences, where the majority of the life forms cannot be cultivated in the laboratory. It opens up the possibility of analyzing all this genomic content as potential genes able to produce innovative pharmaceutical compounds and enzymes

Nanotechnology for high frequency communications: nitrides and graphene

The achievement of higher frequencies (HF) and the reduction of energy consumption, to improve sensing, communication and computation, involve the continued scaling down to the nanometer level. This scaling is enabled by of innovative device designs, improved processing technologies and assessment tools, and new material structures. In this work, we have used all these factors to demonstrate state-of-the-art HF devices in two materials with quite different electronic properties: wide semiconductor bandgap III-nitrides for resonators and power amplifiers; and graphene, a zero bandgap material expected to revolutionize low noise and HF flexible electronics. Some issues faced during their development will be discussed during the talk

Bio-motivated features and deep learning for robust speech recognition

Mención Internacional en el título de doctorIn spite of the enormous leap forward that the Automatic Speech Recognition (ASR) technologies has experienced over the last five years their performance under hard environmental condition is still far from that of humans preventing their adoption in several real applications. In this thesis the challenge of robustness of modern automatic speech recognition systems is addressed following two main research lines. The first one focuses on modeling the human auditory system to improve the robustness of the feature extraction stage yielding to novel auditory motivated features. Two main contributions are produced. On the one hand, a model of the masking behaviour of the Human Auditory System (HAS) is introduced, based on the non-linear filtering of a speech spectro-temporal representation applied simultaneously to both frequency and time domains. This filtering is accomplished by using image processing techniques, in particular mathematical morphology operations with an specifically designed Structuring Element (SE) that closely resembles the masking phenomena that take place in the cochlea. On the other hand, the temporal patterns of auditory-nerve firings are modeled. Most conventional acoustic features are based on short-time energy per frequency band discarding the information contained in the temporal patterns. Our contribution is the design of several types of feature extraction schemes based on the synchrony effect of auditory-nerve activity, showing that the modeling of this effect can indeed improve speech recognition accuracy in the presence of additive noise. Both models are further integrated into the well known Power Normalized Cepstral Coefficients (PNCC). The second research line addresses the problem of robustness in noisy environments by means of the use of Deep Neural Networks (DNNs)-based acoustic modeling and, in particular, of Convolutional Neural Networks (CNNs) architectures. A deep residual network scheme is proposed and adapted for our purposes, allowing Residual Networks (ResNets), originally intended for image processing tasks, to be used in speech recognition where the network input is small in comparison with usual image dimensions. We have observed that ResNets on their own already enhance the robustness of the whole system against noisy conditions. Moreover, our experiments demonstrate that their combination with the auditory motivated features devised in this thesis provide significant improvements in recognition accuracy in comparison to other state-of-the-art CNN-based ASR systems under mismatched conditions, while maintaining the performance in matched scenarios. The proposed methods have been thoroughly tested and compared with other state-of-the-art proposals for a variety of datasets and conditions. The obtained results prove that our methods outperform other state-of-the-art approaches and reveal that they are suitable for practical applications, specially where the operating conditions are unknown.El objetivo de esta tesis se centra en proponer soluciones al problema del reconocimiento de habla robusto; por ello, se han llevado a cabo dos líneas de investigación. En la primera líınea se han propuesto esquemas de extracción de características novedosos, basados en el modelado del comportamiento del sistema auditivo humano, modelando especialmente los fenómenos de enmascaramiento y sincronía. En la segunda, se propone mejorar las tasas de reconocimiento mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo, en conjunto con las características propuestas. Los métodos propuestos tienen como principal objetivo, mejorar la precisión del sistema de reconocimiento cuando las condiciones de operación no son conocidas, aunque el caso contrario también ha sido abordado. En concreto, nuestras principales propuestas son los siguientes: Simular el sistema auditivo humano con el objetivo de mejorar la tasa de reconocimiento en condiciones difíciles, principalmente en situaciones de alto ruido, proponiendo esquemas de extracción de características novedosos. Siguiendo esta dirección, nuestras principales propuestas se detallan a continuación: • Modelar el comportamiento de enmascaramiento del sistema auditivo humano, usando técnicas del procesado de imagen sobre el espectro, en concreto, llevando a cabo el diseño de un filtro morfológico que captura este efecto. • Modelar el efecto de la sincroní que tiene lugar en el nervio auditivo. • La integración de ambos modelos en los conocidos Power Normalized Cepstral Coefficients (PNCC). La aplicación de técnicas de aprendizaje profundo con el objetivo de hacer el sistema más robusto frente al ruido, en particular con el uso de redes neuronales convolucionales profundas, como pueden ser las redes residuales. Por último, la aplicación de las características propuestas en combinación con las redes neuronales profundas, con el objetivo principal de obtener mejoras significativas, cuando las condiciones de entrenamiento y test no coinciden.Programa Oficial de Doctorado en Multimedia y ComunicacionesPresidente: Javier Ferreiros López.- Secretario: Fernando Díaz de María.- Vocal: Rubén Solera Ureñ

Stimulating vocabulary production in early childhood through ludic learning space adaptation using theme based teaching instructions

En el siguiente documento se describen los procedimientos para un proyecto de aula ejecutado en una de las instituciones en alianza con la universidad Tecnológica de Pereira en la ciudad de Pereira. Para esta investigación de tipo descriptiva, el procedimiento se basó en la presentación, la práctica y la producción junto con el uso de un enfoque inverso para la planificación de las clases. Se pretendió determinar la efectividad de la utilización de fábulas como recurso en las clases de inglés para enseñar vocabulario como también principios éticos y morales a los niños. Se obtuvo como resultado una alta participación y compresión de los niños frente a los temas expuestos, pero también se observaron debilidades y dificultades por el uso de la primera lengua como también problemas de atención