Escuela de Doctorado

Fecha de lectura: 08/06/2026

• BAHRAMIAN, LINDA: Numerical assessment of parcel modeling and inertial particle separator efficiency in polydisperse two-phase flows
  
  Autor/a: BAHRAMIAN, LINDA
  Programa: INGENIERÍA TÉRMICA
  Departamento: Departamento de Máquinas y Motores Térmicos (MMT)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 11/05/2026
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: OLIET CASASAYAS, CARLES | PEREZ SEGARRA, CARLOS DAVID
  Resumen de tesis: Esta tesis aborda aspectos fundamentales y aplicados del modelado de flujos bifásicos dispersos dentro del enfoque Euleriano–Lagrangiano, con especial énfasis en el desarrollo y evaluación del modelado de paquetes y del enfoque de acoplamiento bidireccional consistente con la conservación, avanzando hacia la aplicación a un separador inercial de partículas (IPS).Primero, las propiedades de conservación de la formulación de acoplamiento bidireccional se analizan para asegurar un intercambio de cantidad de movimiento consistente entre la fase portadora y la fase dispersa. La implementación numérica preserva los principios de conservación global y una evolución de la energía cinética físicamente consistente. El método numérico se evalúa primero en Simulación Numérica Directa para proporcionar una solución de referencia y posteriormente se extiende a Simulación de Grandes Escalas (LES) para abordar regímenes de flujo más reales alineados con casos de aplicación. Sobre esta base, se desarrolla una nueva estrategia híbrida de modelado de paquetes combinando el Modelo de Número Fijo y el Modelo de Volumen Fijo para una distribución de partículas. El enfoque propuesto se valida posteriormente frente a casos de referencia y ofrece un compromiso efectivo entre el coste computacional y la precisión predictiva.Posteriormente, se realiza una investigación numérica exhaustiva de un dispositivo IPS utilizando modelos de turbulencia de LES, Improved Delayed Detached Eddy Simulation y Reynolds-Averaged Navier–Stokes. La influencia de la resolución de la turbulencia, la relación de división de flujo y el número de Reynolds en la eficiencia de separación se analiza para diferentes tamaños de partícula. Los resultados indican que el modelado de la turbulencia afecta a las partículas dominadas por el arrastre, mientras que la segregación de partículas de mayor tamaño está impulsada principalmente por efectos inerciales. Este estudio presenta una evaluación comparativa de las estrategias de modelado de la turbulencia y su impacto en la predicción del rendimiento del IPS.El marco numérico se extiende entonces a condiciones de formación de hielo. El impacto de gotas de agua y la acumulación de hielo se validan primero utilizando un caso de referencia cilíndrico. La metodología se aplica después a la configuración IPS, donde el crecimiento de hielo altera la geometría interna.Tras la acumulación de hielo, se inyectan partículas sólidas en la geometría modificada para evaluar la eficiencia de separación utilizando seguimiento Lagrangiano, mostrando una reducción de la eficiencia para partículas dominadas por la inercia como resultado del bloqueo de purgado y de interacciones modificadas con la pared. En este contexto, una contribución original clave de este estudio es el desarrollo e implementación de un modelo específico de colisión partícula–pared de hielo. Para abordar la falta de modelos adecuados para el impacto de partículas sólidas sobre superficies cubiertas de hielo en IPS, se desarrolló una formulación basada en restitución mediante una revisión estructurada y adaptación de modelos de colisión existentes. Este enfoque asegura una predicción físicamente consistente del comportamiento de rebote de partículas sobre superficies cubiertas de hielo.En conjunto, esta tesis avanza la capacidad predictiva de las herramientas de Dinámica de Fluidos Computacional para flujos bifásicos dispersos mediante la mejora de la implementación del acoplamiento bidireccional consistente con la conservación, la propuesta de un modelo híbrido de paquetes guiado por la física, la cuantificación de la sensibilidad del modelado de la turbulencia en la eficiencia del IPS y la introducción de un nuevo modelo de colisión partícula–pared bajo condiciones adversas de formación de hielo. Los resultados contribuyen tanto al desarrollo metodológico del modelado Euleriano–Lagrangiano como a la simulación fiable de sistemas aeronáuticos de separación de partículas.
  

• CAZZARO, FRANCESCO: Advancing Text-to-Query Semantic Parsing Systems
  
  Autor/a: CAZZARO, FRANCESCO
  Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 07/05/2026
  Fecha de lectura: 08/06/2026
  Hora de lectura: 11:00
  Lugar de lectura: sala de juntes de la FIB, edifici B6 - Campus Nord UPC (Barcelona)
  Director/a de tesis: QUATTONI, ARIADNA JULIETA
  Resumen de tesis: La tarea de Text-to-Query consiste en transformar una oración en lenguaje natural a una representación formal o programa que pueda ejecutarse sobre una base de conocimiento para recuperar información. Esta tarea presenta diversos desafíos. La variabilidad del lenguaje natural hace que el proceso de traducción sea intrínsecamente complejo y, al mismo tiempo, las representaciones de significado son estructuras altamente composicionales construidas a partir de unidades elementales. Como consecuencia, los modelos deben exhibir una sólida capacidad de generalización composicional, una habilidad que sigue siendo difícil de alcanzar para los modelos actuales. Además, los datos anotados para el análisis semántico son escasos, y su creación resulta laboriosa y costosa, lo que dificulta su entrenamiento.En esta tesis, nuestro objetivo es mejorar y avanzar en el estado del arte de los sistemas de Text-to-Query. Introducimos una arquitectura para el modelo que divide el proceso en dos etapas, una fase de traducción y una fase de reordenación, lo que refuerza las capacidades composicionales del modelo. Asimismo, proponemos un método de generación de datos que recombina pares anotados existentes para crear nuevos ejemplos de entrenamiento. Este enfoque mejora la capacidad de generalización y, al mismo tiempo, mitiga el problema de la escasez de datos.Además, para abordar el desafío de la limitada disponibilidad de datos anotados, diseñamos un nuevo enfoque para generar automáticamente pares de datos a partir de un grafo de conocimiento dado, sin necesidad de intervención humana. Estos datos generados pueden emplearse posteriormente para entrenar un modelo específicamente adaptado a dicho grafo de conocimiento. Por último, esta tesis se encuentra entre las primeras en explorar la tarea de Text-to-Query para grafos de propiedades, ámbito en el que no solo presentamos un método de generación de datos, sino que también proporcionamos un conjunto de datos anotados de referencia para la evaluación.
  

• DE LIMAS SANTANA, ALEXANDRE: Beyond 512-bit vectors: Optimized and performance portable AI operators on vector-length-agnostic architectures
  
  Autor/a: DE LIMAS SANTANA, ALEXANDRE
  Programa: ARQUITECTURA DE COMPUTADORES
  Departamento: Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 11/05/2026
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: CASAS GUIX, MARC | ARMEJACH SANOSA, ADRIÀ
  Resumen de tesis: Esta tesis aborda los desafíos de producir código de alto rendimiento y portable para operaciones intensivas en cálculo aritmético en cargas de trabajo de Redes Neuronales Profundas (DNN), tales como convoluciones y multiplicaciones de matrices.Se centra en arquitecturas emergentes vectoriales y matriciales que exponen interfaces de software para programar aceleradores mediante extensiones del Conjunto de Instrucciones (ISA).Propone técnicas para abordar tres desafíos principales relacionados con la aceleración de cargas de trabajo de DNN en arquitecturas contemporáneas de CPU con paralelismo de datos: i) extrapolar técnicas de optimización de software diseñadas principalmente para procesadores vectoriales de propósito general de alta gama para que también se adapten a dispositivos edge y a hardware acelerador de vectores largos, ii) proporcionar portabilidad de rendimiento para ecosistemas de ISA vectoriales abiertos, como RISC-V, caracterizados por una discrepancia microarquitectónica sin precedentes entre implementaciones, y iii) diseñar extensiones de ISA para multiplicación de matrices que mantengan los principios fundamentales de las arquitecturas vectoriales emergentes en cuanto a flexibilidad de implementación, como la agnosticidad respecto a la longitud del vector.Esta tesis presenta evidencia empírica de que las técnicas existentes de optimización de software para generar implementaciones de alto rendimiento de operadores de DNN en procesadores vectoriales modernos están sesgadas hacia sistemas de propósito general de alta gama con vectores de 512 bits (p. ej., Intel Cascade Lake, Fugaku A64FX).Las técnicas presentadas en la tesis respaldan la idea de co-diseño hardware/software y la necesidad de considerar características microarquitectónicas, como la longitud del vector, subsistemas de memoria no convencionales y la presencia o ausencia de ejecución fuera de orden, al generar código para procesadores vectoriales y matriciales.En concreto, esta tesis emplea especialización en tiempo de ejecución para adaptar algoritmos establecidos de DNN a una gama más amplia de diseños de procesadores, dotando a las aplicaciones de generadores de código flexibles que optimizan dinámicamente los algoritmos según la combinación específica de características microarquitectónicas de la plataforma y los hiperparámetros de la operación.La tesis realiza tres contribuciones clave.En primer lugar, proporciona el primer análisis de rendimiento de cargas de trabajo de convolución en un procesador vectorial de 16.384 bits, identifica fallos de caché por conflictos en técnicas existentes y propone correcciones de software que logran aceleraciones de hasta 1,83$\times$ respecto a enfoques previos.En segundo lugar, introduce un generador dinámico de código para multiplicación de matrices y convoluciones que adapta técnicas de optimización algorítmica, como el desenrollado de registros, al ancho vectorial de la plataforma objetivo.Un análisis de rendimiento en tres sistemas RISC-V disponibles comercialmente ejecutando cargas de trabajo de visión por computador muestra aceleraciones geométricas que van de 1,43$\times$ a 3,58$\times$ en comparación con bibliotecas de última generación.En tercer lugar, propone una Extensión de Baldosas de Matriz (Matrix Tile Extension, MTE) para complementar ISAs agnósticas a la longitud del vector con operaciones de multiplicación de matrices y memoria agnósticas a la geometría.Se describen dos microarquitecturas que soportan esta extensión: una extensión ligera de un procesador vectorial de 8192 bits y un diseño basado en arreglos sistólicos, ambos utilizando registros vectoriales para el almacenamiento de matrices y demostrando aceleraciones medias geométricas de 1,35$\times$ en cargas de trabajo de GEMM y convoluciones.
  

• GUO, ZHIMING: Study on HTPB propellant passivation, mixing, casting and curing processes by experiment and simulation
  
  Autor/a: GUO, ZHIMING
  Programa: ANÁLISIS ESTRUCTURAL
  Departamento: Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (DECA)
  Modalidad: Compendio de publicaciones
  Fecha de depósito: 11/05/2026
  Fecha de lectura: pendiente
  Hora de lectura: pendiente
  Lugar de lectura: pendiente
  Director/a de tesis: ROSSI BERNECOLI, RICCARDO | FU, XIAOLONG
  Resumen de tesis: Este estudio investiga los aspectos físicos clave de las cuatro etapas de producción de propelente (pasivación, amasado, colado y curado) mediante una combinación de simulaciones experimentales y numéricas.En este estudio experimental, utilizando ingredientes de propelente HTPB como materia prima, se investigó la pasivación y deshidratación (similar a la microebullición a presión reducida) de esta materia prima (N-butilnitroxietilnitramina (BuNENA)). Posteriormente, se añadieron otros materiales (líquidos y gránulos) a la materia prima pasivada y se mezclaron en una amasadora vertical. La suspensión de propelente resultante se vertió en un molde específico. Finalmente, se investigó la solidificación de las muestras de propelente formadas en el molde.En este estudio de simulación numérica, se estudió el proceso de pasivación (generación y movimiento de burbujas) del material BuNENA mediante simulación numérica. A continuación, se investigó el proceso de mezclado del propelente en una amasadora vertical. Se estudiaron la uniformidad y las características de flujo del propelente HTPB en condiciones de agitación. Finalmente, se simuló el proceso de colada de la suspensión y, por último, el curado del modelo de propelente colado.Este artículo contiene la siguiente información:(1) Se estableció un dispositivo experimental de pasivación y se realizaron experimentos utilizando un principio similar a la microebullición a presión reducida. En el modelo de simulación de dinámica de fluidos, se aplicó el marco lagrangiano para rastrear la formación y el movimiento de las burbujas, las cuales se modelaron como esferas rígidas sometidas a fuerzas de flotación y viscosidad. Se utilizó el marco euleriano basado en el método multiescala variacional (VMS) para simular el fluido alrededor de las burbujas. Se analizó el movimiento de las burbujas. Mediante la combinación de métodos experimentales y de simulación, se analizó en detalle el proceso de pasivación del BuNENA, lo cual reviste gran importancia en el campo de la pasivación de propelentes sólidos compuestos.(2) Se utilizó un método de dinámica de fluidos computacional (CFD) para establecer un modelo de simulación digital del proceso de mezclado en la amasadora vertical. Se analizaron los cambios en diversas características del campo de flujo de la amasadora. El rendimiento del mezclado de la suspensión de propelente se estudió mediante un método de análisis del índice de uniformidad del mezclado. La precisión de los resultados de la simulación se verificó mediante experimentos de amasado reales, análisis SEM-EDS y experimentos de densidad.(3) El proceso de moldeo al vacío se optimizó mediante la combinación de experimentos y simulaciones numéricas. En primer lugar, se reveló el comportamiento pseudoplástico mediante ensayos reológicos, y los parámetros del modelo de Herschel-Bulkley confirmaron las características de un fluido no newtoniano. Se utilizó el método de elementos finitos multiescala variacional para simular y analizar el proceso de moldeo al vacío de la suspensión de propelente HTPB. En segundo lugar, se estudiaron el caudal y la fuerza de impacto de las gotas bajo diferentes presiones de vacío mediante la combinación de reconocimiento de imágenes en tiempo real con visión artificial y filtrado de Kalman.(4) Finalmente, se estudió el modelo cinético de la reacción de curado del propelente HTPB mediante el método DSC no isotérmico. La distribución y evolución de la temperatura interna y el grado de temperatura del propelente durante el proceso de moldeo se analizaron utilizando un modelo termoquímico. El gradiente de temperatura y la variación del tiempo de curado del propelente se estudiaron mediante el método integrado de termopares.
  

• HERNÀNDEZ CARNERERO, ÀLVAR: Generalizable Time Series Classification Models for Complex Real-World Applications
  
  Autor/a: HERNÀNDEZ CARNERERO, ÀLVAR
  Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
  Modalidad: Normal
  Fecha de depósito: 23/04/2026
  Fecha de lectura: 08/06/2026
  Hora de lectura: 12:00
  Lugar de lectura: Sala d'actes de la FIB - Edifici B6 planta 0, Campus Nord
  Director/a de tesis: SANCHEZ MARRE, MIQUEL | VAZQUEZ SALCEDA, JAVIER
  Resumen de tesis: Esta tesis desarrolla un marco integral para la Clasificación de Series Temporales (TSC, por sus siglas en inglés) centrado en aplicaciones del mundo real caracterizadas por una disponibilidad limitada de datos, conjuntos de datos heterogéneos y una estructura temporal compleja, que culmina en un enfoque de modelado generalizable y adaptativo. Esta investigación lleva a cabo una revisión exhaustiva de los métodos recientes, identificando sus fortalezas y limitaciones, con especial atención a dominios específicos como la predicción de resistencia a antimicrobianos, la astronomía y la monitorización fisiológica. A partir de estos conocimientos, se desarrollan métodos de preprocesamiento para las series temporales consideradas, que incluyen la generación de nuevas características con información temporal basada en conocimiento experto, estimaciones robustas de importancia de características y selección de características basada en métodos wrapper. Metodológicamente, se diseñan estrategias de segmentación (windowing) para mitigar la escasez de datos y los cambios en la distribución temporal, se propone una arquitectura modular híbrida que integra mecanismos adecuados a las necesidades específicas de los datos, y se formula una adaptación del mecanismo de atención aditiva. La metodología emplea conjuntos de modelos (ensembles) para mejorar la estabilidad predictiva y evalúa la interpretabilidad del modelo analizando cómo los modelos entrenados priorizan las características y visualizando los valores de atención a lo largo de la secuencia para revelar patrones de relevancia temporal.Una contribución central de la tesis es CLAIM (Content-modulated Low-rank Adaptive Isotropic Mixer), una nueva arquitectura para TSC que sintetiza los conocimientos derivados de nuestra investigación y de los avances recientes en el modelado de secuencias. CLAIM combina la mezcla dinámica (de puntos temporales y características) modulada por el contenido, sesgos inductivos adaptativos y un diseño de bloques isotrópicos de bajo rango, lo que da lugar a un modelo eficiente e interpretable. Los experimentos llevados a cabo en conjuntos de datos heterogéneos (incluyendo trayectorias de pacientes en unidades de cuidados intensivos, señales de tránsito de exoplanetas y formas de onda de electrocardiogramas) muestran que CLAIM suele lograr el mejor rendimiento en escenarios con pocos datos en comparación con transformers temporales y con los modelos basados en Multilayer Perceptron Mixer (MLP-Mixer). CLAIM también ofrece ventajas prácticas en interpretabilidad, gracias a sus pesos dinámicos y a sus componentes con sesgos inductivos explícitos. Además, demuestra una gran eficiencia computacional, especialmente en el momento de la inferencia. El modelo modula sesgos estructurales, como la localidad, la causalidad y la invariancia espacial, de una manera guiada por los datos, alineándose con los principios de diseño recientes más efectivos para el modelado temporal. Asimismo, adapta su atención según el dominio, tal como se refleja en la ponderación dinámica de los componentes temporales, que corresponde con el conocimiento experto establecido.La tesis aporta una perspectiva unificada sobre la TSC de datos de mundo real, combinando métodos guiados por el dominio con un enfoque de modelado generalizable. La arquitectura CLAIM resultante ofrece una solución interpretable, eficiente y adaptativa que avanza el campo de TSC con conjuntos de datos limitados.