Escuela de Doctorado

Fecha de lectura: 20/11/2025

• MUTHINENI, KARTHIK: Wireless Infrastructure-Based Indoor Positioning in Controlled Industrial Environments
  
  Autor/a: MUTHINENI, KARTHIK
  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: 16/10/2025
  Fecha de lectura: 20/11/2025
  Hora de lectura: 16:00
  Lugar de lectura: Aula Teleensenyament, Edifici B3 - Ricardo Valle Sala 103 Planta 1
  Director/a de tesis: VIDAL MANZANO, JOSE | ARTEMENKO, ALEXANDER | NAJAR MARTON, MONTSERRAT
  Resumen de tesis: Las comunicaciones inalámbricas se han convertido en el sistema nervioso central del campo de vuelo. Por ello, la infraestructura inalámbrica en las industrias cumple la doble función de proporcionar conectividad y posicionar activos industriales como los vehículos guiados por guiado (AGV). Los entornos NLoS y con predominio de trayectorias múltiples, como los que se encuentran en las industrias, dificultan la propagación de señales inalámbricas, lo que genera imprecisiones en el posicionamiento basado en infraestructura inalámbrica. Si bien se han logrado avances en el desarrollo de enfoques para mejorar la precisión del posicionamiento inalámbrico en escenarios interiores complejos, estos podrían no ser fácilmente aplicables a entornos industriales sin o con modificaciones mínimas. Esto motiva el estudio hacia el desarrollo de enfoques precisos y precisos de posicionamiento basados en infraestructura inalámbrica, diseñados específicamente para entornos industriales. Esta tesis doctoral tiene como objetivo abordar los desafíos clave del posicionamiento inalámbrico para entornos industriales y desarrollar algoritmos para mejorar la precisión del posicionamiento basado en infraestructura inalámbrica proponiendo enfoques basados tanto en modelos como en datos.Esta tesis doctoral presenta análisis de simulación y experimentos prácticos para validar la eficiencia de los enfoques propuestos utilizando diversas infraestructuras inalámbricas, incluyendo comunicaciones móviles 5G, UWB y 6G, incluyendo ISAC. Este trabajo comienza analizando la precisión de posicionamiento alcanzable basada en 5G en las bandas C y mmWave dentro de un modelo específico de un entorno industrial denso y saturado, utilizando simulaciones de trazado de rayos de alta fidelidad para capturar el impacto de NLoS y la propagación por trayectos múltiples. Los hallazgos resaltan las limitaciones del posicionamiento 5G y, en general, del posicionamiento inalámbrico en entornos industriales complejos y saturados. Para superar estas limitaciones, este trabajo impulsa la SotA mediante el desarrollo de nuevos enfoques de mejora basados en la fusión de sensores y/o datos para sistemas de posicionamiento basados en UWB y asistidos por ISAC. Estos enfoques aprovechan el potencial de las DNN, las redes LSTM y las GNN para modelar las relaciones espaciales y temporales de forma más eficaz, lo que produce mejoras sustanciales en la precisión, robustez y adaptabilidad del posicionamiento a escenarios industriales dinámicos. Además, la aplicación de los enfoques propuestos se ilustra mediante un caso práctico de AGV. Esta tesis doctoral sienta una base sólida para el avance de futuras investigaciones y aplicaciones prácticas, ofreciendo información valiosa que puede definir la próxima generación del diseño e implementación de sistemas de posicionamiento inalámbricos industriales.
  

• TIRADO GUTIERREZ, RODOLFO JAVIER: EVALUATION OF STRUCTURAL RELIABILITY. REVIEW OF DESIGN METHODOLOGIES AND SEISMIC PERFORMANCE EVALUATION OF REINFORCED CONCRETE STRUCTURES
  
  Autor/a: TIRADO GUTIERREZ, RODOLFO JAVIER
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: INGENIERÍA SÍSMICA Y DINÁMICA ESTRUCTURAL
  Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 25/09/2025
  Fecha de lectura: 20/11/2025
  Hora de lectura: 16:00
  Lugar de lectura: ETSECCPB.UPC, Campus NordBuilding C1. Classroom: 002C/Jordi Girona, 1-308034 Barcelona
  Director/a de tesis: VARGAS ALZATE, YEUDY FELIPE | GONZALEZ DRIGO, JOSE RAMON
  Resumen de tesis: El riesgo sísmico y la confiabilidad estructural son conceptos fundamentales en el diseño y la evaluación de edificaciones seguras y resilientes. Cabe destacar que la mayoría de víctimas, lesiones y pérdidas económicas durante un terremoto están asociadas con daños en estructuras civiles. En este contexto, existe una necesidad urgente de mejorar las metodologías de diseño y evaluación de este tipo de estructuras. Desde una perspectiva numérica, diversas estrategias abordan esta necesidad, yendo desde mejoras en el modelado y métodos de análisis avanzados, hasta el análisis probabilístico de las variables involucradas, incluyendo la revisión de la configuración y las propiedades de los materiales de construcción. Por tanto, esta investigación propone una metodología para evaluar la confiabilidad estructural utilizando un enfoque probabilístico, validado mediante análisis dinámico no lineal y un estudio estadístico de nubes. Esta metodología constituye una herramienta robusta y potente, aplicable no solo a nivel de edificación, sino también a escala urbana y regional. Para ello, se propone estudiar un conjunto de edificios de concreto reforzado con configuraciones variables tanto en planta como en altura. Estos modelos representan edificaciones reales, ubicados en zonas de alta sismicidad de Colombia, para los cuales se han seguido estándares de diseño sismorresistente modernos. Esta tesis se divide en tres secciones principales: 1) Cálculo de medidas de intensidad mejoradas en términos de eficiencia y estabilidad; 2) Desarrollo de una metodología de análisis que permite estimar con alta precisión estadística y en un tiempo reducido la respuesta dinámica de edificios mediante funciones de transferencia; y 3) Evaluación de la confiabilidad estructural, basados en la probabilidad de exceder diferentes umbrales de daño para diferentes niveles de intensidad sísmica. La primera parte se centra en la identificación y el desarrollo de medidas de intensidad óptimas y mejoradas, basadas en la eficiencia y estabilidad de la correlación con la respuesta estructural. Una medida de intensidad óptima permite el desarrollo de curvas de fragilidad más precisas, esenciales para evaluar la probabilidad de daño de una estructura bajo diferentes niveles de intensidad sísmica. La segunda parte se centra en el desarrollo de un método de análisis estructural basado en el concepto de funciones de transferencia (TF). Este modelo matemático establece la relación entre la respuesta de un sistema y la excitación de entrada. El enfoque propuesto permite la estimación probabilística, manteniendo la precisión estadística de la respuesta dinámica no lineal. Su objetivo es superar las limitaciones del alto coste computacional asociado al análisis dinámico no lineal. Finalmente, la tercera parte se centra en el cálculo de la confiabilidad estructural de dos edificios ubicados en una zona de alta sismicidad, evaluando la probabilidad de superar diferentes umbrales de daño. Los resultados obtenidos muestran que las medidas de intensidad basadas en la velocidad presentan una mayor correlación con la respuesta estructural, independientemente de si se analizan en conjunto. Esto permitirá evaluar escenarios de riesgo en grandes áreas mediante curvas de fragilidad que representen adecuadamente diferentes tipologías estructurales, facilitando una mejor caracterización de los entornos urbanos. Asimismo, se observa que el método desarrollado, al utilizar un número reducido de registros sísmicos, permite obtener resultados confiables en términos de los principales momentos estadísticos de la respuesta estructural, y, lo que es más importante, en un tiempo considerablemente menor. En conclusión, esta investigación presenta una serie de herramientas numéricas avanzadas que permiten calcular escenarios de daño, considerando de forma óptima la amenaza sísmica y utilizando metodologías que reducen significativamente el tiempo requerido para estimar la confiabilidad estructural.
  

Fecha de lectura: 21/11/2025

• MORALES CURIEL, LUIS FELIPE: Deep-learning enhanced bioluminescence microscopy
  
  Autor/a: MORALES CURIEL, LUIS FELIPE
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: FOTÓNICA
  Departamento: Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 16/10/2025
  Fecha de lectura: 21/11/2025
  Hora de lectura: 10:00
  Lugar de lectura: ICFO Auditorium
  Director/a de tesis: KRIEG, MICHAEL
  Resumen de tesis: La microscopía de bioluminiscencia presenta una alternativa poderosa a la imagen por fluorescencia al eliminar la necesidad de iluminación externa, evitando así problemas como la fototoxicidad, la fotoblanqueo y la autofluorescencia de fondo. Sin embargo, la salida de fotones inherentemente baja de los reporteros basados en luciferasa restringe significativamente la relación señal-ruido (SNR), así como la resolución espacial y temporal alcanzable, desafíos que son especialmente pronunciados en la imagen biológica dinámica o volumétrica. Esta tesis aborda estas limitaciones mediante la introducción de una canalización de imagen impulsada por aprendizaje profundo, diseñada para mejorar la microscopía de bioluminiscencia tanto en la adquisición de datos como en la reconstrucción de imágenes.Nuestra estrategia integra el diseño de sistemas ópticos con redes neuronales avanzadas para permitir la obtención rápida de imágenes 3D de alta resolución en condiciones de iluminación extremadamente baja. Diseñamos un microscopio personalizado con un eje óptico altamente compacto y lo combinamos con una cámara sensible a fotones individuales, mejorando significativamente la SNR de las imágenes bioluminiscentes. Para lograr una imagen volumétrica rápida, incorporamos microscopía de campo de luz (LFM) y microscopía de campo de luz de Fourier (FLFM), lo que permite la adquisición 3D de una sola toma, mejorando la resolución axial y lateral mediante el filtrado en el dominio de Fourier. El objetivo principal de este trabajo es demostrar cómo el aprendizaje profundo puede mejorar sustancialmente la microscopía de bioluminiscencia, llevando la técnica más allá de sus límites tradicionales tanto en imágenes 2D como 3D.En el núcleo de nuestro enfoque se encuentra un conjunto de redes neuronales convolucionales entrenadas específicamente con datos bioluminiscentes. Utilizando conjuntos de datos sintéticos y experimentales, diseñamos y entrenamos modelos capaces de extraer información significativa de datos en crudo con baja SNR, recuperando detalles que de otro modo se perderían y ofreciendo una visión más profunda de la muestra biológica. Los modelos desarrollados en esta tesis abarcan tareas clave como la eliminación de ruido y la reconstrucción de imágenes bioluminiscentes de campo amplio, de campo de luz y de campo de luz de Fourier. Juntos, forman una canalización modular y aprendible que eleva significativamente el rendimiento de la microscopía de bioluminiscencia tanto en calidad como en velocidad.Validamos nuestro sistema utilizando muestras biológicas vivas, incluyendo Caenorhabditis elegans, células madre de ratón y embriones de pez cebra, capturando actividad neuronal y dinámicas intracelulares a escalas de tiempo subsegundo. Al colocar el aprendizaje profundo en el corazón del proceso de imagen, este trabajo establece un nuevo paradigma para la microscopía de bioluminiscencia, transformando una modalidad tradicionalmente limitada por baja SNR en una herramienta robusta para imágenes rápidas, de alta resolución y específicas por etiquetas en organismos vivos.
  

• PEDRAGOSA BATLLORI, GEMMA: Santa Coloma d'Andorra: el projecte d'una església a l'Andorra d'abans del S.XI.
  
  Autor/a: PEDRAGOSA BATLLORI, GEMMA
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: TEORÍA E HISTORIA DE LA ARQUITECTURA
  Departamento: Departamento de Teoría e Historia de la Arquitectura y Técnicas de Comunicación (THATC)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 01/09/2025
  Fecha de lectura: 21/11/2025
  Hora de lectura: 10:00
  Lugar de lectura: ETSAV. Campus de Sant Cugat del Vallès Carrer Pere Serra, 1-15 - 08173 Sant Cugat del Vallès Aula: Seminari 2
  Director/a de tesis: GRANELL TRIAS, ENRIQUE | GINER OLCINA, JOSEP
  Resumen de tesis: La iglesia de Santa Coloma d’Andorra pertenece a una de las tipologías arquitectónicas más simples y antiguas de la arquitectura religiosa: la de nave única rectangular y ábside cuadrangular. No obstante, la simplicidad del tipo no debe asociarse necesariamente a una inmediatez constructiva o formal.El objetivo de este estudio es determinar el grado en que la arquitectura de Santa Coloma responde a una elaboración métrica compleja, que solo se puede concretar desde un nivel de cultura que en Santa Coloma, cerca de dos centros culturales importantes de la época, la Catedral de la Seu d’Urgell y el Monasterio de Sant Serni de Tavèrnoles, es muy probable.En este trabajo se utiliza la arquitectura como material arqueológico para analizar los elementos clave de la composición arquitectónica del edificio. Se ha manejado la historiografía, levantado planos, encontrado la unidad de medida, y estudiado sus dimensiones en relación con los conocimientos de proporción del momento y las descripciones de los edificios bíblicos. Y resulta que para concebir, elaborar y construir una iglesia aparentemente sencilla como esta, era necesario conocer la arquitectura representada en la Biblia y las elaboraciones aritméticas compiladas por Boecio y Casiodoro en el siglo VI.Veremos, por tanto, un edificio que aunque es rural y aparentemente sencillo, responde a un trazado y proporciones resultado de un lenguaje simbólico concreto, y que refleja y documenta unos saberes y un modo de aplicarlos.
  

• PONTÓN MARTINEZ, JOSE LUIS: Learning Data-driven Character Animation for Avatars in Virtual Reality
  
  Autor/a: PONTÓN MARTINEZ, JOSE LUIS
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: COMPUTACIÓN
  Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 27/10/2025
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: ANDUJAR GRAN, CARLOS ANTONIO | PELECHANO GOMEZ, NURIA
  Resumen de tesis: La creciente aceleración de la interacción remota, impulsada por la globalización y la comunicación digital, destaca la necesidad de una colaboración virtual más rica e inmersiva. Si bien las plataformas de vídeo 2D actuales mejoran la comunicación, la Realidad Virtual (RV) ofrece el potencial único para una interacción 3D natural. Lograr esto, sin embargo, depende críticamente de representar con precisión el movimiento humano y de alcanzar presencia dentro de entornos virtuales. Esta tesis aborda el desafío de conseguir una animación de self-avatars de cuerpo completo en tiempo real, de alta fidelidad y perceptivamente natural en entornos de RV utilizando dispositivos de consumo general. Una animación precisa de self-avatars es fundamental para inducir un fuerte Sentido de “Embodiment” y permitir una comunicación no verbal efectiva, aunque los métodos actuales a menudo tienen dificultades con la escasez y la variabilidad de los datos de los sensores disponibles.Primero abordamos aspectos fundamentales de la fidelidad de la animación y el realismo perceptivo, e introducimos metodologías para el ajuste preciso del esqueleto del avatar, que mitigan significativamente los problemas derivados de desajustes entre las proporciones físicas de un usuario y su representación virtual. También estudiamos diversas metáforas de interacción para minimizar las discrepancias visuales entre los controladores reales y las manos virtuales, mejorando así el “embodiment” y el rendimiento de las tareas. Estos estudios destacan la importancia de una animación precisa y sientan las bases para enfoques basados en el aprendizaje para lograr un movimiento natural y temporalmente coherente a partir de entradas escasas, superando las limitaciones de las técnicas tradicionales.A partir de estas ideas, la tesis explora el desarrollo de métodos de reconstrucción basados en datos que pueden manejar entradas de sensores diversas y ambiguas. Proponemos un nuevo sistema basado en aprendizaje profundo que reconstruye con precisión las poses de cuerpo completo a partir de pocos dispositivos de RV de consumo, abordando eficazmente la naturaleza indeterminada de este problema. Reconociendo el problema inherente del mapeo de uno a muchos en entradas escasas, donde una única entrada puede corresponder a múltiples poses plausibles, exploramos el potencial de la IA generativa. Nuestro trabajo demuestra cómo los “Variational Autoencoders” pueden permitir un control preciso y la adaptabilidad a configuraciones de sensores variables mediante la optimización en el espacio latente, mientras que los modelos de difusión facilitan la reconstrucción multimodal a partir de nuevos tipos de sensores, como las plantillas sensibles a la presión.