Cap a un nou espai individual: una comunitat autosuficient

Qualificació obtinguda: 9,5 M.HManuel vive en el tercero. El cumpleaños de Manuel fue la semana pasada y le regalaron un cuadro, pero no tiene taladro con el que colgarlo. Así que Manuel queda con su amiga Julia, que vive en la otra punta de la ciudad, para que se lo preste […] Pero volvamos al edificio de Manuel. En el segundo piso vive Marga. Marga tiene un taladro que casi no usa, pero esto Manuel no lo sabe porque apenas se han cruzado un par de veces en el portal… En algunas comunidades el portal es el único lugar de encuentro entre vecinas y vecinos. En "Hacia un nuevo espacio individual: una comunidad autosuficiente" proponemos salir del aislamiento y individualismo imperante en el mundo actual; para construir ciudadanía mediante el buen diseño de estos lugares de paso convirtiéndolos en una extensión de la vivienda. El cultivo de alimentos en cubierta no es menos importante. Su papel es dar el primer paso para una buena interacción entre vecinos. Teniendo en cuenta que la composición de los hogares familiares actuales no es uniforme, la vivienda también se ha de proyectar de acuerdo a esta ambigüedad. Es por este motivo que se abre a debate la noción de la autoridad sobre la vivienda. En esta comunidad podrás elegir si prefieres vivir en la planta baja, en un hogar permanente, un refugio temporal o co-vivir con 3 núcleos familiares más. ¿Pero por qué autosuficiente? Tres datos. El 80% de la inversión a lo largo de toda la vida útil de un edificio de viviendas se dedica al mantenimiento; sólo el 20% es la inversión inicial (construcción). Un 33% de nuestros ingresos lo invertimos en el consumo de la vivienda (alquiler, electricidad, etc.) y un 66% de nuestro impacto ambiental está directamente relacionado con las actividades de la casa. Lo que se propone es invertir la situación. En lugar de trabajar nosotros para nuestra vivienda, que nuestra vivienda trabaje para nosotros. Las estrategias proponen una vuelta a lo vernáculo, lo tradicional: reducción de la demanda energética al mínimo -8,20KWh/ año m2-; separación de aguas grises –mínimo 40% de ahorro-; almacenamiento del agua de lluvia; cultivos en la cubierta que aumentan la inercia térmica del conjunto y estructura de madera, desmontable, reciclable, etc. En definitiva, crear una comunidad que no perjudique el medio ambiente sino que lo restaure

El procés de ramificació de Galton-Watson: el problema de l'extinció dels cognoms

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2016, Director: Carles Rovira EscofetFrom ancient times, people have been worried about the possibility of their lineages and surnames being extinguished. This question affected, above all, to the highest classes. Even though they looked for social and/or biological conditions at the beginning, the problem was focused from a statistic perspective during the 18th and 19th centuries. The main objective of our work is studying the mathematical model behind this question, known as the branching process of Galton-Watson. Once the main results of this theory have been developed, we will be able to calculate the extinction probability of a population or family, though also we will be able to estimate it from a set of empirical observations

Automatic image colorization

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2016, Director: Santi Seguí MesquidaColorizing is the act of giving color to grayscale images. A convolutional-neural-network-based method to colorize images without human interaction is presented in this project. Various frameworks, architectures, color spaces and approximations are explored to obtain the final model, capable of correctly restoring the original color of photographies without any further information than the image itself. The principal aim of this project is to propose an idempotent architecture that could be trained with all kinds of images and yet produce good results. To demonstrate how the process works and show the obtained results, three categories of images will be used along this project: synthetic images representing numbers, landscape images and human faces

Uncertainty, interpretability and dataset limitations in Deep Learning

[eng] Deep Learning (DL) has gained traction in the last years thanks to the exponential increase in compute power. New techniques and methods are published at a daily basis, and records are being set across multiple disciplines. Undeniably, DL has brought a revolution to the machine learning field and to our lives. However, not everything has been resolved and some considerations must be taken into account. For instance, obtaining uncertainty measures and bounds is still an open problem. Models should be able to capture and express the confidence they have in their decisions, and Artificial Neural Networks (ANN) are known to lack in this regard. Be it through out of distribution samples, adversarial attacks, or simply unrelated or nonsensical inputs, ANN models demonstrate an unfounded and incorrect tendency to still output high probabilities. Likewise, interpretability remains an unresolved question. Some fields not only need but rely on being able to provide human interpretations of the thought process of models. ANNs, and specially deep models trained with DL, are hard to reason about. Last but not least, there is a tendency that indicates that models are getting deeper and more complex. At the same time, to cope with the increasing number of parameters, datasets are required to be of higher quality and, usually, larger. Not all research, and even less real world applications, can keep with the increasing demands. Therefore, taking into account the previous issues, the main aim of this thesis is to provide methods and frameworks to tackle each of them. These approaches should be applicable to any suitable field and dataset, and are employed with real world datasets as proof of concept. First, we propose a method that provides interpretability with respect to the results through uncertainty measures. The model in question is capable of reasoning about the uncertainty inherent in data and leverages that information to progressively refine its outputs. In particular, the method is applied to land cover segmentation, a classification task that aims to assign a type of land to each pixel in satellite images. The dataset and application serve to prove that the final uncertainty bound enables the end-user to reason about the possible errors in the segmentation result. Second, Recurrent Neural Networks are used as a method to create robust models towards lacking datasets, both in terms of size and class balance. We apply them to two different fields, road extraction in satellite images and Wireless Capsule Endoscopy (WCE). The former demonstrates that contextual information in the temporal axis of data can be used to create models that achieve comparable results to state-of-the-art while being less complex. The latter, in turn, proves that contextual information for polyp detection can be crucial to obtain models that generalize better and obtain higher performance. Last, we propose two methods to leverage unlabeled data in the model creation process. Often datasets are easier to obtain than to label, which results in many wasted opportunities with traditional classification approaches. Our approaches based on self-supervised learning result in a novel contrastive loss that is capable of extracting meaningful information out of pseudo-labeled data. Applying both methods to WCE data proves that the extracted inherent knowledge creates models that perform better in extremely unbalanced datasets and with lack of data. To summarize, this thesis demonstrates potential solutions to obtain uncertainty bounds, provide reasonable explanations of the outputs, and to combat lack of data or unbalanced datasets. Overall, the presented methods have a positive impact on the DL field and could have a real and tangible effect for the society.[cat] És innegable que el Deep Learning ha causat una revolució en molts aspectes no solament de l’aprenentatge automàtic però també de les nostres vides diàries. Tot i així, encara queden aspectes a millorar. Les xarxes neuronals tenen problemes per estimar la seva confiança en les prediccions, i sovint reporten probabilitats altes en casos que no tenen relació amb el model o que directament no tenen sentit. De la mateixa forma, interpretar els resultats d’un model profund i complex resulta una tasca extremadament complicada. Aquests mateixos models, cada cop amb més paràmetres i més potents, requereixen també de dades més ben etiquetades i més completes. Tenint en compte aquestes limitacions, l’objectiu principal és el de buscar mètodes i algoritmes per trobar-ne solució. Primerament, es proposa la creació d’un mètode capaç d’obtenir incertesa en imatges satèl·lit i d’utilitzar-la per crear models més robustos i resultats interpretables. En segon lloc, s’utilitzen Recurrent Neural Networks (RNN) per combatre la falta de dades mitjançant l’obtenció d’informació contextual de dades temporals. Aquestes s’apliquen per l’extracció de carreteres d’imatges satèl·lit i per la classificació de pòlips en imatges obtingudes amb Wireless Capsule Endoscopy (WCE). Finalment, es plantegen dos mètodes per tractar amb la falta de dades etiquetades i desbalancejos en les classes amb l’ús de Self-supervised Learning (SSL). Seqüències no etiquetades d’imatges d’intestins s’incorporen en el models en una fase prèvia a la classificació tradicional. Aquesta tesi demostra que les solucions proposades per obtenir mesures d’incertesa són efectives per donar explicacions raonables i interpretables sobre els resultats. Igualment, es prova que el context en dades de caràcter temporal, obtingut amb RNNs, serveix per obtenir models més simples que poden arribar a solucionar els problemes derivats de la falta de dades. Per últim, es mostra que SSL serveix per combatre de forma efectiva els problemes de generalització degut a dades no balancejades en diversos dominis de WCE. Concloem que aquesta tesi presenta mètodes amb un impacte real en diversos aspectes de DL a la vegada que demostra la capacitat de tenir un impacte positiu en la societat

Control Strategy for a Rigid Ball Trapped between Parallel Plates

This paper provides a control strategy for achieving precise motion control of a rigid ball trapped between two parallel plates. The model equations provide a driftless system which, after applying dynamic feedback, is transformed into Brunovsky form. This enables us to design a controller for the linear system and to find the inputs for the original system by inverting the dynamic feedback. To assess the effectiveness of our approach, we conduct simulations to test the control strategy. The results demonstrate that our proposed strategy successfully achieves the desired motion control of the rigid ball given certain initial conditions2022/202

Accurate numerical approach to Quantum Mechanics

Quantum Mechanics is considered as one of the most weird branches in physics with the most, although accurate, counter intuitive predictions. The problem lies not on the theory but on what it is trying to explain: the microscopic world. Moreover, due to the complicated form of the Schrödinger equation, there are only few examples where an analytical solution to the problem exists. Therefore, the motivation of this paper is to explore the effects of Quantum Mechanics solving the Schrödinger equation numerically for different potentials. Firstly, the algorithms and the numerical methods used to calculate the eigenvalues and the eigenstates are explained. Subsequently, on the results section, the numerical system is stressed to find out its precision and the method is used for two real models: the ammonia molecule and the hydrogen atom. Finally, an applet that uses the numerical system of this paper is discussed.2017/201

Estabilització del compost farmacèutic Stiripentol mitjançant excipients polimèrics

Gran part dels fàrmacs que en l’actualitat es poden trobar al mercat estan generats per dos grups de substàncies clarament diferenciades. El primer d’aquests components es el principi actiu i es l’encarregat de l’acció farmacològica del medicament. L’altre grup de substàncies es el que es coneix com a excipient, que es una el component auxiliar que aporta estabilitat al principi actiu i que assegura una acció eficaç i segura sobre el receptor del fàrmac. Tradicionalment, tan el principi actiu com els compostos que formen l’excipient es troben en la fase sòlida cristal·lina d’equilibri, donat que la seva alta estabilitat termodinàmica assegura la fiabilitat dels protocols industrials per la producció de grans quantitats de medicaments. Un desavantatge de la fase cristal·lina es la seva baixa solubilitat. Per contra, es sap que els principis actius amorfs son notablement més solubles en compostos amb base aquosa, i també tenen una major dispersió i biodisponibilitat que les fases cristal·lines. Una d’aquestes substàncies recentment desenvolupades a principi actiu es el Stiripentol, un fàrmac anticonvulsionant novell, estructuralment diferent als antiepilèptics actuals. Tot i ser utilitzat en tractaments contra el síndrome de Dravet, el Stiripentol cristal·lí te una dispersió lenta pel plasma sanguini, i es pràcticament insoluble en aigua i fluids aquosos. En aquest projecte es pretén estudiar el comportament dinàmic del Stiripentol amb un excipient polimèric bioactiu i biodegradable com ara l’àcid polilàctic. Mitjançant tècniques com la calorimetria dielèctrica d’escaneig, la espectroscòpia dielèctrica i la difracció de Raigs-X s’ha obtingut la temperatura de transició vítria per diferents concentracions de Stiripentol amb PLA, i s’han estudiat els diversos processos físics observats en els anàlisi, per determinar l’efecte del PLA com excipient sobre la dinàmica del Stiripentol