Gazapo, on Darío

Se suele decir que no es fácil decir unas palabras sobre alguien a quien queremos y que nos deja inopinadamente. Y he de reconocer que hay tantas y tantas cosas buenas que podría decir sobre Daría Gazapo hoy aquí que voy a intentar, con ayuda de los poetas, decir unas pocas.

Proyecto de Ordenación cinegética del coto privado de caza "Romanones" (Gu-10.158) término municipal de Romanones (Guadalajara).

El objetivo principal de este proyecto es conseguir un manejo adecuado del coto de Romanones, encaminado a conseguir unos niveles poblacionales de las especies animales existentes que sean apropiados al medio, así como optimizar su rendimiento económico y su uso social: garantizar su sostenibilidad y perpetuación. La planificación está estructurada mediante un Plan General, en el que se fijan y definen los objetivos de la ordenación, y un Plan Especial dividido en tres apartados: usos, gestión, y fomento, donde se indican las medidas y actuaciones que se deben realizar dentro del horizonte de vida del proyecto. Con este trabajo se proporciona al titular del coto y gestores un Plan Cinegético de fácil comprensión que cubre la necesidad de Ordenación de los espacios naturales para conseguir una gestión adecuada y sostenible. Se consigue de esta forma cubrir una necesidad recreativa y turística demandada por un sector de la sociedad que busca acercarse al medio natural, y fomentar además el desarrollo rural por las actividades complementarias que se generan.

Standards and specifications to manage accessibility issues in e-learning

Despite the acknowledged need of providing a personalized and adaptive learning process for all, current learning management systems do not properly cover personalization and accessibility issues and they are still struggling to support the reusability requirements coming from the pervasive usage of standards. There is a lack of frameworks for providing layered-based infrastructure covering the interoperability required to manage the whole range of standards, applications and services needed to meet accessibility and adaptations needs of lifelong learning services.

EuroPineDB: a high-coverage web database for maritime pine transcriptome

Pinus pinaster is an economically and ecologically important species that is becoming a woody gymnosperm model. Its enormous genome size makes whole-genome sequencing approaches are hard to apply. Therefore, the expressed portion of the genome has to be characterised and the results and annotations have to be stored in dedicated databases.

Response threshold models, stochastic learning automata and ant colony optimization-based decentralized self-coordination algorithms for heterogeneous multi-tasks distribution in multi-robot systems

In recent decades, there has been an increasing interest in systems comprised of several autonomous mobile robots, and as a result, there has been a substantial amount of development in the eld of Articial Intelligence, especially in Robotics. There are several studies in the literature by some researchers from the scientic community that focus on the creation of intelligent machines and devices capable to imitate the functions and movements of living beings. Multi-Robot Systems (MRS) can often deal with tasks that are dicult, if not impossible, to be accomplished by a single robot. In the context of MRS, one of the main challenges is the need to control, coordinate and synchronize the operation of multiple robots to perform a specic task. This requires the development of new strategies and methods which allow us to obtain the desired system behavior in a formal and concise way. This PhD thesis aims to study the coordination of multi-robot systems, in particular, addresses the problem of the distribution of heterogeneous multi-tasks. The main interest in these systems is to understand how from simple rules inspired by the division of labor in social insects, a group of robots can perform tasks in an organized and coordinated way. We are mainly interested on truly distributed or decentralized solutions in which the robots themselves, autonomously and in an individual manner, select a particular task so that all tasks are optimally distributed. In general, to perform the multi-tasks distribution among a team of robots, they have to synchronize their actions and exchange information. Under this approach we can speak of multi-tasks selection instead of multi-tasks assignment, which means, that the agents or robots select the tasks instead of being assigned a task by a central controller. The key element in these algorithms is the estimation ix of the stimuli and the adaptive update of the thresholds. This means that each robot performs this estimate locally depending on the load or the number of pending tasks to be performed. In addition, it is very interesting the evaluation of the results in function in each approach, comparing the results obtained by the introducing noise in the number of pending loads, with the purpose of simulate the robot's error in estimating the real number of pending tasks. The main contribution of this thesis can be found in the approach based on self-organization and division of labor in social insects. An experimental scenario for the coordination problem among multiple robots, the robustness of the approaches and the generation of dynamic tasks have been presented and discussed. The particular issues studied are: Threshold models: It presents the experiments conducted to test the response threshold model with the objective to analyze the system performance index, for the problem of the distribution of heterogeneous multitasks in multi-robot systems; also has been introduced additive noise in the number of pending loads and has been generated dynamic tasks over time. Learning automata methods: It describes the experiments to test the learning automata-based probabilistic algorithms. The approach was tested to evaluate the system performance index with additive noise and with dynamic tasks generation for the same problem of the distribution of heterogeneous multi-tasks in multi-robot systems. Ant colony optimization: The goal of the experiments presented is to test the ant colony optimization-based deterministic algorithms, to achieve the distribution of heterogeneous multi-tasks in multi-robot systems. In the experiments performed, the system performance index is evaluated by introducing additive noise and dynamic tasks generation over time.

Decentralized multi-tasks distribution in heterogeneous robot teams by means of ant colony optimization and learning automata

This paper focuses on the general problem of coordinating multiple robots. More specifically, it addresses the self-election of heterogeneous specialized tasks by autonomous robots. In this paper we focus on a specifically distributed or decentralized approach as we are particularly interested on decentralized solution where the robots themselves autonomously and in an individual manner, are responsible of selecting a particular task so that all the existing tasks are optimally distributed and executed. In this regard, we have established an experimental scenario to solve the corresponding multi-tasks distribution problem and we propose a solution using two different approaches by applying Ant Colony Optimization-based deterministic algorithms as well as Learning Automata-based probabilistic algorithms. We have evaluated the robustness of the algorithm, perturbing the number of pending loads to simulate the robot’s error in estimating the real number of pending tasks and also the dynamic generation of loads through time. The paper ends with a critical discussion of experimental results.

Application of self-organizing techniques for the distribution of heterogeneous multi-tasks in multi-robot systems

This paper focuses on the general problem of coordinating of multi-robot systems, more specifically, it addresses the self-election of heterogeneous and specialized tasks by autonomous robots. In this regard, it has proposed experimenting with two different techniques based chiefly on selforganization and emergence biologically inspired, by applying response threshold models as well as ant colony optimization. Under this approach it can speak of multi-tasks selection instead of multi-tasks allocation, that means, as the agents or robots select the tasks instead of being assigned a task by a central controller. The key element in these algorithms is the estimation of the stimuli and the adaptive update of the thresholds. This means that each robot performs this estimate locally depending on the load or the number of pending tasks to be performed. It has evaluated the robustness of the algorithms, perturbing the number of pending loads to simulate the robot’s error in estimating the real number of pending tasks and also the dynamic generation of loads through time. The paper ends with a critical discussion of experimental results.

Response threshold models and stochastic learning automata for self-coordination of heterogeneous multi-task distribution in multi-robot systems.

This paper focuses on the general problem of coordinating multiple robots. More specifically, it addresses the self-selection of heterogeneous specialized tasks by autonomous robots. In this paper we focus on a specifically distributed or decentralized approach as we are particularly interested in a decentralized solution where the robots themselves autonomously and in an individual manner, are responsible for selecting a particular task so that all the existing tasks are optimally distributed and executed. In this regard, we have established an experimental scenario to solve the corresponding multi-task distribution problem and we propose a solution using two different approaches by applying Response Threshold Models as well as Learning Automata-based probabilistic algorithms. We have evaluated the robustness of the algorithms, perturbing the number of pending loads to simulate the robot’s error in estimating the real number of pending tasks and also the dynamic generation of loads through time. The paper ends with a critical discussion of experimental results.

Fusion of probabilistic knowledge-based classification rules and learning automata for automatic recognition of digital images

In this paper, the fusion of probabilistic knowledge-based classification rules and learning automata theory is proposed and as a result we present a set of probabilistic classification rules with self-learning capability. The probabilities of the classification rules change dynamically guided by a supervised reinforcement process aimed at obtaining an optimum classification accuracy. This novel classifier is applied to the automatic recognition of digital images corresponding to visual landmarks for the autonomous navigation of an unmanned aerial vehicle (UAV) developed by the authors. The classification accuracy of the proposed classifier and its comparison with well-established pattern recognition methods is finally reported.

Diseño, fabricación, caracterización y aplicaciones constructivas de hormigones de consistencia seca con adiciones de materiales de procedencia orgánica e inorgánica de neumáticos fuera de uso (NFUs)

La siguiente investigación está centrada en establecer las diferencias en la reutilización, en los hormigones de consistencia seca, de dos tipos de caucho obtenidos en el proceso del reciclado del neumático, caucho reciclado del neumático (CRN): los tamaños del granulado (4-8 mm) de caucho reciclado de alta calidad (CR: Caucho Limpio) y el desecho del proceso del reciclado: fibra textil y de acero con trazas de caucho (desecho del caucho reciclado, IR: Caucho de impurezas). Ambos tipos fueron clasificados y añadidos como árido en sustitución del árido grueso (grava) desde el 20 al 100% del volumen. El comportamiento físico y mecánico del IR en los hormigones fue comparado con el hormigón de referencia y las series con el CR para el futuro uso en piezas de hormigón prefabricado. En ambos casos se aprecia una reducción de las resistencias mecánicas en proporción con las cantidades de caucho de sustitución, pero menos en series con IR con una combinación satisfactoria de fibra textil y metálica. El IR muestra mayores pérdidas en propiedades tales como trabajabilidad y densidad, pero también con un incremento de la porosidad. Estos hechos facilitan nuevas opciones para los desechos procedentes del CRN en los hormigones y por lo tanto menores gastos de energía, logrando una tasa de éxito en el proceso de reciclado cercano al 100%. The following research is focused on establishing the differences in the re-use as aggregate in dry consistency concretes of two types of rubber obtained in the process of tyre recycling, recycled rubber from tyres (RRT): granulated sizes (4–8 mm) of high quality recycled rubber (CR: Clean Rubber) and the waste of the recycling process: steel and textile fibers with rubber tracks (waste from recycled rubber, WRR). Both types were classified and added as aggregate in substitution of coarse aggregates from 20 to 100 % by volume. The physical and mechanical behavior of IR in concretes was compared with reference concrete and series with CR for a future use in precast concrete pieces. In both samples a reduction of mechanical resistance occurs in proportion with the amounts of rubber of substitution, but less in serials with IR with a successful combination of steel and textile fiber. IR shows furthermore a reduction in properties such as workability and density, but also an increment in porosity. These facts facilitate new options for waste from CRN in concretes and therefore lower energy costs, achieving a success rate in the recycling process close to 100 %.

Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas.

Auto-Emergencia de Comunicación Sintáctica en Entornos Estáticos y Dinámicos para Grupos de Robots mediante Evolución Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo

La idea de dotar a un grupo de robots o agentes artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso estudio en las ultimas décadas. Como no podía ser de otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el estudio de la emergencia de vocabularios compartidos convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas que puede ofrecer un léxico común son evidentes, como también lo es que un lenguaje con una estructura más compleja, en la que se pudieran combinar palabras, sería todavía más beneficioso. Surgen así algunas propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje consensuado que muestre una estructura sintáctica similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo supone adoptar algunas de las hipótesis y teorías que disciplinas como la filosofía, la psicología o la lingüística entre otras se han encargado de proponer. Según estas aproximaciones teóricas el lenguaje presenta una doble dimension formal y funcional. En base a su dimensión formal parece claro que el lenguaje sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramática se ha considerado esencial para su representación, pero también porque las gramáticas son un dispositivo muy sencillo y potente que permite generar fácilmente estructuras simbólicas. En cuanto a la dimension funcional se ha tenido en cuenta la teoría quizá más influyente de los últimos tiempos, que no es otra que la Teoría de los Actos del Habla. Esta teoría se basa en la idea de Wittgenstein por la que el significado reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que éste se entiende como una manera de actuar y de comportarse, en definitiva como una forma de vida. Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se pretende experimentar con modelos computacionales que permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje común de manera autónoma, simplemente mediante interacciones individuales entre los robots, en forma de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres modelos distintos de lenguaje: • Un modelo basado en gramáticas probabilísticas y aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que emplea una gramática generativa estática y diseñada de antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos: uno formado exclusivamente por robots y otro que combina robots y un humano, de manera que en este segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por humanos. • Un modelo basado en evolución gramatical que permite estudiar no solo el consenso sintáctico, sino también cuestiones relativas a la génesis del lenguaje y que emplea una gramática universal a partir de la cual los robots pueden evolucionar por sí mismos la gramática más apropiada según la situación lingüística que traten en cada momento. • Un modelo basado en evolución gramatical y aprendizaje por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y amplia las posibilidades de los robots al permitir desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones lingüísticas dinámicas que pueden cambiar en el tiempo y también posibilita la imposición de restricciones de orden muy frecuentes en las estructuras sintácticas complejas. Todos los modelos implican un planteamiento descentralizado y auto-organizado, de manera que ninguno de los robots es el dueño del lenguaje y todos deben cooperar y colaborar de forma coordinada para lograr el consenso sintáctico. En cada caso se plantean experimentos que tienen como objetivo validar los modelos propuestos, tanto en lo relativo al éxito en la emergencia del lenguaje como en lo relacionado con cuestiones paralelas de importancia, como la interacción hombre-máquina o la propia génesis del lenguaje. ABSTRACT The idea of giving a language to a group of robots or artificial agents has been the subject of intense study in recent decades. The first attempts have focused on the development and emergence of a conventionally shared vocabulary. The advantages that can provide a common vocabulary are evident and therefore a more complex language that combines words would be even more beneficial. Thus some proposals are put forward towards the emergence of a consensual language with a sintactical structure in similar terms to the human language. This work follows this trend. Taking the human language as a model means taking some of the assumptions and theories that disciplines such as philosophy, psychology or linguistics among others have provided. According to these theoretical positions language has a double formal and functional dimension. Based on its formal dimension it seems clear that language follows rules, so that the use of a grammar has been considered essential for representation, but also because grammars are a very simple and powerful device that easily generates these symbolic structures. As for the functional dimension perhaps the most influential theory of recent times, the Theory of Speech Acts has been taken into account. This theory is based on the Wittgenstein’s idea about that the meaning lies in the use of language, to the extent that it is understood as a way of acting and behaving. Having into account these issues this work implements some computational models in order to test if they allow a group of robots to reach in an autonomous way a shared language by means of individual interaction among them, that is by means of language games. Specifically, three different models of language for robots are proposed: • A reinforcement learning based model in which interactions and language use are key to its emergence. This model uses a static probabilistic generative grammar which is designed beforehand. The model is applied to two different groups: one formed exclusively by robots and other combining robots and a human. Therefore, in the second case the learning process is supervised by the human. • A model based on grammatical evolution that allows us to study not only the syntactic consensus, but also the very genesis of language. This model uses a universal grammar that allows robots to evolve for themselves the most appropriate grammar according to the current linguistic situation they deal with. • A model based on grammatical evolution and reinforcement learning that takes aspects of the previous models and increases their possibilities. This model allows robots to develop a language in order to adapt to dynamic language situations that can change over time and also allows the imposition of syntactical order restrictions which are very common in complex syntactic structures. All models involve a decentralized and self-organized approach so that none of the robots is the language’s owner and everyone must cooperate and work together in a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In each case experiments are presented in order to validate the proposed models, both in terms of success about the emergence of language and it relates to the study of important parallel issues, such as human-computer interaction or the very genesis of language.

Urban sprawl and city compactness. A proposal for regional sustainability indicators. Case study of the towns of Alcorcon and Majadahonda (Comunidad de Madrid, Spain)

The main contribution of this research paper is to display a range of figures and values which could help urban planners to quantify the urban phenomenon of sprawl. In this way, after a rigorous analysis and comparison between a scattered urban fabric (Majadahonda) and a compact urban fabric (Alcorcón), several possible indexes are established and characterized in order to verify the main hypothesis: in what extent land consumption and exploitation of energy resources are higher in a scattered urban fabric than in a compact one.

A vision based aerial rbot solution for the IARC 2014 by the Technical University of Madrid

The IARC competitions aim at making the state of the art in UAV progress. The 2014 challenge deals mainly with GPS/Laser denied navigation, Robot-Robot interaction and Obstacle avoidance in the setting of a ground robot herding problem. We present in this paper a drone which will take part in this competition. The platform and hardware it is composed of and the software we designed are introduced. This software has three main components: the visual information acquisition, the mapping algorithm and the Aritificial Intelligence mission planner. A statement of the safety measures integrated in the drone and of our efforts to ensure field testing in conditions as close as possible to the challenge?s is also included.

Internet of things virtualization and identity management via fiware generic enablers

La iniciativa FIWARE ofrece un conjunto de APIs potentes que proporcionan la base para una innovación rápida y eficiente en el Internet del Futuro. Estas APIs son clave en el desarrollo de aplicaciones que usan tecnologías muy recientes e innovadoras, como el Internet de las cosas o la Gestión de Identidad en módulos de seguridad. Este documento presenta el desarrollo de una aplicación web de FIWARE usando componentes virtualizados en máquinas virtuales. La aplicación web está basada en “la fábrica de chocolate de Willy Wonka” como una implementación metafórica de una aplicación de seguridad e IoT en un entorno industrial. El componente principal es un servidor web en node.js que conecta con varios componentes de FIWARE, conocidos como “Generic Enablers”. La implementación está compuesta por dos módulos principales: el módulo de IoT y el módulo de seguridad. El módulo de IoT gestiona los sensores instalados por Willy Wonka en las salas de fábrica para monitorizar varios parámetros como, por ejemplo, la temperatura, la presión o la ocupación. El módulo de IoT crea y recibe información de contexto de los sensores virtuales. Esta información de contexto es gestionada y almacenada en un componente de FIWARE conocido como Context Broker. El Context Broker está basado en mecanismos de subscripciones que postean los datos de los sensores en la aplicación, en tiempo real y cuando estos cambian. La conexión con el cliente se produce mediante Web Sockets (socket.io). El módulo de seguridad gestiona las cuentas y la información de los usuarios, les autentica en la aplicación usando una cuenta de FIWARE y comprueba la autorización para acceder a distintos recursos. Distintos roles son creados con distintos permisos asignados. Por ejemplo, Willy Wonka puede tener acceso a todos los recursos, mientras que un Oompa Loopa encargado de la sala del chocolate solo deberías de tener acceso a los recursos de su sala. Este módulo está compuesto por tres componentes: el Gestor de Identidades, el PEP Proxy y el PDP AuthZForce. El gestor de identidades almacena las cuentas de FIWARE de los usuarios y permite la autenticación Single Sing On usando el protocolo OAuth2. Tras logearse, los usuarios autenticados reciben un token de autenticación que es usado después por el AuthZForce para comprobar el rol y permiso asociado del usuario. El PEP Proxy actúa como un servidor proxy que redirige las peticiones permitidas y bloquea las no autorizadas.