Escuela de Doctorado

Fecha de lectura: 22/07/2024

• HERKERT, EDIZ: Advanced Nanoantenna Platforms for Enhanced Single-Molecule Detection at High Concentrations
  
  Autor/a: HERKERT, EDIZ
  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: 25/06/2024
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: GARCÍA PARAJO, MARÍA
  Tribunal:
       PRESIDENT: ACUNA, GUILLERMO
       SECRETARI: VAN HULST, NIEK
       VOCAL: ZIJLSTRA, PETER
  Resumen de tesis: La capacitat d'estudiar la dinàmica de biomolècules de forma individual és crucial per comprendre la complexa organització dels sistemes biològics amb molta més precisió i detall que l'estudi conjunt. En sistemes biològics, la dinàmica de molècules individuals passa sovint en concentracions elevades, on les tècniques òptiques convencionals no són capaces d'aïllar molècules individuals a causa de lleis físiques fonamentals. Aquesta tesi explora el disseny, la fabricació i l'aplicació de plataformes avançades de nanoantenes per estudiar amb més sensibilitat molècules fluorescents individuals a concentracions elevades.En primer lloc, es proporcionen les bases teòriques per entendre les interaccions entre molècules fluorescents i nanoantennes, avaluant la sensibilitat de detecció de molècules individuals mitjançant models analítics i simulacions numèriques. Com a conseqüència d'aquests estudis, les plataformes d'antenna-in-box s'identifiquen com aquelles que proporcionen una detecció superior i s'estableixen els processos de fabricació adequats.En segon lloc, s'aporten resultats computacionals i experimentals que demostren que la combinació de materials a plataformes híbrides d'antenna-in-box millora significativament la sensibilitat de detecció de molècules individuals a concentracions micromolars. Aquestes millores es deuen a la disminució de senyals de fons i l'ús de mecanismes d'acoblament que fins ara no havien estat explorats. A més, es presenten plataformes d'antenna-in-box densament agrupades hexagonalment que permeten la detecció altament paral·lela de molècules individuals. En particular, aquestes plataformes ordenades hexagonalment constitueixen la primera demostració de plataformes d'antenna-in-box capaces de detectar molècules individuals a través del rang espectral visible.Finalment, es presenta un enfocament correlatiu que combina fluorescència no lineal i espectroscòpia vibracional per estudiar l'organització de la membrana plasmàtica de cèl·lules vives amb nanoantenes. Es discuteixen mesures de protecció per garantir la supervivència tant de les nanoantenes com de les cèl·lules vives i se'n comprova l'eficàcia.En resum, aquesta tesi presenta nous enfocaments per estudiar la dinàmica de molècules individuals a altes concentracions amb una sensibilitat millorada gràcies a la modelització analítica i numèrica, tècniques de fabricació innovadores i mètodes experimentals apropiats. Aquests avenços prometen aportar coneixements fins ara inaccessibles sobre la dinàmica dels sistemes biològics.
  

• SHAABANZADEH, SEYEDEH SOHEILA: Contribution to the Development of Wi-Fi Networks through Machine Learning based Prediction and Classification Techniques
  
  Autor/a: SHAABANZADEH, SEYEDEH SOHEILA
  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: 18/06/2024
  Fecha de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: Aula de Teleensenyament, edifici B3, Campus Nord
  Director/a de tesis: SANCHEZ GONZALEZ, JUAN
  Tribunal:
       PRESIDENT: ADELANTADO FREIXER, FERRAN
       SECRETARI: PEREZ ROMERO, JORGE
       VOCAL: KOUTLIA, KATERINA
  Resumen de tesis: El creixent nombre d'usuaris Wi-Fi i l'aparició de serveis de banda ampla requereix un increment en la densitat de punts d'accés (AP), cosa que provoca tasques de configuració, optimització i gestió de xarxa més complexes. Per altra banda, els avenços en la tecnologia de monitorització i anàlisi de xarxes sense fils ofereix la oportunitat d'extreure coneixement valuós del comportament de la xarxa i els usuaris, cosa que facilita una gestió de xarxa més eficient. En aquesta tesi es proposen diferents tècniques de Machine Learning per millorar la gestió de xarxa Wi-Fi posant el focus en tres aspectes: predicció de connectivitat d'usuari, predicció de tràfic Wi-Fi i classificació de tràfic Wi-Fi.El primer aspecte d'aquest treball es centra la predicció del proper punt d'accés al qual un usuari es connectarà. Es proposa una metodologia basada en l'històric dels APs als quals ha estat connectat un usuari i que extreu patrons de connectivitat a diferents escales temporals (horària, diària, setmanal). La predicció es fa mitjançant tècniques basades en xarxes neuronals i algoritmes de Random Forest. La metodologia proposada s'avalua mitjançant dades reals d'una xarxa Wi-Fi d'un Campus Universitari. La predicció del proper AP permet una reconfiguració de xarxa proactiva, millorant la eficiència de tècniques de Pairwise Master Key caching and Opportunistic Key Caching que permeten reduir els temps de re-autentificació. A més, aquesta predicció permet identificar la regió geogràfica de l'usuari i pot ser utilitzada per fins comercials, com per exemple publicitat personalitzada, mitjançant missatges personalitzats basats en la ubicació de l'usuari.Per altra banda, es proposa una metodologia de predicció del tràfic agregat als punts d'accés utilitzant correlacions amb APs veïns en el domini de l'espai i el temps per millorar la predicció. Utilitzant mesures reals, s'avaluen diferents metodologies basades en Deep Learning com Convolutional Neural Networks (CNN), Simple Recurrent Neural Networks (SRNN), Gated Recurrent Units (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM) i Transformer. També es presenta una proposta híbrida que combina CNN pel processament al domini de l'espai i RNN per la predicció temporal. Aquesta metodologia híbrida millora la predicció a costa d'un increment reduït en el temps d'entrenament i un impacte menyspreable en el temps de predicció. La predicció del tràfic a cada AP proporciona una millor distribució de la càrrega, i pot ser útil per tècniques de gestió de recursos ràdio com el control d'admissió, control de congestió i balanceig de càrrega. A més, la predicció de períodes amb poc tràfic pot ajudar a tècniques de reducció de consum energètic permetent desactivar punts d'accés amb poc tràfic en alguns períodes de temps.Per últim, la classificació de tràfic és essencial per millorar el funcionament de la xarxa permetent una millor assignació de recursos i la priorització de serveis amb requeriments estrictes de retard. L'increment a la demanda de serveis de realitat virtual (VR) representa un repte significant per les xarxes Wi-Fi per garantir aquests requeriments estrictes de retard. Per millorar la qualitat de serveis VR, la clau està en poder diferenciar tràfic VR de tràfic no VR. Es proposa l'ús de metodologies basades en Machine Learning per identificar tràfic VR en un entorn Cloud-Edge VR analitzant correlacions de dades tant en l'enllaç ascendent com el descendent i extraient característiques del tràfic. Es comparen sis tècniques de classificació (Logistic Regression, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest i Naive Bayes). El resultat de la classificació s'utilitza per la priorització del tràfic VR sobre tràfic no VR. L'avaluació es fa utilitzant datasets de diferents aplicacions VR i mitjançant simulacions d'una xarxa Wi-Fi. Els resultats obtinguts mostren una reducció significativa del retard del tràfic VR amb un lleuger increment en el retard del tràfic No VR.
  

• VINYETA MEDINA, GIL: Modelo de priorización de inversiones de soluciones tecnológicas en Smart Buildings con criterios de desarrollo sostenible.
  
  Autor/a: VINYETA MEDINA, GIL
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: INGENIERÍA DE LA CONSTRUCCIÓN
  Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 15/05/2024
  Fecha de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: Defensa pública a l'Aula 28.8 (ETSEIB) Av. Diagonal, 647 08028 Barcelona - Campus Sud UPC
  Director/a de tesis: CUERVA CONTRERAS, EVA | PUJADAS ÁLVAREZ, PABLO
  Tribunal:
       PRESIDENT: ARMENGOU ORÚS, JAUME
       SECRETARI: PARDO BOSCH, FRANCESC
       VOCAL: ECHARRI IRIBARREN, VICTOR
  Resumen de tesis: Esta Tesis Doctoral aborda aspectos de interés para los diseñadores, promotores, propietarios y gestores de edificios de oficinas, con la intención de proporcionar claridad sobre el paradigma Smart Building, así como la identificación de las herramientas de soporte a la toma de decisiones necesarias para acelerar la transformación tecnológica, sin menospreciar el desarrollo sostenible, del sector de la edificación.El objetivo es desarrollar una nueva metodología para la priorización de las inversiones de soluciones tecnológicas en Smart Buildings que permita realizar un reparto objetivo, transparente, trazable y participativo utilizando criterios de desarrollo sostenible a lo largo de las distintas etapas del ciclo de vida de un edificio. Para materializar la metodología, se desarrollan tres herramientas: (1) el Catálogo de soluciones tecnológicas y (2) el Modelo de priorización de soluciones tecnológicas, ambas como herramientas de soporte a la toma de decisiones de las fases de diseño y conceptualización, y (3) la Plataforma de integración de soluciones tecnológicas para mejorar la gestión de los activos durante la fase de operación.En primer lugar, se desarrolla una metodología de análisis y clasificación del universo de soluciones tecnológicas existentes con posibilidad de ser aplicadas al sector de la edificación, con el objetivo de identificar su verdadero potencial y sus requerimientos de implantación, para así posteriormente tener la información necesaria para poder seleccionar las más adecuadas en cada proyecto.En segundo lugar, una vez clasificadas las soluciones, es necesario priorizar las actuaciones a llevar a cabo para alcanzar el nivel Smart Building deseado y asegurar cubrir las necesidades reales del cliente y de los usuarios finales que interactuarán con el edificio. Por este motivo, se desarrolla un modelo de priorización de soluciones tecnológicas multicriterio basado en criterios de desarrollo sostenible que hace partícipe al usuario final y, a su vez, se respalda en los estándares de referencia del sector. Para comprobar la robustez del modelo desarrollado se realiza un análisis de sensibilidad.En tercer lugar, después de la priorización y selección de soluciones, se hace necesaria la implementación de una plataforma base, modular, flexible y escalable para garantizar que todas las soluciones tecnológicas que se implanten, presentes y futuras, puedan ser gestionadas de forma integral, con el objetivo de poder recoger, estandarizar, analizar y visualizar todos los datos generados de forma centralizada y poder optimizar el rendimiento global del edificio.Finalmente, se ha verificado el funcionamiento de las herramientas desarrolladas con dos aplicaciones prácticas reales. Primero en un ámbito más acotado como son las propias oficinas de JG Ingenieros y después en un proyecto de un cliente real de JG, como es la nueva sede corporativa de Simon, SWITCH.
  

• YUN, HAORAN: Real-time Avatar Animation Synthesis in Virtual Reality
  
  Autor/a: YUN, HAORAN
  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: 25/06/2024
  Fecha de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: FIB, Sala d'actes Manuel Martí Recober, edifici B6, planta 0
  Director/a de tesis: PELECHANO GOMEZ, NURIA | ANDUJAR GRAN, CARLOS ANTONIO
  Tribunal:
       PRESIDENT: ARGELAGUET SANZ, FERNANDO
       SECRETARI: SUSIN SANCHEZ, ANTONIO
       VOCAL: MALPICA MALLO, SANDRA
  Resumen de tesis: El rápido desarrollo de los sistemas de realidad virtual (RV) para consumidors ha cambiado la forma en que los usuarios interactúan dentro de los entornos virtuales. Esto abre oportunidades emocionantes para varios dominios, como la educación, las interacciones sociales y los juegos. Sin embargo, la tecnología actual de RV a menudo solo proporciona seguimiento de cabeza y manos, lo que restringe significativamente el potencial para ofrecer animación realista de cuerpo completo i crear experiencias inmersivas de RV. Esto es especialmente problemático para actividades en RV que requieren que los usuarios utilicen todo su cuerpo, como ergonomía, la educación física, rehabilitación y entrenamiento. Además de la limitación de que sólo se sigan un pequeño número de partes del cuerpo, el campo enfrenta muchos otros desafíos significativos, incluyendo el requisito de rendimiento en tiempo real, no disponer de suficientes conjuntos de datos de movimiento en RV, y desafíos respecto a cómo evaluamos estas tecnologías.Por lo tanto, como contribuciones técnicas, esta tesis presenta dos soluciones innovadoras basadas en datos para la animación de avatares de cuerpo completo en RV que sólo requieren el seguimiento de un pequeño conjunto de partes del cuerpo. El primer método descompone el proceso de animación en tres partes: orientación del cuerpo, parte inferior del cuerpo y parte superior, resolviéndolos con diferentes mecanismos. Se utiliza una pequeña red neuronal para estimar la dirección del cuerpo desde el casco de realidad virtual (HMD) y los controladores. Luego, se busca en una base de datos de movimientos el que mejor coincide con el movimiento del usuario, evitando animaciones de caminar fijas. Solucionadores de cinemática inversa se utilizan para animar la parte superior del cuerpo y para refinar la pose final. El segundo método utiliza un nuevo aprendizaje profundo para reconstruir el movimiento completo del cuerpo a partir de las posiciones y rotaciones de seis dispositivos de seguimiento sin separar las diferentes partes del cuerpo. Una vez entrenado, el modelo toma datos en vivo de los dispositivos de RV y produce un avatar de cuerpo completo animado con precisión que el usuario puede controlar como su cuerpo físico. También hemos capturado varios conjuntos de datos que presentan movimientos de interacción y locomoción más relevantes para la animación de avatares de RV, que se han hecho públicos.Además de sus avances técnicos, esta tesis también contribuye a una mejor comprensión de las experiencias de los usuarios en realidad virtual a través de estudios con usuarios. Se han realizado dos estudios para evaluar el impacto de la calidad de la animación y la retroalimentación de colisión en cómo los usuarios perciben e interactúan dentro de los entornos de RV. A través de métricas objetivas, evaluaciones subjetivas y entrevistas, se ha identificado cómo mejorar la animación de avatares y las interacciones virtuales. Los hallazgos incluyen que combinar el seguimiento de un pequeño conjunto de partes del cuerpo con cinemática inversa de alta calidad puede igualar a los trajes de captura de movimiento avanzados para ciertas tareas, pero se queda corto para tareas que requieren poses precisas. Además, nuestros estudios indican que lograr una interacción realista con otros humanos virtuales requiere no solo métodos de animación avanzados sino también una retroalimentación de colisión creíble, como inducir a los participantes a esperar que podría ocurrir un choque físico contra una persona real. En resumen, esta investigación ha avanzado el estado del arte en la animación de avatares de cuerpo completo en RV y ha profundizado nuestro entendimiento de las mejoras potenciales en este campo.
  

Fecha de lectura: 23/07/2024

• CAMPOS SALAZAR, JOSE MANUEL: Design and Analysis of Battery Chargers for Electric Vehicles Based on Multilevel Neutral-Point-Clamped Technology
  
  Autor/a: CAMPOS SALAZAR, JOSE MANUEL
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: INGENIERÍA ELECTRÓNICA
  Departamento: Departamento de Ingeniería Electrónica (EEL)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 30/05/2024
  Fecha de lectura: 23/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: ETSEIB: Defensa pública a la Sala de Presentacions 28.8-Avda. Diagonal, 647-Campus Sud, Barcelona
  Director/a de tesis: BUSQUETS MONGE, SERGIO | FILBÀ MARTÍNEZ, ÀLBER
  Tribunal:
       PRESIDENT: TRILLA ROMERO, LLUÍS
       SECRETARI: BORDONAU FARRERONS, JOSE
       VOCAL: BARAIA-ETXABURU ZUBIAURRE, IGOR
  Resumen de tesis: Esta tesis explora el diseño y control avanzado de cargadores de baterías, abordando necesidades críticas en diversas aplicaciones modernas. Destaca la creciente importancia de los cargadores de baterías en eficiencia, adaptabilidad y fiabilidad. Una revisión detallada de tecnologías y estrategias de control resalta la necesidad de innovación en su diseño.El enfoque de la investigación es la topología de cargadores de baterías basada en convertidores multinivel en cascada con flujo bidireccional y aislamiento galvánico. Aborda los requisitos de carga de múltiples baterías en serie e incorpora dos enlaces de corriente continua. La topología evoluciona de tres a cuatro niveles y culmina en un cargador de n niveles.Se formula modelos lineales completos, desde el espacio de estados hasta el dominio s, para comprender la dinámica del cargador. Se presenta un sistema de control sincronizado para los dos convertidores multinivel, regulando el voltaje del enlace de corriente continua y la corriente de carga del banco de baterías.Una innovación clave es el control independiente de carga para cada banco de baterías, mejorando la eficiencia y gestión. Además, se proporciona una metodología de diseño práctica y directa para compensadores basada en esquemas lineales del cargador.Se esbozan direcciones futuras de investigación, incluyendo validación experimental, integración de vehículo a red, sistemas de control no lineales, viabilidad de cargadores externos, integración de energías renovables y evaluación de aplicaciones del mundo real.