Escuela de Doctorado

Fecha de lectura: 11/05/2026

• AGUILAR PLAZAOLA, JOSÉ AGUSTÍN: DATA-DRIVEN MODELLING, STATE ESTIMATION, CELL CONTROL AND MOTION PLANNING FOR PEM FUEL CELL-POWERED VEHICLES
  
  Autor/a: AGUILAR PLAZAOLA, JOSÉ AGUSTÍN
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: AUTOMÁTICA, ROBÓTICA Y VISIÓN
  Departamento: Instituto de Robótica e Informática Industrial (IRI)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 05/03/2026
  Fecha de lectura: 11/05/2026
  Hora de lectura: 17:30
  Lugar de lectura: Aula 28.8, Av. Diagonal, 647, Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB), Campus Sud, 08028 Barcelona
  Director/a de tesis: HUSAR, ATTILA PETER | ANDRADE CETTO, JUAN
  Resumen de tesis: Esta tesis doctoral presenta avances novedosos en las áreas de modelado, estimación de estado, planificación de trayectorias y control para mejorar la eficiencia energética y la durabilidad del tren motriz de robots autónomos y vehículos eléctricos propulsados por pilas de combustible de membrana de intercambio protónico (PEM). El objetivo principal del presente trabajo es diseñar e implementar algoritmos que, partiendo de un conocimiento profundo de los sistemas en cuestión, mejoren las características y superen a los métodos más avanzados. Se prueban los algoritmos desarrollados con datos de perfiles experimentales dinámicos.En el ámbito de la modelización de pilas de combustible tipo PEM, se propone un modelo físico computacionalment eficiente. A continuación, se desarrolla y valida un modelo con una estructura basada en redes neuronales, construido exclusivamente a partir de datos. Este modelo se enmarca dentro de un nuevo paradigma de aprendizaje automático, la computación por reservorios. Posteriormente, se construye un modelo híbrido, que combina ambos modelos mediante un algoritmo de fusión basado en funciones de base radial. Los tres modelos se prueban con un conjunto de datos experimentales dinámicos, y se demuestra cómo la estructura híbrida propuesta supera a cada uno de los modelos por separado.En el área de estimación de estados, se desarrolla un filtro de partículas con el objetivo de estimar los estados internos (o parámetros) de la pila de combustible, teniendo en cuenta la no linealidad del sistema y la incertidumbre en su modelo. El algoritmo es capaz de estimar las variables internas de un sistema no lineal con distribución probabilística no gaussiana. El algoritmo se implementa para estimar la densidad de corriente de intercambio de una pila de combustible y se prueba con dos conjuntos de datos experimentales, superando a dos algoritmos de estimación actuales. A continuación, la variable estimada se utiliza para ajustar un modelo autorregresivo y predecir la evolución del voltaje de la pila a largo plazo.En el ámbito del control, se propone una arquitectura compuesta por un controlador de alto nivel que se encarga de calcular los valores óptimos de temperatura con el objetivo de minimizar la degradación de la capa de catalizador de la pila de combustible PEM y, al mismo tiempo, maximizar su rendimiento. Estos valores óptimos son enviados al controlador local del sistema de regulación de temperatura de la pila de combustible. El controlador propuesto se basa en el paradigma del control predictivo por modelos; para ello, se diseña una función de costes multiobjetivo, basada en modelos del estado del arte del proceso de degradación del platino que tiene lugar durante el funcionamiento de la pila. El controlador se valida en simulación y se muestra cómo adapta la temperatura en función de las condiciones de carga, optimizando el rendimiento del catalizador y minimizando su degradación.En el área de la planificación de trayectorias, se desarrolla un nuevo algoritmo de planificación que toma en cuenta los mecanismos de degradación en el catalizador causados por el perfil de carga. El algoritmo desarrollado es una extensión del algoritmo A*, incluyendo nuevas funciones de coste y heurísticas basadas en los últimos modelos de degradación disponibles en la literatura. Estas funciones incorporan penalizaciones relacionadas con el perfil de carga esperado en las rutas más perjudiciales para la integridad del catalizador. Se realizan pruebas de simulación con diferentes escenarios y se compara el rendimiento del planificador de rutas desarrollado con el algoritmo A* convencional.En el ámbito eficiencia energética, se desarrolla un control para optimizar la energía en un sistema de asistencia a la conducción. Se diseña el controlador, incluyendo el modelo del sistema, la función de costo y restricciones. Se realizan pruebas de simulación comparando el controlador propuesto con uno convencional.
  

• NOURMOHAMMADI, FARZANEH: Deep Learning Driven Blocking Prediction in Elastic Optical Networks using Spatio-Temporal Hybrid Neural Network
  
  Autor/a: NOURMOHAMMADI, FARZANEH
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES
  Departamento: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 24/03/2026
  Fecha de lectura: 11/05/2026
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: UPC Campus Nord D4-012 Sala de Juntes TSC
  Director/a de tesis: COMELLAS COLOME, JAUME
  Tribunal:
       PRESIDENT: RAFEL PORTÍ, ALBERT
       SECRETARI: GENE BERNAUS, JOAN MANUEL
       VOCAL: SHARIATI, MOHAMMAD BEHNAM
  Resumen de tesis: El crecimiento explosivo de servicios de alto consumo de ancho de banda, como el streaming de video en ultra alta definición, los juegos en la nube y la realidad virtual, está impulsando a las redes de transporte óptico hacia una mayor flexibilidad y eficiencia. Las Redes Ópticas Elásticas (EON, por sus siglas en inglés) responden a estas demandas asignando espectro en ranuras de frecuencia de tamaño variable, en lugar de canales de rejilla fija. Sin embargo, el establecimiento y la liberación dinámicos de trayectos ópticos heterogéneos fragmentan el espectro óptico, lo que a menudo conduce al bloqueo de conexiones incluso cuando existe suficiente capacidad total. Una predicción temprana y precisa de los eventos de bloqueo permite a los controladores de red activar de forma proactiva la desfragmentación del espectro y la reasignación de recursos, mejorando la continuidad del servicio y la utilización de la red.Esta tesis doctoral investiga enfoques basados en aprendizaje profundo para la predicción de bloqueo en EON utilizando información del estado de la red representada como matrices de ocupación del espectro. En primer lugar, introducimos Redes Neuronales Convolucionales unidimensionales y bidimensionales (1D-CNN y 2D-CNN) para extraer automáticamente patrones espaciales de fragmentación a partir de topologías EON simuladas. La 2D-CNN propuesta alcanza una precisión de predicción del 92,17\% y supera a líneas base convencionales de aprendizaje automático, como las Máquinas de Vectores de Soporte y k-Vecinos Más Cercanos. Sobre esta base, proponemos arquitecturas híbridas espaciotemporales que integran la extracción de características mediante convoluciones con unidades de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) y LSTM Bidireccional (BiLSTM), con el fin de captar tanto los patrones espaciales como la evolución temporal de la fragmentación del espectro. El modelo CNN–BiLSTM logra una precisión de predicción del 94,1\% manteniendo una complejidad computacional razonable, y el modelo CNN–LSTM ofrece un equilibrio favorable entre precisión y velocidad de entrenamiento.Al unificar técnicas de aprendizaje profundo espaciales y temporales, este trabajo proporciona un marco integral para la predicción temprana y fiable del bloqueo en entornos EON dinámicos. Los modelos propuestos pueden integrarse en controladores de redes ópticas elásticas para habilitar acciones oportunas de desfragmentación, reduciendo la probabilidad de bloqueo y mejorando la eficiencia global de la red. Los resultados avanzan la aplicación de la inteligencia artificial al networking óptico y sientan las bases para una futura integración con estrategias de enrutamiento inteligente, asignación de espectro y automatización de redes.
  

Fecha de lectura: 14/05/2026

• AREIAS FANZERES, LEONARDO: Sound-to-Image Translation Through Direct Cross-Modal Learning: An Exploratory and Architectural Study
  
  Autor/a: AREIAS FANZERES, LEONARDO
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES
  Departamento: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 16/04/2026
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis:
  Resumen de tesis: El sonido ambiente transmite rica información semántica y contextual sobre eventos, objetos y dinámicas espaciales. Sin embargo, los enfoques computacionales predominantes para el análisis de audio ambiental, como la Detección de Eventos Acústicos (Acoustic Event Detection, AED), suelen reducir esta complejidad a etiquetas textuales discretas. Aunque estas representaciones son eficaces para tareas de monitorización automatizada, simplifican en exceso las escenas acústicas y resultan insuficientes cuando la información auditiva debe comunicarse entre diferentes modalidades. La traducción de sonido a imagen (Sound-to-Image, S2I) ofrece un enfoque alternativo en el que un modelo sintetiza imágenes que representan visualmente las fuentes emisoras de sonido y los entornos que las rodean.Esta tesis introduce y desarrolla la traducción directa de sonido a imagen, un paradigma que establece una conexión entre las modalidades auditiva y visual sin recurrir a mediación textual, supervisión por clases o alineamiento basado en clústeres durante el entrenamiento. La hipótesis central es que las abstracciones de alto nivel aprendidas por redes neuronales profundas proporcionan un espacio semántico compartido en el que modalidades heterogéneas pueden conectarse directamente, permitiendo generar imágenes que sean interpretables y semánticamente coherentes con el sonido de origen. A tales salidas se las denomina informativas, en el sentido de que comunican visualmente aspectos significativos del evento acústico.La primera parte de la tesis presenta, hasta donde alcanza nuestro conocimiento, el primer estudio dedicado a la traducción directa S2I. Se desarrolla una red generativa antagónica (Generative Adversarial Network, GAN) densamente conectada y condicionada mediante incrustaciones de audio, con el objetivo de sintetizar imágenes directamente a partir del sonido. Dado que múltiples imágenes plausibles pueden corresponder a un mismo evento acústico, la calidad de la traducción no puede evaluarse mediante reconstrucción a nivel de píxel. Para abordar este desafío, se propone un marco de evaluación basado en la informatividad, que emplea clasificadores dedicados para determinar si las imágenes generadas son interpretables y semánticamente coherentes con el audio de origen. Los experimentos revelan que, a pesar de la dificultad inherente de la tarea, el modelo generaliza a sonidos no vistos y produce salidas informativas en una proporción significativa de las traducciones. El análisis también muestra que la dimensionalidad del cuello de botella latente influye en el comportamiento de la traducción, revelando un compromiso entre la convergencia en el espacio de píxeles y la informatividad.Sobre esta base, la segunda parte investiga si los mecanismos de atención pueden fortalecer el alineamiento entre modalidades. Módulos de autoatención y atención cruzada se integran en el generador y se evalúan en múltiples configuraciones. Los resultados muestran que la atención mejora el rendimiento de la traducción cuando se aplica en las primeras etapas de la red, incrementando la informatividad en comparación con la línea base puramente convolucional, al tiempo que preserva la naturaleza plenamente directa de la conexión audio–visual.En conjunto, estas contribuciones definen, validan y amplían formalmente la traducción directa S2I como un paradigma de investigación diferenciado. Más allá del diseño arquitectónico y de las estrategias de entrenamiento, esta tesis avanza principios metodológicos para la evaluación cuantitativa de la traducción entre modalidades en ausencia de una verdad visual determinista. Los resultados contribuyen a una mejor comprensión del aprendizaje de representaciones multimodales y destacan el potencial de la traducción directa S2I para aplicaciones en interacción multimodal y tecnologías orientadas a la accesibilidad, particularmente para mejorar la conciencia situacional en personas sordas o con pérdida auditiva.
  

• BADAKHSHAN, EHSAN: Thermo-Hydro-Mechanical Modeling of Unsaturated Vegetated Slopes
  
  Autor/a: BADAKHSHAN, EHSAN
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: INGENIERÍA DEL TERRENO
  Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
  Modalidad: Compendio de publicaciones
  Fecha de depósito: 16/04/2026
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: VAUNAT, JEAN
  Resumen de tesis: La capa superior del suelo en una ladera es altamente dinámica y está influenciada por las fuerzas atmosféricas y la presencia de vegetación. El estado de la vegetación desempeña un papel crucial en la determinación de la cantidad de agua transpirada y evaporada desde la superficie de la ladera, afectando así su comportamiento al modificar la temperatura, el contenido de agua y la presión de poros dentro de la masa del suelo. Muchos modelos numéricos suelen pasar por alto el impacto de la vegetación en el desempeño del suelo. Para capturar estos efectos, este estudio emplea un modelo de elementos finitos en CODE_BRIGHT que integra las interacciones impulsadas por la vegetación y el clima, con el objetivo de reducir la brecha entre la realidad y la simulación. Se desarrolla una condición de contorno especializada para simular los procesos suelo–vegetación–atmósfera (SVA) con histéresis hidráulica, vinculando la resistencia del dosel a la radiación solar, el déficit de presión de vapor y la saturación del suelo.La validación del modelo con tres años de datos de campo del talud de Agropolis en Barcelona muestra una fuerte concordancia, confirmando su capacidad para reproducir los efectos de la vegetación en el comportamiento hidrotermal de la ladera. Los resultados revelan variaciones diarias pronunciadas de temperatura en la zona radicular, temperaturas más altas en laderas orientadas al sur y una mayor desecación bajo vegetación durante periodos cálidos y secos.El análisis paramétrico identifica el índice de área foliar (LAI), la densidad radicular y la fracción de vegetación como los principales factores que influyen en la humedad del suelo. La densidad de raíces y el LAI afectan más intensamente la retención de agua: las raíces densas reducen la saturación estival hasta en un 40%, mientras que un LAI elevado disminuye la desecación superficial en un 30%. La fracción de vegetación aumenta el almacenamiento invernal, pero intensifica la desecación durante el verano.Para representar mejor los suelos no saturados, se implementa en CODE_BRIGHT un modelo histerético de retención agua–suelo, acoplando los cambios de succión y relación de vacíos para mejorar la precisión en escenarios como los deslizamientos inducidos por lluvia.Finalmente, se formula un Modelo Básico de Barcelona mejorado (BBM-VEG) dentro de un marco termo-hidro-mecánico (THM). El modelo introduce un factor de refuerzo dependiente de la deformación (Rpveg), correlacionado con la fracción de masa radicular y la deformación de activación, lo que permite que la rigidez y la resistencia del suelo evolucionen dinámicamente. Validado con ensayos triaxiales y de tracción, el modelo reproduce con precisión la respuesta mecánica de los suelos con raíces. Las simulaciones de laderas bajo ciclos hidráulicos (tasas de infiltración de 0.001–0.003 y 0.0005 kg/s) y térmicos (15–60 °C) muestran que la vegetación limita la infiltración, mejora la evapotranspiración, amplía la zona no saturada y reduce la deformación hasta en un 70% en comparación con laderas desnudas.
  

Fecha de lectura: 15/05/2026

• ARIAS CUEVAS, JOSÉ GABRIEL: Proyectos de recuperación de zonas vulnerables con materiales de ciclo cerrado. Casos de estudio, proyectos URBE.
  
  Autor/a: ARIAS CUEVAS, JOSÉ GABRIEL
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: TECNOLOGÍA DE LA ARQUITECTURA, DE LA EDIFICACIÓN Y DEL URBANISMO
  Departamento: Departamento de Tecnología de la Arquitectura (TA)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 05/03/2026
  Fecha de lectura: 15/05/2026
  Hora de lectura: 10:00
  Lugar de lectura: EPSEB (Escuela Politécnica Superior de Edificación BCN) - Sala de ActosAv. Doctor Marañón, 44-50 - 08028 - Barcelona
  Director/a de tesis: BOSCH GONZÁLEZ, MONTSERRAT
  Resumen de tesis: La República Dominicana, especialmente Santo Domingo, enfrenta décadas de urbanización no planificada en zonas de alta vulnerabilidad, como las riberas del Río Ozama. Esto genera un riesgo socioambiental intensificado por la sobrepoblación y la falta de políticas públicas. Paralelamente, la ausencia de un sistema integral para la gestión de Residuos de la Construcción y Demolición (RCD), dispuestos habitualmente de forma inadecuada, provoca impactos medioambientales críticos. Esta investigación aborda la integración de la gestión de RCD y materiales de ciclo cerrado en los proyectos de readecuación urbana promovidos por el Estado en áreas críticas, tomando como casos de estudio La Nueva Barquita y Domingo Savio (Proyectos URBE), para servir como punto de partida para futuras intervenciones.El objetivo central es proponer alternativas constructivas mediante el uso sistemático de materiales de ciclo cerrado y sistemas de valorización de RCD. Se busca aportar conocimiento estratégico para que estas intervenciones urbanas se conviertan en "sumideros de residuos", impulsando un desarrollo sostenible, socialmente comprometido y viable.La investigación emplea una metodología mixta que combina: estudio documental y análisis crítico de la normativa local; referencias internacionales y el estado del arte sobre vulnerabilidad y proyectos en ríos. Se evaluaron los asentamientos de estudio, el sector de la construcción, sus actores y el marco normativo, además de experiencias exitosas de reciclaje en urbanización. La investigación de campo incluyó visitas a los proyectos y encuestas a habitantes y actores clave (stakeholders). Finalmente, se realizó un análisis técnico-económico de partidas de obra utilizando la herramienta TCQ/BEDEC. Este triple enfoque permite una comprensión integral de las barreras y oportunidades locales.Los resultados se enmarcan en tres vectores de transformación:Vector Normativo/Institucional: Aunque existe un marco legal, se requieren instrumentos técnicos y cláusulas contractuales que integren la gestión de RCD como requisito obligatorio en la obra pública.Vector Socio-Económico: Se identifica un mercado informal activo de reutilización con demanda latente. La formalización de este sector puede generar un tejido económico formal y competitivo.Vector Técnico/Territorial: Se valida la viabilidad de sustituir materiales convencionales por RCD en proyectos de readecuación, optimizando la resiliencia en riberas mediante soluciones combinadas con enfoques basados en la naturaleza (NBS).Los hallazgos demuestran que, si bien el estado dominicano tiene un compromiso social en la reubicación de poblaciones, persiste una brecha técnica en la aplicación normativa e integración de los RCD. La contribución principal de esta tesis radica en establecer un diagnóstico técnico, normativo y territorial que valida la hipótesis de que los proyectos urbanos pueden funcionar como "sumideros de residuos" en el contexto dominicano.La investigación establece las bases para que el país adopte un modelo de economía circular en la construcción. El robusto crecimiento del sector representa una oportunidad excepcional para implementar este modelo, atrayendo inversión sostenible y fortaleciendo la competitividad internacional. Esto convierte el desafío de los residuos en una palanca estratégica para el desarrollo urbano resiliente y la prosperidad económica nacional.