State of the art of solar cells technology based on III-V semiconductors

En años recientes se observa un notable desarrollo de materiales y diseños de celdas solares destacándose particularmente las multijunturas basadas en semiconductores III-V, que configuran los dispositivos fotovoltaicos de la más alta eficiencia de conversión energética lograda hasta el momento. En esta tecnología, hemos observado la transición entre el estándar de tres junturas basado en materiales ajustados en el parámetro de red hacia arquitecturas basadas en materiales cuya energía de gap permite un mejor ajuste al espectro solar. Las estrategias abordadas son básicamente dos: i) utilizar materiales de composición graduada que posibilitan la ingeniería del gap accediendo a valores del mismo más apropiados para la absorción del espectro solar; ii) la unión de estructuras de semiconductores ajustados en el parámetro de red pero crecidas sobre sustratoscristalinos diferentes. Estas estrategias lograron sucesivamente los últimos récords en la eficiencia de conversión, llegando recientemente al diseño de un dispositivo de 6 junturas con una eficiencia de 47,1% a 143 soles de concentración. La tecnología de multijunturas III-V, ya consolidada en el mercado espacial y con productos comerciales para aplicaciones terrestres, emerge como candidata a ocupar un lugar de relevancia en un mercado dominado por la tradicional tecnología basada en el Si cristalino.In recent years, a noticeable development of materials and designs of lab level solar cells is observed. Among the emergent technologies, III-V based multijunctions highlight particularly, and configure the highest efficiency conversion photovoltaic devices ever accomplished. Inside this technology, we witnessed the transition between the standard 3-junction devices based on lattice matched materials towards architectures based on materials whose band gap allows a better match to the solar spectrum. The strategies addressed are basically two: i) the utilization of compositional graded materials, that allow the gap engineering to approach values closer to the ideal to the solar spectrum absorption; ii) bonded lattice matched semiconductor structures grew on different crystalline substrates. These strategies achieved the last successive records on the conversion efficiency, reaching recently up to the design of a 6-junction device with an efficiency of 47.1% at 143 suns of concentration. The III-V multijunction technology, already consolidated in the space market and with commercial products for terrestrial applications, emerges as a candidate to take a relevant role in a global market dominated by the traditional technology based on crystalline Si.Fil: Pla, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; Argentina. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentin

Avances en la Implementación de la Técnica DLTS en el Departamento Energía Solar de la CNEA

El estudio del daño por radiación en celdas solares es de primordial importancia para el diseño de los paneles solares para misiones satelitales. La caracterización del efecto del daño por radiación en celdas solares requiere implementar técnicas que permitan determinar la naturaleza de dicho daño, en particular la energía y densidad de los defectos inducidospor la radiación. Una de estas técnicas es la denominada Deep Level Transient Spectroscopy (DLTS), que permite determinar de forma experimental la estructura de defectos en una juntura semiconductora. En el presente trabajo se muestran las primeras etapas de la implementación de la mencionada técnica en el Departamento Energía Solar de la CNEA. Asimismo, se muestran simulaciones numéricas de los transitorios de capacidad de junturas semiconductoras a partir de expresiones analíticas y la simulación de experimentos de DLTS a partir de estos transitorios. Finalmente, de los espectros resultantes se extraen las energías, y otros parámetros característicos, de los defectos introducidos a priori en la simulación.Fil: Garcia, Javier. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Alurralde, Martín Alejo. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Pla, Juan Carlos. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Influencia de la estructura y diversidad en los equipos directivos sobre la orientación a cooperar de las empresas familiares

En el presente trabajo tratamos de dar respuesta a la pregunta de ¿cómo afecta la diversidad en los equipos directivos de las empresas familiares a la orientación hacia la cooperación? La diversidad entendida como heterogeneidad en la composición del equipo directivo debido a las diferencias y similitudes entre sus variables demográficas y a sus consecuencias como son las líneas de falla y sus efectos sobre la propensión a establecer acuerdos de cooperación o alianzas con otras empresas. Este análisis se realiza en el marco de la empresa familiar considerando sus especiales características y la influencia de la familia en la propia empresa y en el equipo directivo. Así, planteamos que es necesario entender los factores que facilitan o entorpecen las relaciones entre los diferentes actores como son la familia y el equipo directivo, así como vincular estas relaciones con la diversidad del equipo, las líneas de falla y la opción estratégica de la cooperación. En el primer capítulo se recoge la descripción de la empresa familiar así como los enfoques teóricos para el estudio de su comportamiento estratégico, como son la Teoría de la Agencia, el enfoque Stewardship y la teoría Socioemotional Wealth. En el segundo capítulo se revisa la estrategia de cooperación y las rutinas organizativas o capacidades que la sustentan. Así, las rutinas organizativas identificadas son: la coordinación/control, el aprendizaje, la proactividad, la adaptación y las habilidades de relación interpersonal. El capítulo tercero centra su análisis en el equipo directivo en la empresa familiar y en sus características demográficas y en como éstas influyen en su propensión a alcanzar acuerdos de cooperación. Adicionalmente se analizan los efectos de la diversidad en la composición del equipo así como las líneas de falla y el papel de las variables moderadoras y su influencia en el comportamiento del TMT. En el cuarto capítulo se expone la justificación de la metodología utilizada para el desarrollo del trabajo empírico. Finalmente se analizan 3 empresas familiares y se exponen los resultados del estudio realizado sobre una muestra, así como se plantean las conclusiones, limitaciones y futuras líneas de investigación que puedan surgir a partir del presente trabajo. Alguna de estas conclusiones es la evidencia de que la falla teórica no agrupa a los miembros del equipo de la misma forma que lo hace la falla cognitiva. En otras palabras, la falla teórica no refleja las relaciones reales entre los miembros del TMT ni incorpora aspectos difícilmente cuantificables o identificables que influyen en dichas relaciones. Por lo tanto, no es evidente que las variables demográficas estudiadas influyan de manera aislada y determinante o que marquen de forma definitiva el comportamiento del TMT y, en concreto, por lo que se refiere a su orientación a la cooperación. Además, las variables moderadoras son realmente las decisivas en el comportamiento del equipo directivo y además sus efectos se acentúan en el caso de las empresas familiares donde la familia participa en el TMT en posiciones de poder como es la del CEO. En este sentido, la fuerza de algunas variables moderadoras podría prevalecer sobre cualquier otra variable o incluso sobre los efectos de la diversidad y la falla. En concreto cuando la figura del CEO coincide con la del líder y además pertenece a la familia propietaria, éste podría ejercer su influencia de manera absoluta sobre el resto del equipo directivo. Otra de las variables que pueden ser determinantes y modelan el comportamiento del TMT es la influencia de la situación financiera negativa de la empresa, que puede obligar a modificar la percepción del TMT sobre los acuerdos de cooperación y favorecer su orientación positiva hacia las alianzas como una forma de supervivencia. En este sentido, la conjugación de las variables moderadoras y demográficas, modelan la visión y grado de orientación individual de los componentes del equipo directivo. En concreto las que se perciben como las más influyentes son la edad, formación, experiencias pasadas en alianzas, la orientación del TMT a los valores y cultura de la familia y la situación financiera de la empresa. Los resultados empíricos nos demuestran que los miembros del equipo se agrupan y agrupan a los demás miembros en subgrupos que no corresponden con lo que revela el índice Fau o falla teórica. Algunas de las explicaciones pueden estar originadas en el componente subjetivo de cómo los miembros del equipo interpretan sus relaciones con los demás, así como las relaciones del resto. De ahí que surja el concepto de falla cognitiva. Finalmente proponemos que a partir de esta exploración preliminar y de la reflexión realizada, se efectúen estudios empíricos cuantitativos que permitan comprender cómo podemos aprovecharnos de los beneficios de la diversidad y al mismo tiempo evitar los efectos negativos de la aparición de las líneas de falla o que al menos estos efectos se presenten de forma débil, a través de modificaciones o ajustes en la composición de los equipos directivos y de sus características. En concreto algunas líneas de investigación podrían profundizar en el análisis de las variables moderadoras y en concreto nos referimos al entorno y su influencia en la situación financiera de la empresa que puede ser determinante en la orientación a la cooperación del equipo directivo en la búsqueda de la supervivencia de la organización. También en los efectos que los factores psicológicos provocan sobre la orientación a cooperar y en concreto en cómo la experiencia negativa en alianzas del pasado del TMT puede influir de forma definitiva en la visión y grado de proactividad hacia la cooperación en el presente. Adicionalmente, el desarrollo del enfoque cognitivo puede ser una forma de profundizar en la denominada falla cognitiva, y en sus efectos cuando coincide con otras fallas como la falla teórica y la falla de facción. Se ha observado la aparición con fuerza de grupos formados por un solo miembro que además exhibían cierto grado de aislamiento. Sería interesante profundizar en este tipo de distribución del equipo directivo que podría darnos las claves de determinados comportamientos que quizás grupos formados por al menos 2 miembros no nos ofrecen

Misión satelital Aquarius/SAC-D: análisis estadístico de las celdas del modelo de vuelo de los paneles solares

En el marco de un contrato de asistencia tecnológica entre la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), el Grupo  Energía Solar (GES), junto con otros profesionales y técnicos del Centro Atómico  Constituyentes, desarrolló los paneles solares para la misión satelital Aquarius/SAC-D. La fabricación del modelo de vuelo de dichos paneles requirió la integración y caracterización  eléctrica, bajo condiciones normalizadas, de aproximadamente 3000 celdas solares con diodos  de paso, interconectores y cubiertas de vidrio. En el presente trabajo se presenta un análisis  estadístico de los parámetros eléctricos de las celdas solares, antes y después de su ensamble, comparándose además las mediciones realizadas en la CNEA con los datos provistos por el  fabricante de las celdas. Se analizó especialmente el factor de llenado (“Fill Factor”, FF) de la  curva corriente-tensión, ya que se considera un parámetro apropiado para evaluar posibles  degradaciones de los dispositivos durante el proceso de integración. El análisis realizado  demostró ser una herramienta de suma utilidad para el monitoreo del proceso de ensamble y  también para evaluar la confiabilidad y la incerteza del proceso de medición utilizado.Fil: Godfrin, Elena María. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; ArgentinaFil: Pla, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; ArgentinaFil: Durán, J. C.. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; Argentin

Misión satelital Aquarius/SAC-D: análisis estadístico de las celdas del modelo de vuelo de los paneles solares

En el marco de un contrato de asistencia tecnológica entre la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), el Grupo  Energía Solar (GES), junto con otros profesionales y técnicos del Centro Atómico  Constituyentes, desarrolló los paneles solares para la misión satelital Aquarius/SAC-D. La fabricación del modelo de vuelo de dichos paneles requirió la integración y caracterización  eléctrica, bajo condiciones normalizadas, de aproximadamente 3000 celdas solares con diodos  de paso, interconectores y cubiertas de vidrio. En el presente trabajo se presenta un análisis  estadístico de los parámetros eléctricos de las celdas solares, antes y después de su ensamble, comparándose además las mediciones realizadas en la CNEA con los datos provistos por el  fabricante de las celdas. Se analizó especialmente el factor de llenado (“Fill Factor”, FF) de la  curva corriente-tensión, ya que se considera un parámetro apropiado para evaluar posibles  degradaciones de los dispositivos durante el proceso de integración. El análisis realizado  demostró ser una herramienta de suma utilidad para el monitoreo del proceso de ensamble y  también para evaluar la confiabilidad y la incerteza del proceso de medición utilizado.Fil: Godfrin, Elena María. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; ArgentinaFil: Pla, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; ArgentinaFil: Durán, J. C.. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Constituyentes; Argentin

Energía solar fotovoltaica: Generación distribuida conectada a red

En los últimos años las Energías Renovables (ER) han tenido un progresivo protagonismo en la generación de electricidad en diversas partes del mundo, el cual ha sido motivado esencialmente por la creciente conciencia sobre la irreversibilidad del cambio climático producido por las emisiones de gases de efecto invernadero por la combustión de combustibles fósiles. Entre las tecnologías de generación mediante fuentes renovables, la Energía Solar Fotovoltaica (FV) se destaca a nivel global por su rápido crecimiento, como consecuencia de las políticas de promoción de algunos estados nacionales y su abaratamiento producto de la economía de escala, en un marco de continuo crecimiento tarifario en el sector eléctrico que vuelve aún más competitiva su implementación. En el presente artículo se pasa revista al estado actual del desarrollo de la energía solar FV en el contexto de las ER, tanto a nivel global como local, se consideran las estrategias de generación centralizada y distribuida y, asimismo, se comentan los proyectos desarrollados por la CNEA para la instalación de sistemas piloto conectados a la red para la generación distribuida. Finalmente, se resumen los distintos modelos tarifarios, así como los aspectos legales y normativos vigentes en el país.In recent years, Renewable Energies (RE) have had a progressive role in the electricity generation around the world, motivated essentially on an increasing awareness about the irreversibility of climate change produced by greenhouse gas emissions associated with the burning of fossil fuels. Among renewable generation technologies, Photovoltaic Solar Energy (PV) emerges at global level due to its rapid growth, as a consequence of promotion of national policies in several countries as well as the continuous reduction of costs in PV industry due to scale economy, within the framework of increasingly tariffs in the electricity sector that make PV implementation even more competitive. In this article, the state of the art of PV development in the frame of the RE, at global and local level, is reviewed, strategies of centralized and distributed generation are considered, and also projects developed by CNEA for grid connected pilot systems installation for distributed generation are presented. Finally, the different tariff models are reviewed, as well as the legal and regulation aspects applicable in the country.Fil: Pla, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; Argentina. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Bolzi, Claudio Gustavo. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Duran, Julio Cesar. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentin

Las energías renovables en Argentina y su participación en la matriz eléctrica

La crisis energética de la década de 1970 llevó a la Argentina, al igual que a otros países del mundo, a impulsar programas de energías renovables y uso racional y eficiente de la energía (UREE). Un hito importante en esta dirección fue la creación en el año 1978 del “Programa Nacional de Investigaciones en Energía no Convencional”, dentro de la Secretaría de Ciencia y Tecnología (SeCyT) de la Nación. Su principal tarea era coordinar las actividades de los incipientes grupos dedicados a las energías renovables, en ese momento mayoritariamente en energía solar. Unos años antes, en 1974, se creó la Asociación Argentina de Energía Solar (ASADES) que en 1997 se convirtió en la Asociación Argentina de Energías Renovables y Ambiente, manteniendo las siglas originales. La ASADES ha funcionado ininterrumpidamente desde su creación hasta el presente. Entre otras actividades, realiza anualmente una Reunión de Trabajo en la que convoca a investigadores, científicos y profesionales de organismos públicos y privados, involucrados con el aprovechamiento de recursos renovables, el uso racional y eficiente de la energía, el diseño ambientalmente consciente y el cuidado del ambiente. En el año 2018 se realizó la XLI Reunión de Trabajo, que en esta oportunidad estuvo acompañada por el 2do. Encuentro Nacional sobre Generación Eléctrica Distribuida con Energías Renovables y una exposición de organismos y empresas del sector.Fil: Bolzi, Claudio Gustavo. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Durán, Juan Manuel. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Moragues, Jaime Baudilio Axel. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Pla, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; Argentin

Energía Soilar Fotovoltaica

El uso de fuentes renovables de energía continúa creciendo a un ritmo sostenido, aun en un contexto de fuerte descenso en los precios del petróleo. Se considera fuente de energía renovable a todo recurso natural inagotable en la escala humana o que se regenera más rápidamente de lo que se consume. Una de sus características es que es ambientalmente benigna ya que produce muy bajas emisiones de gases de efecto invernadero, como dióxido de carbono (CO2).Fil: Duran, Julio Cesar. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Pla, Juan Carlos. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; ArgentinaFil: Alvarez, Marcelo. Cámara Argentina de Energías Renovables; ArgentinaFil: Pedace, Roque. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentin

El sector textil en la zona de L'Alcoia. Un análisis fuzzy de eficiencia

[EN] In this paper we present some models to analyze the efficiency of a set of Decision Making Units, DMUs, and the ordination of them taking into account their level of efficiency. Typically, the data that are managed for the analysis are often affected of uncertainty that hardly support a random treatment. In this context models using fuzzy efficiency analysis, in particular Fuzzy Data Envelopment Analysis Models, are very useful. To illustrate, the proposed models are applied to the evaluation and classification of a group of textile companies in the areas of Alcoy, Cocentaina and Muro in Alicante.[ES] En este trabajo presentamos una selección de modelos para analizar la eficiencia de un conjunto de unidades de toma de decisión, DMUs, y la ordenación de éstas teniendo en cuenta su nivel de eficiencia. Normalmente, los datos que se manejan para el análisis suelen estar afectados de incertidumbre que difícilmente admite un tratamiento aleatorio. En este contexto el uso de modelos de análisis de eficiencia fuzzy, en concreto Data Envelopment Analysis Fuzzy Models, resultan muy útiles. Para ilustrar las propuestas aplicamos los modelos a la evaluación y clasificación de un grupo de empresas textiles de las zonas de Alcoi, Cocentaina y Muro en Alicante.Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto de investigación TIN2008-06872-C04-02.Pla Ferrando, L.; Pérez Canto, JC.; Casasús Estellés, T. (2012). El sector textil en la zona de L'Alcoia. Un análisis fuzzy de eficiencia. Rect@. (13):57-74. http://hdl.handle.net/10251/35985S57741

Integration of Distributed Services and Hybrid Models Based on Process Choreography to Predict and Detect Type 2 Diabetes

[EN] Life expectancy is increasing and, so, the years that patients have to live with chronic diseases and co-morbidities. Type 2 diabetes is one of the most prevalent chronic diseases, specifically linked to being overweight and ages over sixty. Recent studies have demonstrated the effectiveness of new strategies to delay and even prevent the onset of type 2 diabetes by a combination of active and healthy lifestyle on cohorts of mid to high risk subjects. Prospective research has been driven on large groups of the population to build risk scores that aim to obtain a rule for the classification of patients according to the odds for developing the disease. Currently, there are more than two hundred models and risk scores for doing this, but a few have been properly evaluated in external groups and integrated into a clinical application for decision support. In this paper, we present a novel system architecture based on service choreography and hybrid modeling, which enables a distributed integration of clinical databases, statistical and mathematical engines and web interfaces to be deployed in a clinical setting. The system was assessed during an eight-week continuous period with eight endocrinologists of a hospital who evaluated up to 8080 patients with seven different type 2 diabetes risk models implemented in two mathematical engines. Throughput was assessed as a matter of technical key performance indicators, confirming the reliability and efficiency of the proposed architecture to integrate hybrid artificial intelligence tools into daily clinical routine to identify high risk subjects.The authors wish to acknowledge the consortium of the MOSAIC project (funded by the European Commission, Grant No. FP7-ICT 600914) for their commitment during concept development, which led to the development of the research reported in this manuscriptMartinez-Millana, A.; Bayo-Monton, JL.; Argente-Pla, M.; Fernández Llatas, C.; Merino-Torres, JF.; Traver Salcedo, V. (2018). Integration of Distributed Services and Hybrid Models Based on Process Choreography to Predict and Detect Type 2 Diabetes. Sensors. 18 (1)(79):1-26. https://doi.org/10.3390/s18010079S12618 (1)79Thomas, C. C., & Philipson, L. H. (2015). Update on Diabetes Classification. Medical Clinics of North America, 99(1), 1-16. doi:10.1016/j.mcna.2014.08.015Kahn, S. E., Hull, R. L., & Utzschneider, K. M. (2006). Mechanisms linking obesity to insulin resistance and type 2 diabetes. Nature, 444(7121), 840-846. doi:10.1038/nature05482Guariguata, L., Whiting, D. R., Hambleton, I., Beagley, J., Linnenkamp, U., & Shaw, J. E. (2014). Global estimates of diabetes prevalence for 2013 and projections for 2035. Diabetes Research and Clinical Practice, 103(2), 137-149. doi:10.1016/j.diabres.2013.11.002Beagley, J., Guariguata, L., Weil, C., & Motala, A. A. (2014). Global estimates of undiagnosed diabetes in adults. Diabetes Research and Clinical Practice, 103(2), 150-160. doi:10.1016/j.diabres.2013.11.001Hippisley-Cox, J., Coupland, C., Robson, J., Sheikh, A., & Brindle, P. (2009). Predicting risk of type 2 diabetes in England and Wales: prospective derivation and validation of QDScore. BMJ, 338(mar17 2), b880-b880. doi:10.1136/bmj.b880Meigs, J. B., Shrader, P., Sullivan, L. M., McAteer, J. B., Fox, C. S., Dupuis, J., … Cupples, L. A. (2008). Genotype Score in Addition to Common Risk Factors for Prediction of Type 2 Diabetes. New England Journal of Medicine, 359(21), 2208-2219. doi:10.1056/nejmoa0804742Gillies, C. L., Abrams, K. R., Lambert, P. C., Cooper, N. J., Sutton, A. J., Hsu, R. T., & Khunti, K. (2007). Pharmacological and lifestyle interventions to prevent or delay type 2 diabetes in people with impaired glucose tolerance: systematic review and meta-analysis. BMJ, 334(7588), 299. doi:10.1136/bmj.39063.689375.55Noble, D., Mathur, R., Dent, T., Meads, C., & Greenhalgh, T. (2011). Risk models and scores for type 2 diabetes: systematic review. BMJ, 343(nov28 1), d7163-d7163. doi:10.1136/bmj.d7163Collins, G. S., Reitsma, J. B., Altman, D. G., & Moons, K. G. M. (2015). Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD): The TRIPOD Statement. Annals of Internal Medicine, 162(1), 55. doi:10.7326/m14-0697Steyerberg, E. W., Moons, K. G. M., van der Windt, D. A., Hayden, J. A., Perel, P., … Schroter, S. (2013). Prognosis Research Strategy (PROGRESS) 3: Prognostic Model Research. PLoS Medicine, 10(2), e1001381. doi:10.1371/journal.pmed.1001381Collins, G. S., & Moons, K. G. M. (2012). Comparing risk prediction models. BMJ, 344(may24 2), e3186-e3186. doi:10.1136/bmj.e3186Riley, R. D., Ensor, J., Snell, K. I. E., Debray, T. P. A., Altman, D. G., Moons, K. G. M., & Collins, G. S. (2016). External validation of clinical prediction models using big datasets from e-health records or IPD meta-analysis: opportunities and challenges. BMJ, i3140. doi:10.1136/bmj.i3140Reilly, B. M., & Evans, A. T. (2006). Translating Clinical Research into Clinical Practice: Impact of Using Prediction Rules To Make Decisions. Annals of Internal Medicine, 144(3), 201. doi:10.7326/0003-4819-144-3-200602070-00009Altman, D. G., Vergouwe, Y., Royston, P., & Moons, K. G. M. (2009). Prognosis and prognostic research: validating a prognostic model. BMJ, 338(may28 1), b605-b605. doi:10.1136/bmj.b605Moons, K. G. M., Royston, P., Vergouwe, Y., Grobbee, D. E., & Altman, D. G. (2009). Prognosis and prognostic research: what, why, and how? BMJ, 338(feb23 1), b375-b375. doi:10.1136/bmj.b375Steyerberg, E. W., Vickers, A. J., Cook, N. R., Gerds, T., Gonen, M., Obuchowski, N., … Kattan, M. W. (2010). Assessing the Performance of Prediction Models. Epidemiology, 21(1), 128-138. doi:10.1097/ede.0b013e3181c30fb2Kayacan, E., Ulutas, B., & Kaynak, O. (2010). Grey system theory-based models in time series prediction. Expert Systems with Applications, 37(2), 1784-1789. doi:10.1016/j.eswa.2009.07.064Schmidt, M. I., Duncan, B. B., Bang, H., Pankow, J. S., Ballantyne, C. M., … Golden, S. H. (2005). Identifying Individuals at High Risk for Diabetes: The Atherosclerosis Risk in Communities study. Diabetes Care, 28(8), 2013-2018. doi:10.2337/diacare.28.8.2013Talmud, P. J., Hingorani, A. D., Cooper, J. A., Marmot, M. G., Brunner, E. J., Kumari, M., … Humphries, S. E. (2010). Utility of genetic and non-genetic risk factors in prediction of type 2 diabetes: Whitehall II prospective cohort study. BMJ, 340(jan14 1), b4838-b4838. doi:10.1136/bmj.b4838Sackett, D. L. (1997). Evidence-based medicine. Seminars in Perinatology, 21(1), 3-5. doi:10.1016/s0146-0005(97)80013-4Segagni, D., Ferrazzi, F., Larizza, C., Tibollo, V., Napolitano, C., Priori, S. G., & Bellazzi, R. (2011). R Engine Cell: integrating R into the i2b2 software infrastructure. Journal of the American Medical Informatics Association, 18(3), 314-317. doi:10.1136/jamia.2010.007914Semantic Webhttp://www.w3.org/2001/sw/Murphy, S. N., Weber, G., Mendis, M., Gainer, V., Chueh, H. C., Churchill, S., & Kohane, I. (2010). Serving the enterprise and beyond with informatics for integrating biology and the bedside (i2b2). Journal of the American Medical Informatics Association, 17(2), 124-130. doi:10.1136/jamia.2009.000893Murphy, S., Churchill, S., Bry, L., Chueh, H., Weiss, S., Lazarus, R., … Kohane, I. (2009). Instrumenting the health care enterprise for discovery research in the genomic era. Genome Research, 19(9), 1675-1681. doi:10.1101/gr.094615.109Lindstrom, J., & Tuomilehto, J. (2003). The Diabetes Risk Score: A practical tool to predict type 2 diabetes risk. Diabetes Care, 26(3), 725-731. doi:10.2337/diacare.26.3.725Alssema, M., Vistisen, D., Heymans, M. W., Nijpels, G., Glümer, C., … Dekker, J. M. (2010). The Evaluation of Screening and Early Detection Strategies for Type 2 Diabetes and Impaired Glucose Tolerance (DETECT-2) update of the Finnish diabetes risk score for prediction of incident type 2 diabetes. Diabetologia, 54(5), 1004-1012. doi:10.1007/s00125-010-1990-7Mann, D. M., Bertoni, A. G., Shimbo, D., Carnethon, M. R., Chen, H., Jenny, N. S., & Muntner, P. (2010). Comparative Validity of 3 Diabetes Mellitus Risk Prediction Scoring Models in a Multiethnic US Cohort: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. American Journal of Epidemiology, 171(9), 980-988. doi:10.1093/aje/kwq030Stern, M. P., Williams, K., & Haffner, S. M. (2002). Identification of Persons at High Risk for Type 2 Diabetes Mellitus: Do We Need the Oral Glucose Tolerance Test? Annals of Internal Medicine, 136(8), 575. doi:10.7326/0003-4819-136-8-200204160-00006Abdul-Ghani, M. A., Abdul-Ghani, T., Stern, M. P., Karavic, J., Tuomi, T., Bo, I., … Groop, L. (2011). Two-Step Approach for the Prediction of Future Type 2 Diabetes Risk. Diabetes Care, 34(9), 2108-2112. doi:10.2337/dc10-2201Rahman, M., Simmons, R. K., Harding, A.-H., Wareham, N. J., & Griffin, S. J. (2008). A simple risk score identifies individuals at high risk of developing Type 2 diabetes: a prospective cohort study. Family Practice, 25(3), 191-196. doi:10.1093/fampra/cmn024Guasch-Ferré, M., Bulló, M., Costa, B., Martínez-Gonzalez, M. Á., Ibarrola-Jurado, N., … Estruch, R. (2012). A Risk Score to Predict Type 2 Diabetes Mellitus in an Elderly Spanish Mediterranean Population at High Cardiovascular Risk. PLoS ONE, 7(3), e33437. doi:10.1371/journal.pone.0033437Wilson, P. W. F. (2007). Prediction of Incident Diabetes Mellitus in Middle-aged Adults. Archives of Internal Medicine, 167(10), 1068. doi:10.1001/archinte.167.10.1068Franzin, A., Sambo, F., & Di Camillo, B. (2016). bnstruct: an R package for Bayesian Network structure learning in the presence of missing data. Bioinformatics, btw807. doi:10.1093/bioinformatics/btw807Rood, B., & Lewis, M. J. (2009). Grid Resource Availability Prediction-Based Scheduling and Task Replication. Journal of Grid Computing, 7(4), 479-500. doi:10.1007/s10723-009-9135-2Ramakrishnan, L., & Reed, D. A. (2009). Predictable quality of service atop degradable distributed systems. Cluster Computing, 16(2), 321-334. doi:10.1007/s10586-009-0078-yKianpisheh, S., Kargahi, M., & Charkari, N. M. (2017). Resource Availability Prediction in Distributed Systems: An Approach for Modeling Non-Stationary Transition Probabilities. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 28(8), 2357-2372. doi:10.1109/tpds.2017.2659746Weber, G. M., Murphy, S. N., McMurry, A. J., MacFadden, D., Nigrin, D. J., Churchill, S., & Kohane, I. S. (2009). The Shared Health Research Information Network (SHRINE): A Prototype Federated Query Tool for Clinical Data Repositories. Journal of the American Medical Informatics Association, 16(5), 624-630. doi:10.1197/jamia.m3191Martinez-Millana, A., Fico, G., Fernández-Llatas, C., & Traver, V. (2015). Performance assessment of a closed-loop system for diabetes management. Medical & Biological Engineering & Computing, 53(12), 1295-1303. doi:10.1007/s11517-015-1245-3Foundation for Intelligent Physical Agentshttp://www.pa.org/González-Vélez, H., Mier, M., Julià-Sapé, M., Arvanitis, T. N., García-Gómez, J. M., Robles, M., … Lluch-Ariet, M. (2007). HealthAgents: distributed multi-agent brain tumor diagnosis and prognosis. Applied Intelligence, 30(3), 191-202. doi:10.1007/s10489-007-0085-8Bellazzi, R. (2014). Big Data and Biomedical Informatics: A Challenging Opportunity. Yearbook of Medical Informatics, 23(01), 08-13. doi:10.15265/iy-2014-0024Maximilien, E. M., & Singh, M. P. (2004). A framework and ontology for dynamic Web services selection. IEEE Internet Computing, 8(5), 84-93. doi:10.1109/mic.2004.2