Escuela de Doctorado

Fecha de lectura: 15/10/2026

• PAREDES AHUMADA, JUAN ANTONIO: Improving Data-Driven Estimations of Physical Fields in IoT Sensor Networks
  
  Autor/a: PAREDES AHUMADA, JUAN ANTONIO
  Programa: ARQUITECTURA DE COMPUTADORES
  Departamento: Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 29/07/2026
  Fecha de lectura: 15/10/2026
  Hora de lectura: 15:00
  Lugar de lectura: Sala C6-E101
  Director/a de tesis: GARCÍA VIDAL, JORGE | BARCELÓ ORDINAS, JOSE MARIA
  Resumen de tesis: Esta tesis explora estrategias basadas en datos para mejorar la monitorización de campos físicos utilizando redes de sensores basadas en el Internet de las Cosas (IoT). En este contexto, se abordan dos niveles complementarios de estimación de magnitudes físicas. Primero, a nivel local, se utilizan mediciones de nodos individuales para crear un sensor virtual basado en técnicas de aprendizaje automático (ML), capaz de estimar una magnitud no monitorizada previamente. En segundo lugar, a nivel de red, se utiliza una representación de baja dimensionalidad de las mediciones distribuidas espacialmente, para determinar la posición óptima de sensores que permita reconstruir el campo físico sobre un área extensa.La primera parte de esta tesis se enfoca en el desarrollo de sensores virtuales basados en modelos indirectos para estimar la concentración de contaminantes no regulados y escasamente monitorizados, como el carbono negro (BC), a partir de mediciones de otras variables medioambientales. Así, se han identificado las variables relevantes y se ha estudiado el impacto de distintas condiciones meteorológicas, como la estacionalidad, en el desempeño del modelo. La evaluación de esta técnica basada en datos revela que el modelo puede contribuir a reducir el alto costo de infraestructura y mejorar la evaluación de la exposición personal en entornos urbanos del Mediterráneo. Además, el modelo se ha adaptado para ser utilizado junto con nodos de sensores de bajo coste (LCS), abordando los desafíos de calidad de datos que afectan la obtención de estimaciones fiables en escenarios reales, tales como la presencia de ruido, datos faltantes o diferencias en el intervalo de muestreo. Así, se ha desarrollado un modelo robusto basado en ML para estimar la concentración de BC, que incorpora tareas clave de preprocesamiento de datos y constituye una mejora en el desempeño respecto a un modelo de estimación básico que ignora estos fenómenos.La segunda parte de esta tesis estudia el problema de ubicación óptima de sensores para reconstruir adecuadamente una señal en una región extensa. Al representar la señal en términos de una estructura de baja dimensionalidad, es posible reducir significativamente el número de ubicaciones necesarias para estimar los valores del campo físico en las ubicaciones restantes. En particular, el problema de posicionamiento de sensores es formulado para redes de monitoreo multiclase, compuestas por dispositivos de diferente precisión. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto es apropiado para redes de monitoreo que presentan una gran disparidad de precisión entre clases o en escenarios con una limitada cantidad de sensores. Adicionalmente, el tamaño de la red y el posicionamiento de sensores se abordan de forma conjunta para controlar rigurosamente el error de reconstrucción. En consecuencia, se propone el algoritmo Sizing and Placement with Coordinate Reconstruction Error Constraint (SP-CREC), que acota la varianza del error por coordenada. Esto permite asignar umbrales específicos a distintas regiones de interés dentro de la red, donde la varianza del error puede estar acotada en mayor o menor grado, según las necesidades de monitoreo. Los resultados muestran que el algoritmo SP-CREC se desempeña exitosamente en escenarios con umbrales heterogéneos de reconstrucción, a la vez que despliega un número reducido de sensores.En conjunto, los métodos propuestos mejoran la capacidad de monitoreo de redes de sensores IoT, permitiendo reconstrucciones precisas de magnitudes físicas a partir de datos limitados y bajo distintas restricciones durante el despliegue.
  

Fecha de lectura: 16/10/2026

• MA, ZHONGMIN: Flood Extent, Water Level, and Surface Water Storage Retrieval Using Spaceborne GNSS Reflectometry
  
  Autor/a: MA, ZHONGMIN
  Programa: TEORÍA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES
  Departamento: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones (TSC)
  Modalidad: Convenio Cotutela + Compendio de publicaciones
  Fecha de depósito: 08/09/2026
  Fecha de lectura: 16/10/2026
  Hora de lectura: 09:00
  Lugar de lectura: Conference Room, Center for Earth Science and Satellite Big Data, 2nd Floor, Yanbo Garden, Yanta Campus.Meet: https://meet.google.com/bzw-sbac-vra
  Director/a de tesis: CAMPS CARMONA, ADRIANO JOSE | PARK, HYUK | ZHANG, SHUANGCHENG
  Resumen de tesis: Las inundaciones son uno de los desastres naturales más frecuentes y destructivos a nivel mundial. La intensificación del cambio climático y las actividades humanas ha incrementado la frecuencia y severidad de estos eventos, destacando la necesidad de desarrollar métodos de monitorización con alta resolución espaciotemporal y capacidad de observación en cualquier condición meteorológica.La reflectometría GNSS espacial (GNSS-R) es una técnica emergente de teledetección por microondas que utiliza señales GNSS reflejadas por la superficie terrestre para recuperar parámetros geofísicos a escala global. Gracias a sus capacidades de observación continua, cobertura global y bajo coste, la GNSS-R presenta un gran potencial para la monitorización de inundaciones. Sin embargo, persisten importantes desafíos, como la limitada investigación basada en múltiples constelaciones GNSS, la falta de estimaciones cuantitativas de la severidad de las inundaciones y la baja resolución espaciotemporal de los productos actuales.Esta tesis se centra en la recuperación de la extensión de inundaciones, el nivel del agua y el almacenamiento de agua superficial mediante GNSS-R espacial. Las principales contribuciones se resumen a continuación:(1) Se analizó la sensibilidad de las observaciones GNSS-R multiconstelación a los parámetros de la superficie terrestre. Los resultados muestran que las señales reflejadas de GPS, BeiDou y Galileo presentan sensibilidades similares a la humedad del suelo, mientras que la relación entre la reflectividad superficial y la humedad del suelo es no lineal. Asimismo, se demostró que los parámetros de rugosidad derivados de microondas pasivas no representan adecuadamente los efectos de rugosidad superficial a pequeña escala en las observaciones GNSS-R.(2) Para superar la limitación de los métodos basados en umbrales, que únicamente permiten una clasificación binaria de inundación, se desarrolló un modelo de recuperación de fracción de agua superficial mediante un algoritmo de calibración basado en principios físicos e información de temperatura de brillo en banda L. Este enfoque permite estimar cuantitativamente la intensidad de las inundaciones.(3) Se propuso un método para recuperar niveles de agua combinando modelos digitales de elevación de alta resolución con información de extensión de inundación derivada de GNSS-R. El método permite estimar tanto niveles de inundación como variaciones a largo plazo del nivel de agua en lagos y embalses.(4) Se desarrolló un método para estimar el almacenamiento de agua superficial integrando datos topográficos y observaciones GNSS-R. A diferencia de los métodos tradicionales basados en gravimetría satelital, este enfoque utiliza observaciones directas de la superficie terrestre y puede proporcionar estimaciones del almacenamiento de agua superficial con mayor resolución espaciotemporal.En conjunto, esta tesis amplía las capacidades de la GNSS-R espacial para la monitorización cuantitativa de inundaciones, proporcionando nuevas metodologías para la estimación de la dinámica de las aguas superficiales y contribuyendo al desarrollo de sistemas avanzados de observación y gestión del riesgo de inundaciones.
  

• MACERATESI, FILIPPO: Personalized musculoskeletal modeling for predictive gait simulation in individuals with spinal cord injury
  
  Autor/a: MACERATESI, FILIPPO
  Programa: INGENIERÍA MECÁNICA, FLUIDOS Y AERONÁUTICA
  Departamento: Departamento de Ingeniería Mecánica (EM)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 09/09/2026
  Fecha de lectura: 16/10/2026
  Hora de lectura: 15:00
  Lugar de lectura: Aula Capella de l’ETSEIB
  Director/a de tesis: FONT LLAGUNES, JOSEP MARIA | FEBRER NAFRÍA, MÍRIAM
  Resumen de tesis: Las simulaciones predictivas de la marcha humana basadas en modelos musculoesqueléticos tienen un gran potencial para apoyar los procesos de toma de decisiones clínicas. De hecho, si fuéramos capaces de modelar los efectos de distintos tratamientos o dispositivos de asistencia dentro de esta herramienta predictiva, sería posible probar previamente diversos escenarios hipotéticos (“what-if”) e identificar aquel con mayor potencial para maximizar los resultados terapéuticos de un paciente concreto. En pacientes con lesión medular (LM), las simulaciones predictivas de la marcha podrían ayudar a diseñar tratamientos y estrategias de rehabilitación específicos para cada sujeto. Para emplear simulaciones predictivas en aplicaciones clínicas, es fundamental que los modelos musculoesqueléticos utilizados representen lo más fielmente posible a los pacientes estudiados. Por esta razón, se requieren altos niveles de personalización al desarrollar dichos modelos musculoesqueléticos. Por lo tanto, el principal objetivo de esta tesis es desarrollar y evaluar modelos musculoesqueléticos personalizados dentro de simulaciones predictivas de la marcha, con el fin de analizar si somos capaces de reproducir la marcha específica de sujetos con LM.El primer estudio tiene como objetivo investigar los efectos de distintos enfoques de calibración de parámetros músculo-tendinosos tanto en simulaciones de seguimiento como en simulaciones predictivas en tres sujetos sanos. En las simulaciones de seguimiento, los modelos calibrados funcionalmente condujeron a estimaciones más precisas de los momentos articulares. En cuanto a las simulaciones predictivas de la marcha, los modelos escalados no linealmente produjeron estimaciones más precisas de los momentos de inversión/eversión subtalar y de los ángulos de flexión de rodilla en comparación con los modelos calibrados funcionalmente. Los resultados sugieren que, aunque los modelos calibrados funcionalmente proporcionaron estimaciones más precisas de los momentos articulares en las simulaciones de seguimiento, no superaron a los modelos escalados no linealmente en las simulaciones totalmente predictivas de la marcha.El segundo estudio tiene como objetivo evaluar si nuestro marco de simulación predictiva, combinado con distintos niveles de personalización, puede captar y distinguir las características específicas de la marcha de cuatro pacientes con LM, en lugar de predecir una marcha asistida genérica. Los resultados sugieren que nuestro marco de simulación predictiva es capaz de reproducir determinadas métricas de la marcha de sujetos específicos con LM, aunque el nivel de concordancia varió entre métricas y sujetos. Sin embargo, la variabilidad intersujeto predicha en la cinemática fue, estadísticamente inferior a la observada experimentalmente. Al comparar sujetos por pares, en algunos casos las simulaciones predictivas fueron capaces de captar las similitudes o discrepancias en la cinemática y en las métricas de la marcha entre dos individuos.El tercer estudio tiene como objetivo estimar y analizar los perfiles de rigidez articular durante la marcha en tres sujetos con LM, así como evaluar parámetros músculo-tendinosos calibrados a partir de valores de rigidez de referencia en simulaciones predictivas de la marcha. En conjunto, los perfiles estimados de rigidez articular mostraron coherencia biomecánica al analizarlos con respecto a los eventos de la marcha y las señales de electromiografía (EMG). Los modelos basados en EMG reprodujeron con mayor precisión los momentos articulares y la rigidez de referencia en las articulaciones del tobillo y la cadera en comparación con la rodilla. Además, en las simulaciones predictivas, los dos modelos musculoesqueléticos produjeron resultados muy similares; sin embargo, el modelo calibrado tanto con datos de rigidez como de momentos articulares predijo perfiles de rigidez del tobillo más elevados y más próximos a los valores de referencia.
  

• MASSANA RAURICH, JOAQUIM: Data-driven methodologies to reduce energy consumption and increase flexibility in electric scenarios
  
  Autor/a: MASSANA RAURICH, JOAQUIM
  Programa: INGENIERÍA ELÉCTRICA
  Departamento: Departamento de Ingeniería Eléctrica (DEE)
  Modalidad: Compendio de publicaciones
  Fecha de depósito: 30/07/2026
  Fecha de lectura: 16/10/2026
  Hora de lectura: 16:00
  Lugar de lectura: Aula 28.8 Sala de Conferències - ETSEIB-UPC
  Director/a de tesis: SUMPER, ANDREAS | COLOMER LLINAS, JUAN
  Resumen de tesis: Esta tesis, titulada “Data-driven methodologies to reduce energy consumption and increase flexibility in electric scenarios”, analiza el papel de la inteligencia artificial en la mejora de la eficiencia operativa y la flexibilidad de los sistemas energéticos distribuidos, en un contexto marcado por la integración de energías renovables y la creciente electrificación de la demanda. El objetivo principal es desarrollar y validar metodologías basadas en datos que permitan una operación más eficiente y adaptativa de los sistemas energéticos, considerando tanto las condiciones del mercado como las restricciones de la red eléctrica.El primer artículo se centra en la implementación de un planificador de operaciones óptimo dentro de un sistema de gestión energética multivectorial aplicado a una microrred real en un entorno portuario. Se aborda la coordinación de activos flexibles como grúas portuarias, puntos de recarga de vehículos eléctricos y sistemas de almacenamiento, mediante una planificación diaria orientada a minimizar costes energéticos y maximizar el uso de energía renovable local. La metodología combina modelos de predicción y algoritmos de optimización heurística, demostrando su viabilidad computacional y su aplicabilidad en condiciones reales.El segundo artículo analiza la flexibilidad desde el lado de la demanda, evaluando el potencial de los operadores de puntos de recarga de vehículos eléctricos para participar como proveedores de servicios de flexibilidad en mercados locales de gestión de congestiones. Se propone una metodología de predicción de flexibilidad agregada e individual basada en modelos de aprendizaje automático que integran datos de calendario, meteorología y variables socioeconómicas, preservando la privacidad del usuario.En conjunto, la tesis muestra cómo el uso de inteligencia artificial basada en datos permite reducir el consumo energético y aumentar la flexibilidad del sistema, combinando planificación operativa en microrredes e integración en mercados eléctricos, y aportando soluciones prácticas a los retos actuales de la transición energética.
  

• NARANJO TOVAR, DAVID ALEJANDRO: Multifunctional Hydrogels for Applications in Water Purification and (Bio)Sensors: A Theoretical and Experimental Approach
  
  Autor/a: NARANJO TOVAR, DAVID ALEJANDRO
  Programa: POLÍMEROS Y BIOPOLÍMEROS
  Departamento: Departamento de Ingeniería Química (EQ)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 16/09/2026
  Fecha de lectura: 16/10/2026
  Hora de lectura: 11:15
  Lugar de lectura: ESCOLA D'ENGINYERIA BARCELONA ESTC/Eduard Maristany, 16 (08019 Barcelona)EDIFICI A planta 0, SALA POLIVALENThttps://meet.google.com/pmv-fbdf-omu
  Director/a de tesis: TORRAS COSTA, JUAN | GARCÍA TORRES, JOSÉ MANUEL
  Resumen de tesis: Esta tesis doctoral desarrolla plataformas de hidrogeles multifuncionales para la purificación de agua y la (bio)detección flexible mediante la combinación de modelización computacional, síntesis de materiales, caracterización fisicoquímica y evaluación orientada a dispositivos. El trabajo analiza cómo la arquitectura de las redes poliméricas, la hidratación y los aditivos funcionales pueden coordinarse para obtener propiedades que no presentan los componentes individuales por separado.El Capítulo 3 presenta SuSi, un programa basado en Python para construir sistemas poliméricos lineales y químicamente reticulados como estructuras iniciales físicamente representativas para simulaciones moleculares. Algoritmos de búsqueda en árbol basados en inteligencia artificial guían el crecimiento de las cadenas y la formación de enlaces de reticulación, mientras que descriptores estructurales permiten evaluar la conectividad y calidad de las redes generadas.El Capítulo 4 aborda el diseño racional de hidrogeles multifuncionales. La combinación de espectroscopía experimental y simulaciones atomísticas e híbridas permite estudiar cómo las nanopartículas de PEDOT modifican la transición de fase volumétrica y la hidratación de hidrogeles basados en PNIPAAm. El análisis de PNnPAAm, PNIPAAm y PNIPMAAm permite relacionar la arquitectura de las cadenas laterales con las interacciones entre polímero, PEDOT y agua. Además, se desarrolla una plataforma de agarosa con puntos cuánticos de carbono incorporados covalentemente mediante divinil sulfona, que actúan simultáneamente como nodos estructurales, componentes fototérmicos e interfaces reguladoras de la hidratación.El Capítulo 5 traslada estos principios a tecnologías de purificación de agua. Hidrogeles de PNIPAAm–alginato con PEDOT se estudian como evaporadores solares, relacionando la contracción termorresponsiva, la porosidad y el estado del agua con el rendimiento de desalinización. Paralelamente, hidrogeles de agarosa–ácido tánico–PEDOT:PSS se optimizan como recubrimientos hidratados para electrodos de desionización capacitiva, favoreciendo el transporte iónico y la estabilidad durante la operación.El Capítulo 6 desarrolla películas de quitosano–agarosa para aplicaciones de detección. PEDOT:PSS permite obtener sensores resistivos de temperatura reciclables y compatibles con condiciones hidratadas. La polimerización in situ de polipirrol genera redes mixtas iónicas–electrónicas para la detección de peróxido de hidrógeno sin metales. Finalmente, microestructuras jerárquicas de plata permiten obtener sensores antibacterianos de peróxido de hidrógeno con propiedades mecánicas ajustables mediante plastificación con glicerol.En conjunto, la tesis demuestra que el comportamiento de los hidrogeles puede ajustarse racionalmente considerando la arquitectura de la red, la hidratación y los aditivos funcionales como variables interdependientes. La integración de modelización molecular y validación experimental conecta interacciones microscópicas con propiedades macroscópicas y proporciona una base para desarrollar materiales adaptables destinados al tratamiento de agua y la (bio)detección flexible.