Escuela de Doctorado

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.
  

• FORERO ORTIZ, EDWAR ANDRÉS: Long-term renewal framework for urban water distribution networks: an application in the Barcelona Metropolitan Area
  
  Autor/a: FORERO ORTIZ, EDWAR ANDRÉS
  Tesis completa: (contacta con la Escuela de Doctorado para confirmar que eres un doctor acreditado y obtener el enlace a la tesis)
  Programa: INGENIERÍA CIVIL
  Departamento: Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de Barcelona (ETSECCPB)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 17/03/2026
  Fecha de lectura: 15/05/2026
  Hora de lectura: 12:00
  Lugar de lectura: ETSECCPB, Sala Tesines C1-002 (C/Jordi Girona 1-3, mòdul C1, Campus Nord, Barcelona).
  Director/a de tesis: SANCHEZ JUNY, MARTI | MARTÍNEZ GOMARIZ, EDUARDO
  Resumen de tesis: Contexto y antecedentesLa gestión de las infraestructuras urbanas de abastecimiento en el siglo XXI está marcada por la necesidad de conciliar el envejecimiento generalizado de los activos con exigencias de servicio cada vez mayores y el aumento del estrés climático. En redes metropolitanas maduras, las políticas de renovación basadas en el mantenimiento reactivo o en reglas simples basadas únicamente en la edad resultan cada vez más insuficientes para mitigar los riesgos en cascada asociados a las averías de las tuberías. Garantizar la sostenibilidad de las Redes de Distribución de Agua exige hoy un cambio hacia marcos de gestión proactiva capaces de optimizar la asignación de capital a horizontes de varias décadas, incorporando además las interdependencias del nexo agua‑energía y de la movilidad urbana.Planteamiento del problemaPersiste una desconexión fundamental entre la modelización estocástica del deterioro a escala de activo y la planificación estratégica de la renovación a escala de sistema. Los modelos de predicción de fallos existentes suelen desarrollarse de forma aislada respecto de los sistemas operativos de apoyo a la toma de decisiones y no traducen adecuadamente sus salidas probabilísticas en políticas accionables a largo plazo. Asimismo, la integridad de los datos de infraestructura se ve comprometida por la fragmentación administrativa de los registros de tuberías y por el sesgo de supervivencia, lo que puede conducir a una infravaloración significativa del riesgo de fallo. Existe, por tanto, una brecha metodológica crítica a la hora de integrar Machine Learning (ML) de alta fidelidad con Survival Analysis (SA) para proyectar trayectorias del Nivel de Servicio (Level‑of‑Service, LoS) que internalicen las externalidades sociales y ambientales como objetivos de planificación conjunta.Objetivos de la investigaciónEl objetivo principal de esta tesis doctoral es formular y validar un marco computacional multicapa —el Simulador (comparador) de estrategias de renovación “REPIPE” — concebido para evaluar de forma sistemática estrategias alternativas de renovación de tuberías del sistema de distribución de agua potable en el Área Metropolitana de Barcelona. En concreto, la tesis persigue: (i) mejorar la clasificación de fallos a corto plazo mediante una optimización de hiperparámetros orientada al negocio; (ii) desarrollar modelos de supervivencia estratificados que contemplen el doble censurado temporal y los eventos de fallo recurrente; y (iii) diseñar un marco algorítmico iterativo que traduzca pronósticos a escala de activo en trayectorias coherentes de desempeño de la red a lo largo de un horizonte de planificación de 25 años.MetodologíaLa investigación implementa una cadena unificada “de datos a decisión”, sustentada en tres pilares computacionales. En primer lugar, se desarrolló un inventario basado en árboles genealógicos para trazar los tramos de tubería hasta sus identificadores de sus secciones originales, resolviendo discontinuidades históricas en el inventario de activos. En segundo lugar, se construyó un núcleo predictivo híbrido que acopla un algoritmo eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) para el cribado táctico con un modelo Cox Proportional Hazards (CPH) estratificado para el pronóstico multidecenal. En tercer lugar, estos modelos se integraron en un motor de simulación que emplea funciones de valor basadas en MIVES y probabilidades de supervivencia condicionales para proyectar diez indicadores de Niveles de Servicio en seis escenarios de inversión anual (€0M–€30M).
  

• KASULURU, VAISHNAVI: AI-Driven Network Service Management for Efficient and Sustainable Open-RAN Systems in 6G and Beyond
  
  Autor/a: KASULURU, VAISHNAVI
  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: 24/02/2026
  Fecha de lectura: 15/05/2026
  Hora de lectura: 14:00
  Lugar de lectura: ETSETB B3 Teleensenyament, Campus Nord UPC, Barcelona
  Director/a de tesis: BLANCO BOTANA, LUIS | ZEYDAN, ENGIN
  Resumen de tesis: Esta tesis presenta un marco sostenible de gestión de recursos basado en IA para redes de acceso radio abiertas (O-RAN) de próxima generación, dentro del contexto de la emergente era de la 6G. Se considera un entorno 6G nativo en la nube (Cloud Native) basado en inteligencia predictiva para un en una orquestación fiable de los recursos de red y energéticamente eficiente. La tesis combina modelos predictivos avanzados conjuntamente con herramientas de optimización matemática y control para para afrontar retos como la demanda estocástica, la multitenencia y la complejidad computacional inherente a los sistemas O-RAN. La herramientas de predicción y su integración en O-RAN constituyen el núcleo de la disertación, ya que permite cuantificar la incertidumbre y las interdependencias entre los recursos de red de múltiples tenedores. Los modelos de predicción probabilística generan distribuciones de las demandas futuras de recursos, permitiendo a los proveedores de servicios realizar una orquestación más informada y consciente del riesgo en entornos multitenant complejos. Inicialmente, esta tesis emplea estimadores probabilísticos univariantes, redes neuronales feed-forward simple (SFF), redes recurrentes autoregresivas profundas (DeepAR) y modelos Transformer, para predecir demandas individuales de recursos y permitir una provisión eficiente de recursos de forma proactiva en O-RAN. Estos modelos proporcionan predicciones ágiles, eficientes y sensible a la incertidumbre, que se integran en una novedosa estrategia de orquestación basada en percentiles, denominada Enfoque Dinámico de Ajuste de Percentiles (DYNp). La selección adecuada del percentil resulta crítica para equilibrar el desperdicio de recursos y la fiabilidad del servicio. Sin embargo, los modelos univariantes no capturan las dependencias entre recursos, lo que puede conducir a decisiones subóptimas. Para superar esta limitación, la tesis considera nuevos modelos de predicción probabilística multivariante como Vector Autorregresión mediante Procesos Gaussianos (GPVAR) y el Transformer de Fusión Temporal (TFT). ellas procesan conjuntamente múltiples series temporales y ofrecen estimaciones robustas de las futuras demandas de recursos, aprendiendo las complejas interdependencias entre los distintos recursos radio/computacionales, las “slices” o los tenedores. Además, la introducción de aproximaciones de bajo rango en GPVAR mejora su escalabilidad y robustez, reduciendo el tiempo de entrenamiento del algoritmo.Uno de los principales objetivos de esta tesis es la eficiencia energética y el reparto eficaz de los recursos compartidos. Mediante la integración de inteligencia predictiva y de modelos de consumo energético en la red, se analizan algoritmos de predicción capaces de gestionar de forma proactiva y de activar o desactivar los recursos radio y las O-RUs, reduciendo significativamente el consumo energético, sin comprometer la experiencia del usuario ni las garantías de los SLA. Finalmente, continuando con el objetivo de redes energéticamente eficientes y sostenibles, se extiende la arquitectura celular tradicional de O-RAN para incluir redes Massive MIMO sin celdas (CF-mMIMO), alineándose con la evolución arquitectónica prevista para evoluciones de los futuros sistemas 6G, proporcionando una solución escalable para despliegues ultradensos y energéticamente eficientes. Además, las funciones de predicción y orquestación se implementan como aplicaciones modulares nativas en la nube. Cada módulo se ha “contenedorizado” mediante Docker y su funcionalidad se ha expuesto a través de interfaces REST, facilitando una arquitectura de microservicios con despliegue flexible, ejecución escalable e integración fluida en O-RAN. En conjunto, la tesis establece una base matemática y arquitectónica para el despliegue de O-RAN sostenible, optimizado energéticamente y basado en IA con adaptación a la incertidumbre, contribuyendo al desarrollo de redes 6G inteligentes, autónomas y estables.