Escola de Doctorat

Data de lectura: 22/07/2024

• HERKERT, EDIZ: Advanced Nanoantenna Platforms for Enhanced Single-Molecule Detection at High Concentrations
  
  Autor/a: HERKERT, EDIZ
  Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
  Programa: FOTÒNICA
  Departament: Institut de Ciències Fotòniques (ICFO)
  Modalitat: Normal
  Data de dipòsit: 25/06/2024
  Data de lectura: pendent
  Hora de lectura: pendent
  Lloc de lectura: pendent
  Director/a de tesi: GARCÍA PARAJO, MARÍA
  Tribunal:
       PRESIDENT: ACUNA, GUILLERMO
       SECRETARI: VAN HULST, NIEK
       VOCAL: ZIJLSTRA, PETER
  Resum de tesi: 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
  Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
  Programa: TEORIA DEL SENYAL I COMUNICACIONS
  Departament: Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions (TSC)
  Modalitat: Normal
  Data de dipòsit: 18/06/2024
  Data de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lloc de lectura: Aula de Teleensenyament, edifici B3, Campus Nord
  Director/a de tesi: SANCHEZ GONZALEZ, JUAN
  Tribunal:
       PRESIDENT: ADELANTADO FREIXER, FERRAN
       SECRETARI: PEREZ ROMERO, JORGE
       VOCAL: KOUTLIA, KATERINA
  Resum de tesi: 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
  Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
  Programa: ENGINYERIA DE LA CONSTRUCCIÓ
  Departament: Departament d'Enginyeria Civil i Ambiental (DECA)
  Modalitat: Normal
  Data de dipòsit: 15/05/2024
  Data de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lloc de lectura: Defensa pública a l'Aula 28.8 (ETSEIB) Av. Diagonal, 647 08028 Barcelona - Campus Sud UPC
  Director/a de tesi: CUERVA CONTRERAS, EVA | PUJADAS ÁLVAREZ, PABLO
  Tribunal:
       PRESIDENT: ARMENGOU ORÚS, JAUME
       SECRETARI: PARDO BOSCH, FRANCESC
       VOCAL: ECHARRI IRIBARREN, VICTOR
  Resum de tesi: Aquesta Tesi Doctoral aborda aspectes d'interès per als dissenyadors, promotors, propietaris i gestors d'edificis d’oficines, amb la intenció de proporcionar claredat sobre el paradigma Smart Building, així com la identificació de les eines de suport a la presa de decisions necessàries per accelerar la transformació tecnològica, sense menysprear el desenvolupament sostenible, del sector de l'edificació.L'objectiu és desenvolupar una nova metodologia per a la priorització de les inversions de solucions tecnològiques per a Smart Buildings que permeti realitzar un repartiment objectiu, transparent, traçable i participatiu utilitzant criteris de desenvolupament sostenible al llarg de les diferents etapes del cicle de vida d'un edifici. Per materialitzar la metodologia, es desenvolupen tres eines: (1) el Catàleg de solucions tecnològiques i (2) el Model de priorització de solucions tecnològiques, ambdues com a eines de suport a la presa de decisions de les fases de disseny i conceptualització, i (3) la Plataforma d'integració de solucions tecnològiques per a millorar la gestió dels actius durant la fase d'operació.En primer lloc, es desenvolupa una metodologia d'anàlisi i classificació de l'univers de solucions tecnològiques existents amb possibilitat de ser aplicades al sector de l'edificació, amb l'objectiu d'identificar el seu veritable potencial i els seus requeriments d'implantació, per així posteriorment tenir la informació necessària per poder seleccionar les més adequades en cada projecte.En segon lloc, un cop classificades les solucions, és necessari prioritzar les actuacions a dur a terme per aconseguir el nivell Smart Building desitjat i assegurar cobrir les necessitats reals del client i els usuaris finals que interactuaran amb l'edifici. Per aquest motiu, es desenvolupa un model de priorització de solucions tecnològiques multicriteri basat en criteris de desenvolupament sostenible que fa partícip l'usuari final alhora que es recolza en els estàndards de referència del sector. Per comprovar la robustesa del model desenvolupat es realitza una anàlisi de sensibilitat.En tercer lloc, després de la priorització i selecció de solucions, es fa necessària la implementació d'una plataforma base, modular, flexible i escalable per garantir que totes les solucions tecnològiques que s'implantin, presents i futures, puguin ser gestionades de manera integral, amb l'objectiu de poder recollir, estandarditzar, analitzar i visualitzar totes les dades generades de forma centralitzada i poder optimitzar el rendiment global de l'edifici.Finalment, s'ha verificat el funcionament de les eines desenvolupades amb dues aplicacions pràctiques reals. Primer en un àmbit més delimitat com són les pròpies oficines de JG Ingenieros i després en un projecte d'un client real de JG, com és la nova seu corporativa de Simon, SWITCH.
  

• YUN, HAORAN: Real-time Avatar Animation Synthesis in Virtual Reality
  
  Autor/a: YUN, HAORAN
  Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
  Programa: COMPUTACIÓ
  Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
  Modalitat: Normal
  Data de dipòsit: 25/06/2024
  Data de lectura: 22/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lloc de lectura: FIB, Sala d'actes Manuel Martí Recober, edifici B6, planta 0
  Director/a de tesi: PELECHANO GOMEZ, NURIA | ANDUJAR GRAN, CARLOS ANTONIO
  Tribunal:
       PRESIDENT: ARGELAGUET SANZ, FERNANDO
       SECRETARI: SUSIN SANCHEZ, ANTONIO
       VOCAL: MALPICA MALLO, SANDRA
  Resum de tesi: El ràpid desenvolupament dels sistemes de realitat virtual (RV) per a consumidors ha canviat la manera com els usuaris interactuen dins els entorns virtuals. Això obre oportunitats emocionants per a diversos dominis, com ara l'educació, les interaccions socials i els jocs. No obstant això, la tecnologia actual de RV sovint només proporciona el seguiment del cap i les mans, el que restringeix significativament el potencial per oferir una animació realista de cos complet i crear experiències immersives de RV. Això és especialment problemàtic per a activitats en RV que requereixen que els usuaris utilitzin tot el seu cos, com ara l'ergonomia, l'educació física, la rehabilitació i l'entrenament. A més de la limitació del que només hi hagi seguiment per a un conjunt escàs de parts del cos, el camp enfronta molts altres desafiaments significatius, incloent el requisit de rendiment en temps real, la falta de suficients conjunts de dades de moviment en RV, i els desafiaments sobre com avaluar aquestes tecnologies.Per tant, com a contribucions tècniques, aquesta tesi presenta dues innovadores solucions basades en dades per a l'animació d'avatars de cos complet en RV que només requereixen el seguiment d'un petit conjunt de parts del cos. El primer mètode descompon el procés d'animació en tres parts: orientació del cos, part inferior del cos i part superior, resolent-les mitjançant diferents mecanismes. Una petita xarxa neuronal s'utilitza per estimar la direcció del cos des del casc de realitat virtual (HMD) i els controladors. Després, es cerca una base de dades de moviments per a trobar el que millor coincideix amb el moviment de l'usuari, evitant animacions fixes de caminar. Solucionadors de cinemàtica inversa s'utilitzen per animar la part superior del cos i per refinar la postura final. El segon mètode utilitza un nou aprenentatge profund per reconstruir el moviment del cos complet a partir de les posicions i rotacions de sis dispositius de seguiment sense separar les diferents parts del cos. Un cop entrenat, el model pren dades en temps real dels dispositius de RV i produeix un avatar de cos complet animat amb precisió que l'usuari pot controlar com el seu cos físic. També hem capturat diversos conjunts de dades que presenten moviments d'interacció i locomoció més rellevants per a l'animació d'avatars de RV, que s'han fet públics.A més dels seus avenços tècnics, aquesta tesi també contribueix a una millor comprensió de les experiències dels usuaris en realitat virtual a través d'estudis amb usuaris. S'han realitzat dos estudis per avaluar l'impacte de la qualitat de l'animació i la retroalimentació de col·lisió en com els usuaris perceben i interactuen dins els entorns de RV. A través de mètriques objectives, avaluacions subjectives i entrevistes, s'ha identificat com millorar l'animació d'avatars i les interaccions virtuals. Les troballes inclouen que combinar el seguiment d'un petit conjunt de parts del cos amb cinemàtica inversa d'alta qualitat pot igualar als vestits de captura de moviment avançats per a certes tasques, però no és suficient per a tasques que requereixen postures precises. A més, els nostres estudis indiquen que aconseguir una interacció realista amb altres humans virtuals requereix no només mètodes d'animació avançats sinó també una retroalimentació de col·lisió creïble, com induir als participants a esperar que pugui ocórrer un xoc físic contra una persona real. En resum, aquesta recerca ha avançat l'estat de l'art en l'animació d'avatars de cos complet en RV i ha profunditzat la nostra comprensió de les millores potencials en aquest camp.
  

Data 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
  Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
  Programa: ENGINYERIA ELECTRÒNICA
  Departament: Departament d'Enginyeria Electrònica (EEL)
  Modalitat: Normal
  Data de dipòsit: 30/05/2024
  Data de lectura: 23/07/2024
  Hora de lectura: 11:00
  Lloc de lectura: ETSEIB: Defensa pública a la Sala de Presentacions 28.8-Avda. Diagonal, 647-Campus Sud, Barcelona
  Director/a de tesi: BUSQUETS MONGE, SERGIO | FILBÀ MARTÍNEZ, ÀLBER
  Tribunal:
       PRESIDENT: TRILLA ROMERO, LLUÍS
       SECRETARI: BORDONAU FARRERONS, JOSE
       VOCAL: BARAIA-ETXABURU ZUBIAURRE, IGOR
  Resum de tesi: Aquesta tesi presenta una exploració en el camp del disseny i control avançat de carregadors de bateria, abordant necessitats crítiques a través d'un espectre d'aplicacions modernes. En primer lloc, s'obre l'augment de la importància dels carregadors de bateria en diversos àmbits, destacant els requisits d'eficiència, adaptabilitat i fiabilitat. Una revisió detallada de les tecnologies i estratègies de control existents subratlla la necessitat urgent d'innovació en el disseny del carregador.El focus d'aquesta recerca és el disseny i desenvolupament d'una topologia de carregador de bateria. Aquesta topologia es basa en convertidors multinivell en cascada que proporcionen flux bidireccional de potència i aïllament galvànic. Aborda els requisits de càrrega de múltiples bateries connectades en sèrie i incorpora dos enllaços de cc distinctes. El carregador evoluciona d'una configuració de tres nivells a una configuració de quatre nivells, acabant finalment en un carregador n-nivell generalitzat.Integral a aquest treball és la formulació de models lineals comprensibles, des de representacions d'estat-espai fins a representacions de domini s, que destaquen la dinàmica complexa del carregador. Això permet una comprensió aprofundida del seu comportament operatiu i característiques de control.La tesi també introdueix un sistema de control ben ajustat que sincronitza l'operació dels dos convertidors multinivell. Això garanteix una operació òptima del carregador. El convertidor ac-dc regula la tensió del enllaç de cc i el factor de potència de la xarxa, mentre que el convertidor dc-dc regula la tensió compartida del enllaç de cc i les corrents de càrrega del banc de bateries.Una innovació clau és el control de càrrega independent per a cada banc de bateries. Aquesta característica permet que les bateries arribin a la càrrega completa de manera independent, independentment del seu estat de càrrega inicial o capacitat nominal. Això millora l'eficiència global i la gestió de bateries.A més, la tesi proporciona una metodologia de disseny pràctica i senzilla per a compensadors basats en els esquemes lineals del carregador. Empra bucles de guany sense compensar i utilitza diagrames de Bode per a l'ajust efectiu dels paràmetres del compensador.Finalment, la tesi descriu les direccions de recerca futures, incloent la validació experimental, la integració vehicle-xarxa, sistemes de control no lineals, viabilitat del carregador fora de la placa, integració d'energies renovables, funcionalitats de suport de la xarxa, escalabilitat i eficiència, i aplicacions del món real. Aquestes iniciatives prometen avançar i optimitzar el carregador de bateries proposat, situant-lo com a element central en el camp dels sistemes d'energia eficients i sostenibles.