On-line learning and anomaly detection methods : applications to fault assessment

[Abstract] This work lays at the intersection of two disciplines, Machine Learning (ML) research and predictive maintenance of machinery. On the one hand, Machine Learning aims at detecting patterns in data gathered from phenomena which can be very different in nature. On the other hand, predictive maintenance of industrial machinery is the discipline which, based on the measurement of physical conditions of its internal components, assesses its present and near future condition in order to prevent fatal failures. In this work it is highlighted that these two disciplines can benefit from their synergy. Predictive maintenance is a challenge for Machine Learning algorithms due to the nature of data generated by rotating machinery: (a) each machine constitutes an new individual case so fault data is not available for model construction and (b) working conditions of the machine are changeable in many situations and affects captured data. Machine Learning can help predictive maintenance to: (a) cut plant costs though the automation of tedious periodic tasks which are carried out by experts and (b) reduce the probability of fatal damages in machinery due to the possibility of monitoring it more frequently at a modest cost increase. General purpose ML techniques able to deal with the aforementioned conditions are proposed. Also, its application to the specific field of predictive maintenance of rotating machinery based on vibration signature analysis is thoroughly treated. Since only normal state data is available to model the vibration captures of a machine, we are restricted to the use of anomaly detection algorithms, which will be one of the main blocks of this work. In addition, predictive maintenance also aims at assessing its state in the near future. The second main block of this work, on-line learning algorithms, will help us in this task. A novel on-line learning algorithm for a single layer neural network with a non-linear output function is proposed. In addition to the application to predictive maintenance, the proposed algorithm is able to continuously train a network in a one pattern at a time manner. If some conditions are hold, it analytically ensures to reach a global optimal model. As well as predictive maintenance, the proposed on-line learning algorithm can be applied to scenarios of stream data learning such as big data sets, changing contexts and distributed data. Some of the principles described in this work were introduced in a commercial software prototype, GIDASR ? . This software was developed and installed in real plants as part of the work of this thesis. The experiences in applying ML to fault detection with this software are also described and prove that the proposed methodology can be very effective. Fault detection experiments with simulated and real vibration data are also carried out and demonstrate the performance of the proposed techniques when applied to the problem of predictive maintenance of rotating machinery.[Resumen] La presente tesis doctoral se sitúa en el ámbito de dos disciplinas, la investigación en Aprendizaje Computacional (AC) y el Mantenimiento Predictivo (MP) de maquinaria rotativa. Por una parte, el AC estudia la problemática de detectar y clasificar patrones en conjuntos de datos extraídos de fenómenos de interés de la más variada naturaleza. Por su parte, el MP es la disciplina que, basándose en la monitorización de variables físicas de los componentes internos de maquinaria industrial, se encarga de valorar las condiciones de éstos tanto en el momento presente como en un futuro próximo con el fin último de prevenir roturas que pueden resultar de fatales consecuencias. En este trabajo se pone de relevancia que ambas disciplinas pueden beneficiarse de su sinergia. El MP supone un reto para el AC debido a la naturaleza de los datos generados por la maquinaria: (a) las propiedades de las medidas físicas recogidas varían para cada máquina y, debido a que la monitorización debe comenzar en condiciones correctas, no contamos con datos de fallos para construir un modelo de comportamiento y (b) las condiciones de funcionamiento de las máquinas pueden ser variables y afectar a los datos generados por éstas. El AC puede ayudar al MP a: (a) reducir costes a través de la automatización de tareas periódicas tediosas que tienen que ser realizadas por expertos en el área y (b) reducir la probabilidad de grandes da˜nos a la maquinaria gracias a la posibilidad de monitorizarla con una mayor frecuencia sin elevar los costes sustancialmente. En este trabajo, se proponen algoritmos de AC de propósito general capaces de trabajar en las condiciones anteriores. Además, su aplicación específica al campo del mantenimiento predictivo de maquinaria rotativa basada en el análisis de vibraciones se estudia en detalle, aportando resultados para casos reales. El hecho de disponer sólamente de datos en condiciones de normalidad de la maquinaria nos restringe al uso de técnicas de detección de anomalías. éste será uno de los bloques principales del presente trabajo. Por otra parte, el MP también intenta valorar si la maquinaria se encontrará en un estado inaceptable en un futuro próximo. En el segundo bloque se presenta un nuevo algoritmo de aprendizaje en tiempo real (on-line) que será de gran ayuda en esta tarea. Se propone un nuevo algoritmo de aprendizaje on-line para una red neuronas monocapa con función de transferencia no lineal. Además de su aplicación al mantenimiento predictivo, el algoritmo propuesto puede ser empleado en otros escenarios de aprendizaje on-line como grandes conjuntos de datos, cambios de contexto o datos distribuidos. Algunas de las ideas descritas en este trabajo fueron implantadas en un prototipo de software comercial, GIDASR ? . Este software fue desarrollado e implantado en plantas reales por el autor de este trabajo y las experiencias extraídas de su aplicación también se describen en el presente volumen[Resumo] O presente traballo sitúase no ámbito de dúas disciplinas, a investigación en Aprendizaxe Computacional (AC) e o Mantemento Predictivo (MP) de maquinaria rotativa. Por unha banda, o AC estuda a problemática de detectar e clasificar patróns en conxuntos de datos extraídos de fenómenos de interese da máis variada natureza. Pola súa banda, o MP é a disciplina que, baseándose na monitorización de variables físicas dos seus compo˜nentes internos, encárgase de valorar as condicións destes tanto no momento presente como nun futuro próximo co fin último de previr roturas que poden resultar de fatais consecuencias. Neste traballo ponse de relevancia que ambas disciplinas poden beneficiarse da súa sinergia. O MP supón un reto para o AC debido á natureza dos datos xerados pola maquinaria: (a) as propiedades das medidas físicas recolleitas varían para cada máquina e, debido a que a monitorización debe comezar en condicións correctas, non contamos con datos de fallos para construír un modelo de comportamento e (b) as condicións de funcionamento das máquinas poden ser variables e afectar aos datos xerados por estas. O AC pode axudar ao MP a: (a) reducir custos a través da automatización de tarefas periódicas tediosas que te˜nen que ser realizadas por expertos no área e (b) reducir a probabilidade de grandes danos na maquinaria grazas á posibilidade de monitorizala cunha maior frecuencia sen elevar os custos sustancialmente. Neste traballo, propó˜nense algoritmos de AC de propósito xeral capaces de traballar nas condicións anteriores. Ademais, a súa aplicación específica ao campo do mantemento predictivo de maquinaria rotativa baseada na análise de vibracións estúdase en detalle aportando resultados para casos reais. Debido a contar só con datos en condicións de normalidade da maquinaria, estamos restrinxidos ao uso de técnicas de detección de anomalías. éste será un dos bloques principais do presente traballo. Por outra banda, o MP tamén intenta valorar si a maquinaria atoparase nun estado inaceptable nun futuro próximo. No segundo bloque do presente traballo preséntase un novo algoritmo de aprendizaxe en tempo real (on-line) que será de gran axuda nesta tarefa. Proponse un novo algoritmo de aprendizaxe on-line para unha rede neuronas monocapa con función de transferencia non lineal. Ademais da súa aplicación ao mantemento predictivo, o algoritmo proposto pode ser empregado en escenarios de aprendizaxe on-line como grandes conxuntos de datos, cambios de contexto ou datos distribuídos. Algunhas das ideas descritas neste traballo foron implantadas nun prototipo de software comercial, GIDASR ? . Este software foi desenvolvido e implantado en plantas reais polo autor deste traballo e as experiencias extraídas da súa aplicación tamén se describen no presente volume

Experiencia de adaptación y plan de mejora de la materia de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática

En este trabajo se exponen las experiencias asociadas a la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior para la asignatura de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática de la Universidade da Coruña. Al respecto, se comentará el proyecto de guía docente que ha sido elaborado para la materia, así como también los problemas más importantes que se han detectado, y algunos de los resultados de las evaluaciones de alumnos que se han obtenido tras el primer año de implantación, y que utilizaremos para plantear alternativas que permitan mejorar esos resultados. Con respecto a los problemas encontrados se detallarán en primer lugar, los inconvenientes ocasionados debido a la ubicación de la materia dentro del nuevo plan de estudios y en segundo lugar, los problemas generados por la organización, el calendario y la metodología docente seguida. Finalmente se comentan las posibilidades de mejora y el trabajo desarrollado para implantar un plan de seguimiento que permita subsanar, en la medida de nuestras posibilidades, los principales inconvenientes detectados.SUMMARY -- This paper describes the experiences obtained from adapting the Intelligent Systems subject of the Degree in Computer Engineering of the University of A Coruña to the European Higher Education Area (EHEA). First, the teaching guide of the subject is detailed, and later the problems that the teachers have faced in applying it. Finally, some of the student’s evaluation results obtained during the process are analyzed and used to propose possible improvements in future courses. Regarding the main problems we will describe, firstly, the structural issues caused by the subject’s placement in the new curriculum and, secondly, some difficulties related to organization, scheduling, and teaching methodology. Several possible solutions to the encountered problems are analyzed, together with a plan to implement them, with the aim of correcting the problems detected

Fast Distributed kNN Graph Construction Using Auto-tuned Locality-sensitive Hashing

© 2020 Authors|ACM. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 11, 6, Article 71 (October 2020). https://doi.org/10.1145/3408889.[Abstract]: The k-nearest-neighbors (kNN) graph is a popular and powerful data structure that is used in various areas of Data Science, but the high computational cost of obtaining it hinders its use on large datasets. Approximate solutions have been described in the literature using diverse techniques, among which Locality-sensitive Hashing (LSH) is a promising alternative that still has unsolved problems. We present Variable Resolution Locality-sensitive Hashing, an algorithm that addresses these problems to obtain an approximate kNN graph at a significantly reduced computational cost. Its usability is greatly enhanced by its capacity to automatically find adequate hyperparameter values, a common hindrance to LSH-based methods. Moreover, we provide an implementation in the distributed computing framework Apache Spark that takes advantage of the structure of the algorithm to efficiently distribute the computational load across multiple machines, enabling practitioners to apply this solution to very large datasets. Experimental results show that our method offers significant improvements over the state-of-the-art in the field and shows very good scalability as more machines are added to the computation.This research has been supported in part by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (Projects No. TIN 2015-65069-C2-1-R and No. 2-R), partially funded by FEDER funds of the EU and by the Xunta de Galicia (Project No. ED431C 2018/34 and Centro singular de investigación de Galicia, accreditation 2016–2019)Xunta de Galicia; ED431C 2018/3

Experiencia de adaptación y plan de mejora de la materia de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática

En este trabajo se exponen las experiencias asociadas a la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior para la asignatura de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática de la Universidade da Coruña. Al respecto, se comentará el proyecto de guía docente que ha sido elaborado para la materia, así como también los problemas más importantes que se han detectado, y algunos de los resultados de las evaluaciones de alumnos que se han obtenido tras el primer año de implantación, y que utilizaremos para plantear alternativas que permitan mejorar esos resultados. Con respecto a los problemas encontrados se detallarán en primer lugar, los inconvenientes ocasionados debido a la ubicación de la materia dentro del nuevo plan de estudios y en segundo lugar, los problemas generados por la organización, el calendario y la metodología docente seguida. Finalmente se comentan las posibilidades de mejora y el trabajo desarrollado para implantar un plan de seguimiento que permita subsanar, en la medida de nuestras posibilidades, los principales inconvenientes detectados.This paper describes the experiences obtained from adapting the Intelligent Systems subject of the Degree in Computer Engineering of the University of A Coruña to the European Higher Education Area (EHEA). First, the teaching guide of the subject is detailed, and later the problems that the teachers have faced in applying it. Finally, some of the student’s evaluation results obtained during the process are analyzed and used to propose possible improvements in future courses. Regarding the main problems we will describe, firstly, the structural issues caused by the subject’s placement in the new curriculum and, secondly, some difficulties related to organization, scheduling, and teaching methodology. Several possible solutions to the encountered problems are analyzed, together with a plan to implement them, with the aim of correcting the problems detected

Supplementary Figure S1 from Biomarkers of Efficacy and Safety of the Academic BCMA-CART ARI0002h for the Treatment of Refractory Multiple Myeloma [Dataset]

B-cell maturation antigen (BCMA)-chimeric antigen receptor T-cells (CART) improve results obtained with conventional therapy in the treatment of relapsed/refractory multiple myeloma. However, the high demand and expensive costs associated with CART therapy might prove unsustainable for health systems. Academic CARTs could potentially overcome these issues. Moreover, response biomarkers and resistance mechanisms need to be identified and addressed to improve efficacy and patient selection. Here, we present clinical and ancillary results of the 60 patients treated with the academic BCMA-CART, ARI0002h, in the CARTBCMA-HCB-01 trial. We collected apheresis, final product, peripheral blood and bone marrow samples before and after infusion. We assessed BCMA, T-cell subsets, CART kinetics and antibodies, B-cell aplasia, cytokines, and measurable residual disease by next-generation flow cytometry, and correlated these to clinical outcomes. At cut-off date March 17, 2023, with a median follow-up of 23.1 months (95% CI, 9.2–37.1), overall response rate in the first 3 months was 95% [95% confidence interval (CI), 89.5–100]; cytokine release syndrome (CRS) was observed in 90% of patients (5% grades ≥3) and grade 1 immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome was reported in 2 patients (3%). Median progression-free survival was 15.8 months (95% CI, 11.5–22.4). Surface BCMA was not predictive of response or survival, but soluble BCMA correlated with worse clinical outcomes and CRS severity. Activation marker HLA-DR in the apheresis was associated with longer progression-free survival and increased exhaustion markers correlated with poorer outcomes. ARI0002h kinetics and loss of B-cell aplasia were not predictive of relapse. Despite deep and sustained responses achieved with ARI0002h, we identified several biomarkers that correlate with poor outcomes.Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) 'la Caixa' Foundation ('la Caixa') Fundación Científica Asociación Española Contra el Cáncer (AECC)Peer reviewe

Base de datos de abejas ibéricas

Las abejas son un grupo extremadamente diverso con más de 1000 especies descritas en la península ibérica. Además, son excelentes polinizadores y aportan numerosos servicios ecosistémicos fundamentales para la mayoría de ecosistemas terrestres. Debido a los diversos cambios ambientales inducidos por el ser humano, existen evidencias del declive de algunas de sus poblaciones para ciertas especies. Sin embargo, conocemos muy poco del estado de conservación de la mayoría de especies y de muchas de ellas ignoramos cuál es su distribución en la península ibérica. En este trabajo presentamos un esfuerzo colaborativo para crear una base de datos de ocurrencias de abejas que abarca la península ibérica e islas Baleares que permitirá resolver cuestiones como la distribución de las diferentes especies, preferencia de hábitat, fenología o tendencias históricas. En su versión actual, esta base de datos contiene un total de 87 684 registros de 923 especies recolectados entre 1830 y 2022, de los cuales un 87% presentan información georreferenciada. Para cada registro se incluye información relativa a la localidad de muestreo (89%), identificador y colector de la especie (64%), fecha de captura (54%) y planta donde se recolectó (20%). Creemos que esta base de datos es el punto de partida para conocer y conservar mejor la biodiversidad de abejas en la península ibérica e Islas Baleares. Se puede acceder a estos datos a través del siguiente enlace permanente: https://doi.org/10.5281/zenodo.6354502ABSTRACT: Bees are a diverse group with more than 1000 species known from the Iberian Peninsula. They have increasingly received special attention due to their important role as pollinators and providers of ecosystem services. In addition, various rapid human-induced environmental changes are leading to the decline of some of its populations. However, we know very little about the conservation status of most species and for many species, we hardly know their true distributions across the Iberian Peninsula. Here, we present a collaborative effort to collate and curate a database of Iberian bee occurrences to answer questions about their distribution, habitat preference, phenology, or historical trends. In total we have accumulated 87 684 records from the Iberian Peninsula and the Balearic Islands of 923 different species with 87% of georeferenced records collected between 1830 and 2022. In addition, each record has associated information such as the sampling location (89%), collector and person who identified the species (64%), date of the capture (54%) and plant species where the bees were captured (20%). We believe that this database is the starting point to better understand and conserve bee biodiversity in the Iberian Peninsula. It can be accessed at: https://doi.org/10.5281/zenodo.6354502Esta base de datos se ha realizado con la ayuda de los proyectos EUCLIPO (Fundação para a Ciência e a Tecnologia, LISBOA-01-0145-FEDER-028360/EUCLIPO) y SAFEGUARD (ref. 101003476 H2020 -SFS-2019-2).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Global survival trends for brain tumors, by histology: analysis of individual records for 556,237 adults diagnosed in 59 countries during 2000–2014 (CONCORD-3)

Background: Survival is a key metric of the effectiveness of a health system in managing cancer. We set out to provide a comprehensive examination of worldwide variation and trends in survival from brain tumors in adults, by histology. Methods: We analyzed individual data for adults (15–99 years) diagnosed with a brain tumor (ICD-O-3 topography code C71) during 2000–2014, regardless of tumor behavior. Data underwent a 3-phase quality control as part of CONCORD-3. We estimated net survival for 11 histology groups, using the unbiased nonparametric Pohar Perme estimator. Results: The study included 556,237 adults. In 2010–2014, the global range in age-standardized 5-year net survival for the most common sub-types was broad: in the range 20%–38% for diffuse and anaplastic astrocytoma, from 4% to 17% for glioblastoma, and between 32% and 69% for oligodendroglioma. For patients with glioblastoma, the largest gains in survival occurred between 2000–2004 and 2005–2009. These improvements were more noticeable among adults diagnosed aged 40–70 years than among younger adults. Conclusions: To the best of our knowledge, this study provides the largest account to date of global trends in population-based survival for brain tumors by histology in adults. We have highlighted remarkable gains in 5-year survival from glioblastoma since 2005, providing large-scale empirical evidence on the uptake of chemoradiation at population level. Worldwide, survival improvements have been extensive, but some countries still lag behind. Our findings may help clinicians involved in national and international tumor pathway boards to promote initiatives aimed at more extensive implementation of clinical guidelines

Performance of a modular ton-scale pixel-readout liquid argon time projection chamber

The Module-0 Demonstrator is a single-phase 600 kg liquid argon time projection chamber operated as a prototype for the DUNE liquid argon near detector. Based on the ArgonCube design concept, Module-0 features a novel 80k-channel pixelated charge readout and advanced high-coverage photon detection system. In this paper, we present an analysis of an eight-day data set consisting of 25 million cosmic ray events collected in the spring of 2021. We use this sample to demonstrate the imaging performance of the charge and light readout systems as well as the signal correlations between the two. We also report argon purity and detector uniformity measurements and provide comparisons to detector simulations

Experiencia de adaptación y plan de mejora de la materia de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática

En este trabajo se exponen las experiencias asociadas a la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior para la asignatura de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática de la Universidade da Coruña. Al respecto, se comentará el proyecto de guía docente que ha sido elaborado para la materia, así como también los problemas más importantes que se han detectado, y algunos de los resultados de las evaluaciones de alumnos que se han obtenido tras el primer año de implantación, y que utilizaremos para plantear alternativas que permitan mejorar esos resultados. Con respecto a los problemas encontrados se detallarán en primer lugar, los inconvenientes ocasionados debido a la ubicación de la materia dentro del nuevo plan de estudios y en segundo lugar, los problemas generados por la organización, el calendario y la metodología docente seguida. Finalmente se comentan las posibilidades de mejora y el trabajo desarrollado para implantar un plan de seguimiento que permita subsanar, en la medida de nuestras posibilidades, los principales inconvenientes detectados.SUMMARY -- This paper describes the experiences obtained from adapting the Intelligent Systems subject of the Degree in Computer Engineering of the University of A Coruña to the European Higher Education Area (EHEA). First, the teaching guide of the subject is detailed, and later the problems that the teachers have faced in applying it. Finally, some of the student’s evaluation results obtained during the process are analyzed and used to propose possible improvements in future courses. Regarding the main problems we will describe, firstly, the structural issues caused by the subject’s placement in the new curriculum and, secondly, some difficulties related to organization, scheduling, and teaching methodology. Several possible solutions to the encountered problems are analyzed, together with a plan to implement them, with the aim of correcting the problems detected