Ensemble Federated Learning: An approach for collaborative pneumonia diagnosis

Federated learning is a very convenient approach for scenarios where (i) the exchange of data implies privacy concerns and/or (ii) a quick reaction is needed. In smart healthcare systems, both aspects are usually required. In this paper, we work on the first scenario, where preserving privacy is key and, consequently, building a unique and massive medical image data set by fusing different data sets from different medical institutions or research centers (computation nodes) is not an option. We propose an ensemble federated learning (EFL) approach that is based on the following characteristics: First, each computation node works with a different data set (but of the same type). They work locally and apply an ensemble approach combining eight well-known CNN models (densenet169, mobilenetv2, xception, inceptionv3, vgg16, resnet50, densenet121, and resnet152v2) on Chest X-ray images. Second, the best two local models are used to create a local ensemble model that is shared with a central node. Third, the ensemble models are aggregated to obtain a global model, which is shared with the computation nodes to continue with a new iteration. This procedure continues until there are no changes in the best local models. We have performed different experiments to compare our approach with centralized ones (with or without an ensemble approach). The results conclude that our proposal outperforms these ones in Chest X-ray images (achieving an accuracy of 96.63%) and offers very competitive results compared to other proposals in the literature. A source code is provided at the Code Ocean repository: https://codeocean.com/capsule/0530602/treeXunta de Galicia | Ref. (Centro de investigación de Galicia accreditation 2019– 2022)Universidade de Vigo/CISUGMinisterio de Ciencia e Innovación | Ref. PID2020-113795RB-C3

Resource allocation for dataflow applications in FANETs using anypath routing

Management of network resources in advanced IoT applications is a challenging topic due to their distributed nature from the Edge to the Cloud, and the heavy demand of real-time data from many sources to take action in the deployment. FANETs (Flying Ad-hoc Networks) are a clear example of heterogeneous multi-modal use cases, which require strict quality in the network communications, as well as the coordination of the computing capabilities, in order to operate correctly the final service. In this paper, we present a Virtual Network Embedding (VNE) framework designed for the allocation of dataflow applications, composed of nano-services that produce or consume data, in a wireless infrastructure, such as an airborne network. To address the problem, an anypath-based heuristic algorithm that considers the quality demand of the communication between nano-services is proposed, coined as Quality-Revenue Paired Anypath Dataflow VNE (QRPAD-VNE). We also provide a simulation environment for the evaluation of its performance according to the virtual network (VN) request load in the system. Finally, we show the suitability of a multi-parameter framework in conjunction with anypath routing in order to have better performance results that guarantee minimum quality in the wireless communications.Xunta de Galicia | Ref. ED431C 2022/04 T254Ministerio de Universidades | Ref. FPU19/01284Agencia Estatal de Investigación | Ref. PCI2020-112174Agencia Estatal de Investigación | Ref. PID2020-113795RB-C33Agencia Estatal de Investigación | Ref. PID2020-116329GB-C21Universidade de Vigo/CISU

Decentralized and collaborative machine learning framework for IoT

Decentralized machine learning has recently been proposed as a potential solution to the security issues of the canonical federated learning approach. In this paper, we propose a decentralized and collaborative machine learning framework specially oriented to resource-constrained devices, usual in IoT deployments. With this aim we propose the following construction blocks. First, an incremental learning algorithm based on prototypes that was specifically implemented to work in low-performance computing elements. Second, two random-based protocols to exchange the local models among the computing elements in the network. Finally, two algorithmics approaches for prediction and prototype creation. This proposal was compared to a typical centralized incremental learning approach in terms of accuracy, training time and robustness with very promising results.Axencia Galega de Innovación | Ref. 25/IN606D/2021/2612348Agencia Estatal de Investigación | Ref. PID2020-113795RB-C3

A hybrid analysis of LBSN data to early detect anomalies in crowd dynamics

Undoubtedly, Location-based Social Networks (LBSNs) provide an interesting source of geo-located data that we have previously used to obtain patterns of the dynamics of crowds throughout urban areas. According to our previous results, activity in LBSNs reflects the real activity in the city. Therefore, unexpected behaviors in the social media activity are a trustful evidence of unexpected changes of the activity in the city. In this paper we introduce a hybrid solution to early detect these changes based on applying a combination of two approaches, the use of entropy analysis and clustering techniques, on the data gathered from LBSNs. In particular, we have performed our experiments over a data set collected from Instagram for seven months in New York City, obtaining promising results.Ministerio de Economía y Competitividad | Ref. TEC2014-54335-C4-2-RMinisterio de Economía y Competitividad | Ref. TEC2014-54335-C4-3-RAgencia Estatal de Investigación | Ref. TEC2017-84197-C4-2-RAgencia Estatal de Investigación | Ref. TEC2017-84197-C4-3-

Transformación de datos de modelo de información de edificios (BIM) a formato compatible con TRNSYS para la simulación térmica de edificios

El software TRNSYS (TRaNsient SYstems Simulation) [1] es uno de los motores de cálculo más empleados en las simulaciones dinámicas de edificios y sus instalaciones. La simulación térmica transitoria de edificios empleando el software TRNSYS requiere la definición del modelo geométrico del mismo, así como su emplazamiento, su orientación, la información constructiva y la realidad de uso del mismo. Para simular instalaciones térmicas también se necesita la definición de los equipos térmicos de generación y distribución y sus sistemas de regulación. La información geométrica del edificio puede proporcionarse a través de archivos en diversos formatos (como Open Studio Model, Green Building XML, EnergyPlus, etc.), además del formato .b17 nativo de TRNSYS. El sistema desarrollado en este trabajo permite procesar los datos generados a partir de todas estas fuentes heterogéneas y obtener el formato necesario por el motor de cálculo TRNSYS. La implementación del sistema se basa en un esquema cliente-servidor mediante un flujo de operaciones que completan el siguiente proceso: en el cliente se recopilan todos los datos del modelo y se envían al servidor, que los analiza y procesa para generar un archivo con datos meteorológicos, archivos con información de horarios, un archivo con la información del edificio (.b17) y un archivo con la configuración global de simulación (.dck). A continuación, se ejecuta la herramienta TRNSYS tomando como entrada estos archivos. Al finalizar la ejecución en el servidor, la aplicación cliente recibe los resultados y los procesa para generar informes con los datos del modelo y de las simulaciones. Este sistema ha permitido realizar la correcta simulación de edificios e instalaciones a partir de la definición de todos los parámetros involucrados especificados en diversos formatos, facilitando considerablemente esta tarea.Está investigación ha sido parcialmente financiada a través del proyecto ITC- 20133033 TERESE3 subvencionado por el CDTI y Fondo Tecnológico -FEDER 2007-2013 Innterconecta apoyado por el Ministerio de Economía y Competitividad y Consejería de Economía e Industria a través Axencia Galega de Innovación (GAIN ) de la Xunta de Galicia

Cine en compañía para prevenir enfermedades

El proyecto “Cine en compañía para prevenir enfermedades” es continuación del proyecto iniciado en 2017 (INNOVA-Docencia 18/2018, ApS-UCM 18/2019) y se encuadra en el campo de Salud Pública, higiene y prevención de enfermedad, dirigido a personas desfavorecidas o en riesgo de exclusión social. En esta edición se ha ampliado el área de conocimiento y profesores participantes, incluyendo no solo enfermedades infecciosas, como en ediciones anteriores, sino otras del ámbito de la Bioquímica y Biología Molecular. El proyecto es multidisciplinar e interfacultativo (21 tutores: profesores, colaboradores postdoctorales, doctorandos, estudiantes participantes en ediciones anteriores y técnico de laboratorio, de las Facultades de Farmacia, Biología y Medicina y del Hospital 12 de Octubre) y en él han participado 41 estudiantes de distintos Grados (Biología, Bioquímica, Ciencia y Tecnología de los Alimentos, Derecho, Farmacia, Ingeniería Electrónica) y Postgrados (Máster en Biología Sanitaria, y en Microbiología y Parasitología: Investigación y Desarrollo; Doctorado en Bioquímica y Biología Molecular) y participantes en la asignatura Transversal “Ciencia para la Sociedad”. La necesidad social detectada y atendida es la situación de algunos colectivos, por ejemplo, personas sin hogar, mujeres en exclusión, adictos a drogas, presidiarios o familias residentes en áreas no salubres, de una mayor exposición a determinadas enfermedades debido a sus condiciones de vida (enfermedades infecciosas, mentales, metabólicas derivadas de adicciones o alcoholismo), además de que encuentran escasas posibilidades de conocer cómo prevenirlas y la forma adecuada de recibir tratamiento. Adicionalmente, y no menos importante, acusan una carencia severa de compañía, atención y escucha de sus necesidades. Los estudiantes de universidad que cursan estudios en el campo de Ciencias y Ciencias de la Salud estudian estas enfermedades, por lo que pueden ayudar a estos colectivos en la mejora de prácticas higiénico-sanitarias, así como al acceso a la información para su prevención y tratamiento. Las actividades desarrolladas en el proyecto han consistido en el acompañamiento y desarrollo de una actividad lúdica mediante la proyección de películas comerciales que traten una enfermedad de interés en el colectivo a atender, seguida de coloquio para ayudar a conocer las formas adecuadas de prevención y tratamiento. Los equipos de 4-5 estudiantes (de distintas titulaciones y cursos) y dos tutores (senior y junior) han realizado varias visitas a centros sociales atendidos por Fundaciones con las que existe convenio de la UCM (centros de día para personas sin hogar, mujeres en exclusión, discapacitados o presidiarios, gestionados por Cáritas, Hogar-Sí, Diaconía, Medinacelli). Han investigado en profundidad las enfermedades que afectan y de interés del grupo atendido, seleccionado y analizado críticamente películas adecuadas, preparado materiales divulgativos (carteles, juegos) y diseñado y analizado encuestas para evaluar su actividad por parte de las personas atendidas y los coordinadores de los centros. Los resultados de las encuestas a todos los participantes (tutores, estudiantes, centros) y la recogida de opiniones y memorias de los estudiantes muestran una alta consecución de los objetivos de aprendizaje previstos, refuerzo de contenidos específicos de los estudios y, sobre todo, trabajo y adquisición de competencias transversales como trabajo en equipo, coordinación y asunción de responsabilidades, análisis crítico o expresión científica divulgativa. En cuanto a los objetivos de servicio, destaca la utilidad del proyecto en atención e información a los colectivos, la aplicación de los estudios a situaciones reales en atención a personas desfavorecidas y el valor social del proyecto

Higher COVID-19 pneumonia risk associated with anti-IFN-α than with anti-IFN-ω auto-Abs in children

We found that 19 (10.4%) of 183 unvaccinated children hospitalized for COVID-19 pneumonia had autoantibodies (auto-Abs) neutralizing type I IFNs (IFN-alpha 2 in 10 patients: IFN-alpha 2 only in three, IFN-alpha 2 plus IFN-omega in five, and IFN-alpha 2, IFN-omega plus IFN-beta in two; IFN-omega only in nine patients). Seven children (3.8%) had Abs neutralizing at least 10 ng/ml of one IFN, whereas the other 12 (6.6%) had Abs neutralizing only 100 pg/ml. The auto-Abs neutralized both unglycosylated and glycosylated IFNs. We also detected auto-Abs neutralizing 100 pg/ml IFN-alpha 2 in 4 of 2,267 uninfected children (0.2%) and auto-Abs neutralizing IFN-omega in 45 children (2%). The odds ratios (ORs) for life-threatening COVID-19 pneumonia were, therefore, higher for auto-Abs neutralizing IFN-alpha 2 only (OR [95% CI] = 67.6 [5.7-9,196.6]) than for auto-Abs neutralizing IFN-. only (OR [95% CI] = 2.6 [1.2-5.3]). ORs were also higher for auto-Abs neutralizing high concentrations (OR [95% CI] = 12.9 [4.6-35.9]) than for those neutralizing low concentrations (OR [95% CI] = 5.5 [3.1-9.6]) of IFN-omega and/or IFN-alpha 2

Deep learning-based sentiment classification: a comparative survey

Recently, Deep Learning (DL) approaches have been applied to solve the Sentiment Classification (SC) problem, which is a core task in reviews mining or Sentiment Analysis (SA). The performances of these approaches are affected by different factors. This paper addresses these factors and classifies them into three categories: data preparation based factors, feature representation based factors and the classification techniques based factors. The paper is a comprehensive literature-based survey that compares the performance of more than 100 DL-based SC approaches by using 21 public datasets of reviews given by customers within three specific application domains (products, movies and restaurants). These 21 datasets have different characteristics (balanced/imbalanced, size, etc.) to give a global vision for our study. The comparison explains how the proposed factors quantitatively affect the performance of the studied DL-based SC approaches.Xunta de GaliciaAgencia Estatal de Investigación | Ref. TEC2017-84197-C4-2-

Unsupervised KPIs-based clustering of jobs in HPC data centers

Performance analysis is an essential task in high-performance computing (HPC) systems, and it is applied for different purposes, such as anomaly detection, optimal resource allocation, and budget planning. HPC monitoring tasks generate a huge number of key performance indicators (KPIs) to supervise the status of the jobs running in these systems. KPIs give data about CPU usage, memory usage, network (interface) traffic, or other sensors that monitor the hardware. Analyzing this data, it is possible to obtain insightful information about running jobs, such as their characteristics, performance, and failures. The main contribution in this paper was to identify which metric/s (KPIs) is/are the most appropriate to identify/classify different types of jobs according to their behavior in the HPC system. With this aim, we had applied different clustering techniques (partition and hierarchical clustering algorithms) using a real dataset from the Galician computation center (CESGA). We concluded that (i) those metrics (KPIs) related to the network (interface) traffic monitoring provided the best cohesion and separation to cluster HPC jobs, and (ii) hierarchical clustering algorithms were the most suitable for this task. Our approach was validated using a different real dataset from the same HPC center.Ministerio de Economía y Competitividad de España | Ref. (TEC2017-84197-C4-2-R

Security aspects in smart meters: analysis and prevention

Smart meters are of the basic elements in the so-called Smart Grid. These devices, connected to the Internet, keep bidirectional communication with other devices in the Smart Grid structure to allow remote readings and maintenance. As any other device connected to a network, smart meters become vulnerable to attacks with different purposes, like stealing data or altering readings. Nowadays, it is becoming more and more popular to buy and plug-and-play smart meters, additionally to those installed by the energy providers, to directly monitor the energy consumption at home. This option inherently entails security risks that are under the responsibility of householders. In this paper, we focus on an open solution based on Smartpi 2.0 devices with two purposes. On the one hand, we propose a network configuration and different data flows to exchange data (energy readings) in the home. These flows are designed to support collaborative among the devices in order to prevent external attacks and attempts of corrupting the data. On the other hand, we check the vulnerability by performing two kind of attacks (denial of service and stealing and changing data by using a malware). We conclude that, as expected, these devices are vulnerable to these attacks, but we provide mechanisms to detect both of them and to solve, by applying cooperation techniques.Ministerio de Economía y Competitividad | Ref. (TEC2017-84197-C4-2-R