Image Segmentation Using Ant System-based Clustering Algorithm

Industrial applications of computer vision sometimes require detection of atypical objects that occur as small groups of pixels in digital images. These objects are difficult to single out because they are small and randomly distributed. In this work we propose an image segmentation method using the novel Ant System-based Clustering Algorithm (ASCA). ASCA models the foraging behaviour of ants, which move through the data space searching for high data-density regions, and leave pheromone trails on their path. The pheromone map is used to identify the exact number of clusters, and assign the pixels to these clusters using the pheromone gradient. We applied ASCA to detection of microcalcifications in digital mammograms and compared its performance with state-of-the-art clustering algorithms such as 1D Self-Organizing Map, k-Means, Fuzzy c-Means and Possibilistic Fuzzy c-Means. The main advantage of ASCA is that the number of clusters needs not to be known a priori. The experimental results show that ASCA is more efficient than the other algorithms in detecting small clusters of atypical data.

Influence of denitrifiers abundance on N2O emissions in long term tillage system under a rainfed legume crop

Current studies about nitrous oxide (N2O) emissions from legume crops have raised considerable doubt, observing a high variability between sites (0.03-7.09 kg N2O–N ha−1 y -1) [1]. This high variability has been associated to climate and soil conditions, legume species and soil management practices (e.g. conservation or conventional tillage). Conservation tillage (i.e. no tillage (NT) and minimum tillage (MT)) has spread during the last decades because promotes several positive effects (increase of soil organic content, reduction of soil erosion and enhancement of carbon (C) sequestration). However, these benefits could be partly counterbalanced by negative effects on the release of N2O emissions. Among processes responsible for N2O production and consumption in soils, denitrification plays an importantrole both in tilled and no-tilled ropping systems [2]. Recently, amplification of functional bacterial genes involved in denitrification is being used to examine denitrifiers abundance and evaluate their influence on N2O emissions. NirK and nirS are functional genes encoding the cytochrome cd1 and copper nitrite reductase, which is the key enzyme regulating the denitrification process.

Predicción espacio-temporal de la irradiancia solar global a corto plazo en España mediante geoestadística y redes neuronales artificiales

El enriquecimiento del conocimiento sobre la Irradiancia Solar (IS) a nivel de superficie terrestre, así como su predicción, cobran gran interés para las Energías Renovables (ER) - Energía Solar (ES)-, y para distintas aplicaciones industriales o ecológicas. En el ámbito de las ER, el uso óptimo de la ES implica contar con datos de la IS en superficie que ayuden tanto, en la selección de emplazamientos para instalaciones de ES, como en su etapa de diseño (dimensionar la producción) y, finalmente, en su explotación. En este último caso, la observación y la predicción es útil para el mercado energético, la planificación y gestión de la energía (generadoras y operadoras del sistema eléctrico), especialmente en los nuevos contextos de las redes inteligentes de transporte. A pesar de la importancia estratégica de contar con datos de la IS, especialmente los observados por sensores de IS en superficie (los que mejor captan esta variable), estos no siempre están disponibles para los lugares de interés ni con la resolución espacial y temporal deseada. Esta limitación se une a la necesidad de disponer de predicciones a corto plazo de la IS que ayuden a la planificación y gestión de la energía. Se ha indagado y caracterizado las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM) existentes en España que publican en internet sus observaciones, focalizando en la IS. Se han identificado 24 REM (16 gubernamentales y 8 redes voluntarios) que aglutinan 3492 estaciones, convirtiéndose éstas en las fuentes de datos meteorológicos utilizados en la tesis. Se han investigado cinco técnicas de estimación espacial de la IS en intervalos de 15 minutos para el territorio peninsular (3 técnicas geoestadísticas, una determinística y el método HelioSat2 basado en imágenes satelitales) con distintas configuraciones espaciales. Cuando el área de estudio tiene una adecuada densidad de observaciones, el mejor método identificado para estimar la IS es el Kriging con Regresión usando variables auxiliares -una de ellas la IS estimada a partir de imágenes satelitales-. De este modo es posible estimar espacialmente la IS más allá de los 25 km identificados en la bibliografía. En caso contrario, se corrobora la idoneidad de utilizar estimaciones a partir de sensores remotos cuando la densidad de observaciones no es adecuada. Se ha experimentado con el modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la predicción a corto plazo de la IS utilizando observaciones próximas (componentes espaciales) en sus entradas y, los resultados son prometedores. Así los niveles de errores disminuyen bajo las siguientes condiciones: (1) cuando el horizonte temporal de predicción es inferior o igual a 3 horas, las estaciones vecinas que se incluyen en el modelo deben encentrarse a una distancia máxima aproximada de 55 km. Esto permite concluir que las RNA son capaces de aprender cómo afectan las condiciones meteorológicas vecinas a la predicción de la IS. ABSTRACT ABSTRACT The enrichment of knowledge about the Solar Irradiance (SI) at Earth's surface and its prediction, have a high interest for Renewable Energy (RE) - Solar Energy (SE) - and for various industrial and environmental applications. In the field of the RE, the optimal use of the SE involves having SI surface to help in the selection of sites for facilities ES, in the design stage (sizing energy production), and finally on their production. In the latter case, the observation and prediction is useful for the market, planning and management of the energy (generators and electrical system operators), especially in new contexts of smart transport networks (smartgrid). Despite the strategic importance of SI data, especially those observed by sensors of SI at surface (the ones that best measure this environmental variable), these are not always available to the sights and the spatial and temporal resolution desired. This limitation is bound to the need for short-term predictions of the SI to help planning and energy management. It has been investigated and characterized existing Networks of Weather Stations (NWS) in Spain that share its observations online, focusing on SI. 24 NWS have been identified (16 government and 8 volunteer networks) that implies 3492 stations, turning it into the sources of meteorological data used in the thesis. We have investigated five technical of spatial estimation of SI in 15 minutes to the mainland (3 geostatistical techniques and HelioSat2 a deterministic method based on satellite images) with different spatial configurations. When the study area has an adequate density of observations we identified the best method to estimate the SI is the regression kriging with auxiliary variables (one of them is the SI estimated from satellite images. Thus it is possible to spatially estimate the SI beyond the 25 km identified in the literature. Otherwise, when the density of observations is inadequate the appropriateness is using the estimates values from remote sensing. It has been experimented with Artificial Neural Networks (ANN) modeling for predicting the short-term future of the SI using observations from neighbor’s weather stations (spatial components) in their inputs, and the results are promising. The error levels decrease under the following conditions: (1) when the prediction horizon is less or equal than 3 hours the best models are the ones that include data from the neighboring stations (at a maximum distance of 55 km). It is concluded that the ANN is able to learn how weather conditions affect neighboring prediction of IS at such Spatio-temporal horizons.

Biofouling on PM stainless steels

Powder metallurgy (PM) consists in obtaining pieces of powder metal that are processed at high temperatures and pressure. Due to its characteristic manufacturing process, the materials can have a specific and controlled porosity, which makes it possible to obtain porous parts such as ball bearings, gears, and roller bearings, etc. This porosity is what made us think about how easy biofouling would be on these materials and its possible environmental applications.

Environmental variables modeling based on remote sensing data using time series analysis: forestry and agricultural applications

En la actualidad, el seguimiento de la dinámica de los procesos medio ambientales está considerado como un punto de gran interés en el campo medioambiental. La cobertura espacio temporal de los datos de teledetección proporciona información continua con una alta frecuencia temporal, permitiendo el análisis de la evolución de los ecosistemas desde diferentes escalas espacio-temporales. Aunque el valor de la teledetección ha sido ampliamente probado, en la actualidad solo existe un número reducido de metodologías que permiten su análisis de una forma cuantitativa. En la presente tesis se propone un esquema de trabajo para explotar las series temporales de datos de teledetección, basado en la combinación del análisis estadístico de series de tiempo y la fenometría. El objetivo principal es demostrar el uso de las series temporales de datos de teledetección para analizar la dinámica de variables medio ambientales de una forma cuantitativa. Los objetivos específicos son: (1) evaluar dichas variables medio ambientales y (2) desarrollar modelos empíricos para predecir su comportamiento futuro. Estos objetivos se materializan en cuatro aplicaciones cuyos objetivos específicos son: (1) evaluar y cartografiar estados fenológicos del cultivo del algodón mediante análisis espectral y fenometría, (2) evaluar y modelizar la estacionalidad de incendios forestales en dos regiones bioclimáticas mediante modelos dinámicos, (3) predecir el riesgo de incendios forestales a nivel pixel utilizando modelos dinámicos y (4) evaluar el funcionamiento de la vegetación en base a la autocorrelación temporal y la fenometría. Los resultados de esta tesis muestran la utilidad del ajuste de funciones para modelizar los índices espectrales AS1 y AS2. Los parámetros fenológicos derivados del ajuste de funciones permiten la identificación de distintos estados fenológicos del cultivo del algodón. El análisis espectral ha demostrado, de una forma cuantitativa, la presencia de un ciclo en el índice AS2 y de dos ciclos en el AS1 así como el comportamiento unimodal y bimodal de la estacionalidad de incendios en las regiones mediterránea y templada respectivamente. Modelos autorregresivos han sido utilizados para caracterizar la dinámica de la estacionalidad de incendios y para predecir de una forma muy precisa el riesgo de incendios forestales a nivel pixel. Ha sido demostrada la utilidad de la autocorrelación temporal para definir y caracterizar el funcionamiento de la vegetación a nivel pixel. Finalmente el concepto “Optical Functional Type” ha sido definido, donde se propone que los pixeles deberían ser considerados como unidades temporales y analizados en función de su dinámica temporal. ix SUMMARY A good understanding of land surface processes is considered as a key subject in environmental sciences. The spatial-temporal coverage of remote sensing data provides continuous observations with a high temporal frequency allowing the assessment of ecosystem evolution at different temporal and spatial scales. Although the value of remote sensing time series has been firmly proved, only few time series methods have been developed for analyzing this data in a quantitative and continuous manner. In the present dissertation a working framework to exploit Remote Sensing time series is proposed based on the combination of Time Series Analysis and phenometric approach. The main goal is to demonstrate the use of remote sensing time series to analyze quantitatively environmental variable dynamics. The specific objectives are (1) to assess environmental variables based on remote sensing time series and (2) to develop empirical models to forecast environmental variables. These objectives have been achieved in four applications which specific objectives are (1) assessing and mapping cotton crop phenological stages using spectral and phenometric analyses, (2) assessing and modeling fire seasonality in two different ecoregions by dynamic models, (3) forecasting forest fire risk on a pixel basis by dynamic models, and (4) assessing vegetation functioning based on temporal autocorrelation and phenometric analysis. The results of this dissertation show the usefulness of function fitting procedures to model AS1 and AS2. Phenometrics derived from function fitting procedure makes it possible to identify cotton crop phenological stages. Spectral analysis has demonstrated quantitatively the presence of one cycle in AS2 and two in AS1 and the unimodal and bimodal behaviour of fire seasonality in the Mediterranean and temperate ecoregions respectively. Autoregressive models has been used to characterize the dynamics of fire seasonality in two ecoregions and to forecasts accurately fire risk on a pixel basis. The usefulness of temporal autocorrelation to define and characterized land surface functioning has been demonstrated. And finally the “Optical Functional Types” concept has been proposed, in this approach pixels could be as temporal unities based on its temporal dynamics or functioning.

Some past decision theory models for euro construction model codes and for road drainage in Spain, and modest hints with multi-criteria methods for agro and environmental assurance

The authors are from UPM and are relatively grouped, and all have intervened in different academic or real cases on the subject, at different times as being of different age. With precedent from E. Torroja and A. Páez in Madrid Spain Safety Probabilistic models for concrete about 1957, now in ICOSSAR conferences, author J.M. Antón involved since autumn 1967 for euro-steel construction in CECM produced a math model for independent load superposition reductions, and using it a load coefficient pattern for codes in Rome Feb. 1969, practically adopted for European constructions, giving in JCSS Lisbon Feb. 1974 suggestion of union for concrete-steel-al.. That model uses model for loads like Gumbel type I, for 50 years for one type of load, reduced to 1 year to be added to other independent loads, the sum set in Gumbel theories to 50 years return period, there are parallel models. A complete reliability system was produced, including non linear effects as from buckling, phenomena considered somehow in actual Construction Eurocodes produced from Model Codes. The system was considered by author in CEB in presence of Hydraulic effects from rivers, floods, sea, in reference with actual practice. When redacting a Road Drainage Norm in MOPU Spain an optimization model was realized by authors giving a way to determine the figure of Return Period, 10 to 50 years, for the cases of hydraulic flows to be considered in road drainage. Satisfactory examples were a stream in SE of Spain with Gumbel Type I model and a paper of Ven Te Chow with Mississippi in Keokuk using Gumbel type II, and the model can be modernized with more varied extreme laws. In fact in the MOPU drainage norm the redacting commission acted also as expert to set a table of return periods for elements of road drainage, in fact as a multi-criteria complex decision system. These precedent ideas were used e.g. in wide Codes, indicated in symposia or meetings, but not published in journals in English, and a condensate of contributions of authors is presented. The authors are somehow involved in optimization for hydraulic and agro planning, and give modest hints of intended applications in presence of agro and environment planning as a selection of the criteria and utility functions involved in bayesian, multi-criteria or mixed decision systems. Modest consideration is made of changing in climate, and on the production and commercial systems, and on others as social and financial.

Applications for wireless sensor networks : tracking with binary proximity sensors

El interés cada vez mayor por las redes de sensores inalámbricos pueden ser entendido simplemente pensando en lo que esencialmente son: un gran número de pequeños nodos sensores autoalimentados que recogen información o detectan eventos especiales y se comunican de manera inalámbrica, con el objetivo final de entregar sus datos procesados a una estación base. Los nodos sensores están densamente desplegados dentro del área de interés, se pueden desplegar al azar y tienen capacidad de cooperación. Por lo general, estos dispositivos son pequeños y de bajo costo, de modo que pueden ser producidos y desplegados en gran numero aunque sus recursos en términos de energía, memoria, velocidad de cálculo y ancho de banda están enormemente limitados. Detección, tratamiento y comunicación son tres elementos clave cuya combinación en un pequeño dispositivo permite lograr un gran número de aplicaciones. Las redes de sensores proporcionan oportunidades sin fin, pero al mismo tiempo plantean retos formidables, tales como lograr el máximo rendimiento de una energía que es escasa y por lo general un recurso no renovable. Sin embargo, los recientes avances en la integración a gran escala, integrado de hardware de computación, comunicaciones, y en general, la convergencia de la informática y las comunicaciones, están haciendo de esta tecnología emergente una realidad. Del mismo modo, los avances en la nanotecnología están empezando a hacer que todo gire entorno a las redes de pequeños sensores y actuadores distribuidos. Hay diferentes tipos de sensores tales como sensores de presión, acelerómetros, cámaras, sensores térmicos o un simple micrófono. Supervisan las condiciones presentes en diferentes lugares tales como la temperatura, humedad, el movimiento, la luminosidad, presión, composición del suelo, los niveles de ruido, la presencia o ausencia de ciertos tipos de objetos, los niveles de tensión mecánica sobre objetos adheridos y las características momentáneas tales como la velocidad , la dirección y el tamaño de un objeto, etc. Se comprobara el estado de las Redes Inalámbricas de Sensores y se revisaran los protocolos más famosos. Así mismo, se examinara la identificación por radiofrecuencia (RFID) ya que se está convirtiendo en algo actual y su presencia importante. La RFID tiene un papel crucial que desempeñar en el futuro en el mundo de los negocios y los individuos por igual. El impacto mundial que ha tenido la identificación sin cables está ejerciendo fuertes presiones en la tecnología RFID, los servicios de investigación y desarrollo, desarrollo de normas, el cumplimiento de la seguridad y la privacidad y muchos más. Su potencial económico se ha demostrado en algunos países mientras que otros están simplemente en etapas de planificación o en etapas piloto, pero aun tiene que afianzarse o desarrollarse a través de la modernización de los modelos de negocio y aplicaciones para poder tener un mayor impacto en la sociedad. Las posibles aplicaciones de redes de sensores son de interés para la mayoría de campos. La monitorización ambiental, la guerra, la educación infantil, la vigilancia, la micro-cirugía y la agricultura son solo unos pocos ejemplos de los muchísimos campos en los que tienen cabida las redes mencionadas anteriormente. Estados Unidos de América es probablemente el país que más ha investigado en esta área por lo que veremos muchas soluciones propuestas provenientes de ese país. Universidades como Berkeley, UCLA (Universidad de California, Los Ángeles) Harvard y empresas como Intel lideran dichas investigaciones. Pero no solo EE.UU. usa e investiga las redes de sensores inalámbricos. La Universidad de Southampton, por ejemplo, está desarrollando una tecnología para monitorear el comportamiento de los glaciares mediante redes de sensores que contribuyen a la investigación fundamental en glaciología y de las redes de sensores inalámbricos. Así mismo, Coalesenses GmbH (Alemania) y Zurich ETH están trabajando en diversas aplicaciones para redes de sensores inalámbricos en numerosas áreas. Una solución española será la elegida para ser examinada más a fondo por ser innovadora, adaptable y polivalente. Este estudio del sensor se ha centrado principalmente en aplicaciones de tráfico, pero no se puede olvidar la lista de más de 50 aplicaciones diferentes que ha sido publicada por la firma creadora de este sensor específico. En la actualidad hay muchas tecnologías de vigilancia de vehículos, incluidos los sensores de bucle, cámaras de video, sensores de imagen, sensores infrarrojos, radares de microondas, GPS, etc. El rendimiento es aceptable, pero no suficiente, debido a su limitada cobertura y caros costos de implementación y mantenimiento, especialmente este ultimo. Tienen defectos tales como: línea de visión, baja exactitud, dependen mucho del ambiente y del clima, no se puede realizar trabajos de mantenimiento sin interrumpir las mediciones, la noche puede condicionar muchos de ellos, tienen altos costos de instalación y mantenimiento, etc. Por consiguiente, en las aplicaciones reales de circulación, los datos recibidos son insuficientes o malos en términos de tiempo real debido al escaso número de detectores y su costo. Con el aumento de vehículos en las redes viales urbanas las tecnologías de detección de vehículos se enfrentan a nuevas exigencias. Las redes de sensores inalámbricos son actualmente una de las tecnologías más avanzadas y una revolución en la detección de información remota y en las aplicaciones de recogida. Las perspectivas de aplicación en el sistema inteligente de transporte son muy amplias. Con este fin se ha desarrollado un programa de localización de objetivos y recuento utilizando una red de sensores binarios. Esto permite que el sensor necesite mucha menos energía durante la transmisión de información y que los dispositivos sean más independientes con el fin de tener un mejor control de tráfico. La aplicación se centra en la eficacia de la colaboración de los sensores en el seguimiento más que en los protocolos de comunicación utilizados por los nodos sensores. Las operaciones de salida y retorno en las vacaciones son un buen ejemplo de por qué es necesario llevar la cuenta de los coches en las carreteras. Para ello se ha desarrollado una simulación en Matlab con el objetivo localizar objetivos y contarlos con una red de sensores binarios. Dicho programa se podría implementar en el sensor que Libelium, la empresa creadora del sensor que se examinara concienzudamente, ha desarrollado. Esto permitiría que el aparato necesitase mucha menos energía durante la transmisión de información y los dispositivos sean más independientes. Los prometedores resultados obtenidos indican que los sensores de proximidad binarios pueden formar la base de una arquitectura robusta para la vigilancia de áreas amplias y para el seguimiento de objetivos. Cuando el movimiento de dichos objetivos es suficientemente suave, no tiene cambios bruscos de trayectoria, el algoritmo ClusterTrack proporciona un rendimiento excelente en términos de identificación y seguimiento de trayectorias los objetos designados como blancos. Este algoritmo podría, por supuesto, ser utilizado para numerosas aplicaciones y se podría seguir esta línea de trabajo para futuras investigaciones. No es sorprendente que las redes de sensores de binarios de proximidad hayan atraído mucha atención últimamente ya que, a pesar de la información mínima de un sensor de proximidad binario proporciona, las redes de este tipo pueden realizar un seguimiento de todo tipo de objetivos con la precisión suficiente. Abstract The increasing interest in wireless sensor networks can be promptly understood simply by thinking about what they essentially are: a large number of small sensing self-powered nodes which gather information or detect special events and communicate in a wireless fashion, with the end goal of handing their processed data to a base station. The sensor nodes are densely deployed inside the phenomenon, they deploy random and have cooperative capabilities. Usually these devices are small and inexpensive, so that they can be produced and deployed in large numbers, and so their resources in terms of energy, memory, computational speed and bandwidth are severely constrained. Sensing, processing and communication are three key elements whose combination in one tiny device gives rise to a vast number of applications. Sensor networks provide endless opportunities, but at the same time pose formidable challenges, such as the fact that energy is a scarce and usually non-renewable resource. However, recent advances in low power Very Large Scale Integration, embedded computing, communication hardware, and in general, the convergence of computing and communications, are making this emerging technology a reality. Likewise, advances in nanotechnology and Micro Electro-Mechanical Systems are pushing toward networks of tiny distributed sensors and actuators. There are different sensors such as pressure, accelerometer, camera, thermal, and microphone. They monitor conditions at different locations, such as temperature, humidity, vehicular movement, lightning condition, pressure, soil makeup, noise levels, the presence or absence of certain kinds of objects, mechanical stress levels on attached objects, the current characteristics such as speed, direction and size of an object, etc. The state of Wireless Sensor Networks will be checked and the most famous protocols reviewed. As Radio Frequency Identification (RFID) is becoming extremely present and important nowadays, it will be examined as well. RFID has a crucial role to play in business and for individuals alike going forward. The impact of ‘wireless’ identification is exerting strong pressures in RFID technology and services research and development, standards development, security compliance and privacy, and many more. The economic value is proven in some countries while others are just on the verge of planning or in pilot stages, but the wider spread of usage has yet to take hold or unfold through the modernisation of business models and applications. Possible applications of sensor networks are of interest to the most diverse fields. Environmental monitoring, warfare, child education, surveillance, micro-surgery, and agriculture are only a few examples. Some real hardware applications in the United States of America will be checked as it is probably the country that has investigated most in this area. Universities like Berkeley, UCLA (University of California, Los Angeles) Harvard and enterprises such as Intel are leading those investigations. But not just USA has been using and investigating wireless sensor networks. University of Southampton e.g. is to develop technology to monitor glacier behaviour using sensor networks contributing to fundamental research in glaciology and wireless sensor networks. Coalesenses GmbH (Germany) and ETH Zurich are working in applying wireless sensor networks in many different areas too. A Spanish solution will be the one examined more thoroughly for being innovative, adaptable and multipurpose. This study of the sensor has been focused mainly to traffic applications but it cannot be forgotten the more than 50 different application compilation that has been published by this specific sensor’s firm. Currently there are many vehicle surveillance technologies including loop sensors, video cameras, image sensors, infrared sensors, microwave radar, GPS, etc. The performance is acceptable but not sufficient because of their limited coverage and expensive costs of implementation and maintenance, specially the last one. They have defects such as: line-ofsight, low exactness, depending on environment and weather, cannot perform no-stop work whether daytime or night, high costs for installation and maintenance, etc. Consequently, in actual traffic applications the received data is insufficient or bad in terms of real-time owed to detector quantity and cost. With the increase of vehicle in urban road networks, the vehicle detection technologies are confronted with new requirements. Wireless sensor network is the state of the art technology and a revolution in remote information sensing and collection applications. It has broad prospect of application in intelligent transportation system. An application for target tracking and counting using a network of binary sensors has been developed. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices in order to have a better traffic control. The application is focused on the efficacy of collaborative tracking rather than on the communication protocols used by the sensor nodes. Holiday crowds are a good case in which it is necessary to keep count of the cars on the roads. To this end a Matlab simulation has been produced for target tracking and counting using a network of binary sensors that e.g. could be implemented in Libelium’s solution. Libelium is the enterprise that has developed the sensor that will be deeply examined. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices. The promising results obtained indicate that binary proximity sensors can form the basis for a robust architecture for wide area surveillance and tracking. When the target paths are smooth enough ClusterTrack particle filter algorithm gives excellent performance in terms of identifying and tracking different target trajectories. This algorithm could, of course, be used for different applications and that could be done in future researches. It is not surprising that binary proximity sensor networks have attracted a lot of attention lately. Despite the minimal information a binary proximity sensor provides, networks of these sensing modalities can track all kinds of different targets classes accurate enough.

Ubiquitous green computing techniques for high demand applications in smart environments

Ubiquitous sensor network deployments, such as the ones found in Smart cities and Ambient intelligence applications, require constantly increasing high computational demands in order to process data and offer services to users. The nature of these applications imply the usage of data centers. Research has paid much attention to the energy consumption of the sensor nodes in WSNs infrastructures. However, supercomputing facilities are the ones presenting a higher economic and environmental impact due to their very high power consumption. The latter problem, however, has been disregarded in the field of smart environment services. This paper proposes an energy-minimization workload assignment technique, based on heterogeneity and application-awareness, that redistributes low-demand computational tasks from high-performance facilities to idle nodes with low and medium resources in the WSN infrastructure. These non-optimal allocation policies reduce the energy consumed by the whole infrastructure and the total execution time.

Comparisson of hydrogen applications for storage and energy vector

For the decades to come can be foreseen that electricity and water will keep be playing a key role in the countries development, both can be considered the most important energy vectors and its control can be crucial for governments, companies and leaders in general. Energy is essential for all human activities and its availability is critical to economic and social development. In particular, electricity, a form of energy, is required to produce goods, to provide medical assistance and basic civic services in education, to assure availability of clean water, to create conducive environment for prosperity and improvement, and to keep an acceptable quality of life. The way in which electricity is generated from different resources varies through the different countries. Nuclear energy controlled within reactors to steam production, gas, fuel-oil and coal fired in power stations, water, solar and wind energy among others are employed, sometimes not very efficiently, to produce electricity. The so call energy mix of an individual country is formed up by the contribution of each resource or form of energy to the electricity generation market of the so country. During the last decade the establishment of proper energy mixes for countries has gained much importance, and energy drivers should enforce long term plans and policies. Hints, reports and guides giving tracks on energy resources contribution are been developed by noticeable organisations like the IEA (International Energy Agency) or the IAEA (International Atomic Energy Agency) and the WEC (World Energy Council). This paper evaluates energy issues the market and countries are facing today regarding energy mix scheduling and panorama. This paper revises and seeks to improve methodology available that are applicable on energy mix plan definition. Key Factors are identified, established and assessed through this paper for the common implementation, the themes driving the future energy mix methodology proposal. Those have a clear influence and are closely related to future environmental policies. Key Factors take into consideration sustainability, energy security, social and economic growth, climate change, air quality and social stability. The strength of the Key Factors application on energy system planning to different countries is contingent on country resources, location, electricity demand and electricity generation industry, technology available, economic situation and prospects, energy policy and regulation

Surface InGaAs nanostructures for sensing applications

El desarrollo de sensores está ganando cada vez mayor importancia debido a la concienciación ciudadana sobre el medio ambiente haciendo que su desarrollo sea muy elevado en todas las disciplinas, entre las que cabe destacar, la medicina, la biología y la química. A pesar de la existencia de estos dispositivos, este área está aún por mejorar, ya que muchos de los materiales propuestos hasta el momento e incluso los ya comercializados muestran importantes carencias de funcionamiento, eficiencia e integrabilidad entre otros. Para la mejora de estos dispositivos, se han propuesto diversas aproximaciones basadas en nanosistemas. Quizá, uno de las más prometedoras son las nanoestructuras de punto cuántico, y en particular los semiconductores III-V basados en la consolidada tecnología de los arseniuros, las cuáles ofrecen excelentes propiedades para su uso como sensores. Además, estudios recientes demuestran su gran carácter sensitivo al medio ambiente, la posibilidad de funcionalizar la superficie para la fabricación de sensores interdisciplinares y posibilididad de mejorar notablemente su eficiencia. A lo largo de esta tesis, nos centramos en la investigación de SQD de In0.5Ga0.5As sobre substratos de GaAs(001) para el desarrollo de sensores de humedad. La tesis abarca desde el diseño, crecimiento y caracterización de las muestras hasta la el posterior procesado y caracterización de los dispositivos finales. La optimización de los parámetros de crecimiento es fundamental para conseguir una nanoestructura con las propiedades operacionales idóneas para un fin determinado. Como es bien sabido en la literatura, los parámetros de crecimiento (temperatura de crecimiento, relación de flujos del elemento del grupo V y del grupo I II (V/III), velocidad de crecimiento y tratamiento térmico después de la formación de la capa activa) afectan directamente a las propiedades estructurales, y por tanto, operacionales de los puntos cuánticos (QD). En esta tesis, se realiza un estudio de las condiciones de crecimiento para el uso de In0.5Ga0.5As SQDs como sensores. Para los parámetros relacionados con la temperatura de crecimiento de los QDs y la relación de flujos V / I I I se utilizan los estudios previamente realizados por el grupo. Mientras que este estudio se centrará en la importancia de la velocidad de crecimiento y en el tratamiento térmico justo después de la nucleación de los QDs. Para ello, se establece la temperatura de creciemiento de los QDs en 430°C y la relación de flujos V/III en 20. Como resultado, los valores más adecuados que se obtienen para la velocidad de crecimiento y el tratamiento térmico posterior a la formación de los puntos son, respectivamente, 0.07ML/s y la realización de una bajada y subida brusca de la temperatura del substrato de 100°C con respecto a la temperatura de crecimiento de los QDs. El crecimiento a una velocidad lo suficientemente alta que permita la migración de los átomos por la superficie, pero a su vez lo suficientemente baja para que se lleve a cabo la nucleación de los QDs; en combinación con el tratamiento brusco de temperatura que hace que se conserve la forma y composición de los QDs, da lugar a unos SQDs con un alto grado de homogeneidad y alta densidad superficial. Además, la caracterización posterior indica que estas nanoestructuras de gran calidad cristalina presentan unas propiedades ópticas excelentes incluso a temperatura ambiente. Una de las características por la cual los SQD de Ino.5Gao.5As se consideran candidatos prometedores para el desarrollo de sensores es el papel decisivo que juega la superficie por el mero hecho de estar en contacto directo con las partículas del ambiente y, por tanto, por ser capaces de interactuar con sus moléculas. Así pues, con el fin de demostrar la idoneidad de este sistema para dicha finalidad, se evalúa el impacto ambiental en las propiedades ópticas y eléctricas de las muestras. En un primer lugar, se analiza el efecto que tiene el medio en las propiedades ópticas. Para dicha evaluación se compara la variación de las propiedades de emisión de una capa de puntos enterrada y una superficial en distintas condiciones externas. El resultado que se obtiene es muy claro, los puntos enterrados no experimentan un cambio óptico apreciable cuando se varían las condiciones del entorno; mientras que, la emisión de los SQDs se modifica significativamente con las condiciones del medio. Por una parte, la intensidad de emisión de los puntos superficiales desaparece en condiciones de vacío y decrece notablemente en atmósferas secas de gases puros (N2, O2). Por otra parte, la fotoluminiscencia se conserva en ambientes húmedos. Adicionalmente, se observa que la anchura a media altura y la longitud de onda de emisión no se ven afectadas por los cambios en el medio, lo que indica, que las propiedades estructurales de los puntos se conservan al variar la atmósfera. Estos resultados apuntan directamente a los procesos que tienen lugar en la superficie entre estados confinados y superficiales como responsables principales de este comportamiento. Así mismo, se ha llevado a cabo un análisis más detallado de la influencia de la calidad y composición de la atmósfera en las propiedades ópticas de los puntos cuánticos superficiales. Para ello, se utilizan distintas sustancias con diferente polaridad, composición atómica y masa molecular. Como resultado se observa que las moléculas de menor polaridad y más pesadas causan una mayor variación en la intensidad de emisión. Además, se demuestra que el oxígeno juega un papel decisivo en las propiedades ópticas. En presencia de moléculas que contienen oxígeno, la intensidad de fotoluminiscencia disminuye menos que en atmósferas constituidas por especies que no contienen oxígeno. Las emisión que se observa respecto a la señal en aire es del 90% y del 77%, respectivamente, en atmósferas con presencia o ausencia de moléculas de oxígeno. El deterioro de la señal de emisión se atribuye a la presencia de defectos, enlaces insaturados y, en general, estados localizados en la superficie. Estos estados actúan como centros de recombinación no radiativa y, consecuentemente, se produce un empeoramiento de las propiedades ópticas de los SQDs. Por tanto, la eliminación o reducción de la densidad de estos estados superficiales haría posible una mejora de la intensidad de emisión. De estos experimentos de fotoluminiscencia, se deduce que las interacciones entre las moléculas presentes en la atmósfera y la superficie de la muestra modifican la superficie. Esta alteración superficial se traduce en un cambio significativo en las propiedades de emisión. Este comportamiento se atribuye a la posible adsorción de moléculas sobre la superficie pasivando los centros no radiativos, y como consecuencia, mejorando las propiedades ópticas. Además, los resultados demuestran que las moléculas que contienen oxígeno con mayor polaridad y más ligeras son adsorbidas con mayor facilidad, lo que hace que la intensidad óptica sufra variaciones despreciables con respecto a la emisión en aire. Con el fin de desarrollar sensores, las muestras se procesan y los dispositivos se caracterizan eléctricamente. El procesado consiste en dos contactos cuadrados de una aleación de Ti/Au. Durante el procesado, lo más importante a tener en cuenta es no realizar ningún ataque o limpieza que pueda dañar la superficie y deteriorar las propiedades de las nanostructuras. En este apartado, se realiza un análisis completo de una serie de tres muestras: GaAs (bulk), un pozo cuántico superficial (SQW) de Ino.5Gao.5As y SQDs de Ino.5Gao.5As. Para ello, a cada una de las muestras se le realizan medidas de I-V en distintas condiciones ambientales. En primer lugar, siguiendo los resultados obtenidos ópticamente, se lleva a cabo una comparación de la respuesta eléctrica en vacío y aire. A pesar de que todas las muestras presentan un carácter más resistivo en vacío que en aire, se observa una mayor influencia sobre la muestra de SQD. En vacío, la resistencia de los SQDs decrece un 99% respecto de su valor en aire, mientras que la variación de la muestras de GaAs e Ino.5Gao.5As SQW muestran una reducción, respectivamente, del 31% y del 20%. En segundo lugar, se realiza una evaluación aproximada del posible efecto de la humedad en la resistencia superficial de las muestras mediante la exhalación humana. Como resultado se obtiene, que tras la exhalación, la resistencia disminuye bruscamente y recupera su valor inicial cuando dicho proceso concluye. Este resultado preliminar indica que la humedad es un factor crítico en las propiedades eléctricas de los puntos cuánticos superficiales. Para la determinación del papel de la humedad en la respuesta eléctrica, se somete a las muestras de SQD y SQW a ambientes con humedad relativa (RH, de la siglas del inglés) controlada y se analiza el efecto sobre la conductividad superficial. Tras la variación de la RH desde 0% hasta el 70%, se observa que la muestra SQW no cambia su comportamiento eléctrico al variar la humedad del ambiente. Sin embargo, la respuesta de la muestra SQD define dos regiones bien diferenciadas, una de alta sensibilidad para valores por debajo del 50% de RH, en la que la resistencia disminuye hasta en un orden de magnitud y otra, de baja sensibilidad (>50%), donde el cambio de la resistencia es menor. Este resultado resalta la especial relevancia no sólo de la composición sino también de la morfología de la nanostructura superficial en el carácter sensitivo de la muestra. Por último, se analiza la influencia de la iluminación en la sensibilidad de la muestra. Nuevamente, se somete a las muestras SQD y SQW a una irradiación de luz de distinta energía y potencia a la vez que se varía controladamente la humedad ambiental. Una vez más, se observa que la muestra SQW no presenta ninguna variación apreciable con las alteraciones del entorno. Su resistencia superficial permanece prácticamente inalterable tanto al modificar la potencia de la luz incidente como al variar la energía de la irradiación. Por el contrario, en la muestra de SQD se obtiene una reducción la resistencia superficial de un orden de magnitud al pasar de condiciones de oscuridad a iluminación. Con respecto a la potencia y energía de la luz incidente, se observa que a pesar de que la muestra no experimenta variaciones notables con la potencia de la irradiación, esta sufre cambios significativos con la energía de la luz incidente. Cuando se ilumina con energías por encima de la energía de la banda prohibida (gap) del GaAs (Eg ~1.42 eV ) se produce una reducción de la resistencia de un orden de magnitud en atmósferas húmedas, mientras que en atmósferas secas la conductividad superficial permanece prácticamente constante. Sin embargo, al inicidir con luz de energía menor que Eg, el efecto que se produce en la respuesta eléctrica es despreciable. Esto se atribuye principalmente a la densidad de portadores fotoactivados durante la irradiación. El volumen de portadores excita dos depende de la energía de la luz incidente. De este modo, cuando la luz que incide tiene energía menor que el gap, el volumen de portadores generados es pequeño y no contribuye a la conductividad superficial. Por el contrario, cuando la energía de la luz incidente es alta (Eg), el volumen de portadores activados es elevado y éstos contribuyen significantemente a la conductividad superficial. La combinación de ambos agentes, luz y humedad, favorece el proceso de adsorción de moléculas y, por tanto, contribuye a la reducción de la densidad de estados superficiales, dando lugar a una modificación de la estructura electrónica y consecuentemente favoreciendo o dificultando el transporte de portadores. ABSTRACT Uncapped three-dimensional (3D) nanostructures have been generally grown to assess their structural quality. However, the tremendous growing importance of the impact of the environment on life has become such nanosystems in very promising candidates for the development of sensing devices. Their direct exposure to changes in the local surrounding may influence their physical properties being a perfect sign of the atmosphere quality. The goal of this thesis is the research of Ino.5Gao.5As surface quantum dots (SQDs) on GaAs(001), covering from their growth to device fabrication, for sensing applications. The achievement of this goal relies on the design, growth and sample characterization, along with device fabrication and characterization. The first issue of the thesis is devoted to analyze the main growth parameters affecting the physical properties of the Ino.5Gao.5As SQDs. It is well known that the growing conditions (growth temperature , deposition rate, V/III flux ratio and treatment after active layer growth) directly affect the physical properties of the epilayer. In this part, taking advantage of the previous results in the group regarding Ino.5Gao.5As QD growth temperature and V/III ratio, the effect of the growth rate and the temperature treatment after QDs growth nucleation is evaluated. Setting the QDs growth temperature at 430°C and the V/III flux ratio to ~20, it is found that the most appropriate conditions rely on growing the QDs at 0.07ML/s and just after QD nucleation, rapidly dropping and again raising 100°C the substrate temperature with respect to the temperature of QD growth. The combination of growing at a fast enough growth rate to promote molecule migration but sufficiently slow to allow QD nucleation, together with the sharp variation of the temperature preserving their shape and composition yield to high density, homogeneous Ino.5Gao.5As SQDs. Besides, it is also demonstrated that this high quality SQDs show excellent optical properties even at room temperature (RT). One of the characteristics by which In0.5Ga0.5As/GaAs SQDs are considered promising candidates for sensing applications is the crucial role that surface plays when interacting with the gases constituting the atmosphere. Therefore, in an attempt to develop sensing devices, the influence of the environment on the physical properties of the samples is evaluated. By comparing the resulting photoluminescence (PL) of SQDs with buried QDs (BQDs), it is found that BQDs do not exhibit any significant variation when changing the environmental conditions whereas, the external conditions greatly act on the SQDs optical properties. On one hand, it is evidenced that PL intensity of SQDs sharply quenches under vacuum and clearly decreases under dry-pure gases atmospheres (N2, O2). On the other hand, it is shown that, in water containing atmospheres, the SQDs PL intensity is maintained with respect to that in air. Moreover, it is found that neither the full width at half maximun nor the emission wavelength manifest any noticeable change indicating that the QDs are not structurally altered by the external atmosphere. These results decisively point to the processes taking place at the surface such as coupling between confined and surface states, to be responsible of this extraordinary behavior. A further analysis of the impact of the atmosphere composition on the optical characteristics is conducted. A sample containing one uncapped In0.5Ga0.5As QDs layer is exposed to different environments. Several solvents presenting different polarity, atomic composition and molecular mass, are used to change the atmosphere composition. It is revealed that low polarity and heavy molecules cause a greater variation on the PL intensity. Besides, oxygen is demonstrated to play a decisive role on the PL response. Results indicate that in presence of oxygen-containing molecules, the PL intensity experiments a less reduction than that suffered in presence of nonoxygen-containing molecules, 90% compared to 77% signal respect to the emission in air. In agreement with these results, it is demonstrated that high polarity and lighter molecules containing oxygen are more easily adsorbed, and consequently, PL intensity is less affected. The presence of defects, unsaturated bonds and in general localized states in the surface are proposed to act as nonradiative recombination centers deteriorating the PL emission of the sample. Therefore, suppression or reduction of the density of such states may lead to an increase or, at least, conservation of the PL signal. This research denotes that the interaction between sample surface and molecules in the atmosphere modifies the surface characteristics altering thus the optical properties. This is attributed to the likely adsoption of some molecules onto the surface passivating the nonradiative recombination centers, and consequently, not deteriorating the PL emission. Aiming for sensors development, samples are processed and electrically characterized under different external conditions. Samples are processed with two square (Ti/Au) contacts. During the processing, especial attention must be paid to the surface treatment. Any process that may damage the surface such as plasma etching or annealing must be avoided to preserve the features of the surface nanostructures. A set of three samples: a GaAs (bulk), In0.5Ga0.5As SQDs and In0.5Ga0.5As surface quantum well (SQW) are subjected to a throughout evaluation. I-V characteristics are measured following the results from the optical characterization. Firstly, the three samples are exposed to vacuum and air. Despite the three samples exhibit a more resistive character in vacuum than in air, it is revealed a much more clear influence of the pressure atmosphere in the SQDs sample. The sheet resistance (Rsh) of SQDs decreases a 99% from its response value under vacuum to its value in air, whereas Rsh of GaAs and In0.5Ga0.5As SQW reduces its value a 31% and a 20%, respectively. Secondly, a rough analysis of the effect of the human breath on the electrical response evidences the enormous influence of moisture (human breath is composed by several components but the one that overwhelms all the rest is the high concentration of water vapor) on the I-V characteristics. Following this result, In0.5Ga0.5As SQDs and In0.5Ga0.5As SQW are subjected to different controlled relative humidity (RH) environments (from 0% to 70%) and electrically characterized. It is found that SQW shows a nearly negligible Rsh variation when increasing the RH in the surroundings. However, the response of SQDs to changes in the RH defines two regions. Below 50%, high sensitive zone, Rsh of SQD decreases by more than one order of magnitude, while above 50% the dependence of Rsh on the RH becomes weaker. These results remark the role of the surface and denote the existence of a finite number of surface states. Nevertheless, most significantly, they highlight the importance not only of the material but also of the morphology. Finally, the impact of the illumination is determined by means of irradiating the In0.5Ga0.5As SQDs and In0.5Ga0.5As SQW samples with different energy and power sources. Once again, SQW does not exhibit any correlation between the surface conductivity and the external conditions. Rsh remains nearly unalterable independently of the energy and power of the incident light. Conversely, Rsh of SQD experiences a decay of one order of magnitude from dark-to-photo conditions. This is attributed to the less density of surface states of SQW compared to that of SQDs. Additionally, a different response of Rsh of SQD with the energy of the impinging light is found. Illuminating with high energy light results in a Rsh reduction of one order of mag nitude under humid atmospheres, whereas it remains nearly unchanged under dry environments. On the contrary, light with energy below the bulk energy bandgap (Eg), shows a negligible effect on the electrical properties regardless the local moisture. This is related to the density of photocarriers generated while lighting up. Illuminating with excitation energy below Eg affects a small absorption volume and thus, a low density of photocarriers may be activated leading to an insignificant contribution to the conductivity. Nonetheless, irradiating with energy above the Eg can excite a high density of photocarriers and greatly improve the surface conductivity. These results demonstrate that both illumination and humidity are therefore needed for sensing. The combination of these two agents improves the surface passivation by means of molecule adsorption reducing the density of surface states, thus modifying the electronic structures, and consequently, promoting the carrier motion.

Computer simulation of the interplay between fractal structures and surrounding heterogeneous multifractal distributions. Applications

In a large number of physical, biological and environmental processes interfaces with high irregular geometry appear separating media (phases) in which the heterogeneity of constituents is present. In this work the quantification of the interplay between irregular structures and surrounding heterogeneous distributions in the plane is made For a geometric set image and a mass distribution (measure) image supported in image, being image, the mass image gives account of the interplay between the geometric structure and the surrounding distribution. A computation method is developed for the estimation and corresponding scaling analysis of image, being image a fractal plane set of Minkowski dimension image and image a multifractal measure produced by random multiplicative cascades. The method is applied to natural and mathematical fractal structures in order to study the influence of both, the irregularity of the geometric structure and the heterogeneity of the distribution, in the scaling of image. Applications to the analysis and modeling of interplay of phases in environmental scenarios are given.

Proactive and reactive thermal aware optimization techniques to minimize the environmental impact of data centers

Data centers are easily found in every sector of the worldwide economy. They are composed of thousands of servers, serving millions of users globally and 24-7. In the last years, e-Science applications such e-Health or Smart Cities have experienced a significant development. The need to deal efficiently with the computational needs of next-generation applications together with the increasing demand for higher resources in traditional applications has facilitated the rapid proliferation and growing of Data Centers. A drawback to this capacity growth has been the rapid increase of the energy consumption of these facilities. In 2010, data center electricity represented 1.3% of all the electricity use in the world. In year 2012 alone, global data center power demand grep 63% to 38GW. A further rise of 17% to 43GW was estimated in 2013. Moreover, Data Centers are responsible for more than 2% of total carbon dioxide emissions.

Proactive and reactive thermal aware optimization techniques to minimize the environmental impact of data centers

Los Centros de Datos se encuentran actualmente en cualquier sector de la economía mundial. Están compuestos por miles de servidores, dando servicio a los usuarios de forma global, las 24 horas del día y los 365 días del año. Durante los últimos años, las aplicaciones del ámbito de la e-Ciencia, como la e-Salud o las Ciudades Inteligentes han experimentado un desarrollo muy significativo. La necesidad de manejar de forma eficiente las necesidades de cómputo de aplicaciones de nueva generación, junto con la creciente demanda de recursos en aplicaciones tradicionales, han facilitado el rápido crecimiento y la proliferación de los Centros de Datos. El principal inconveniente de este aumento de capacidad ha sido el rápido y dramático incremento del consumo energético de estas infraestructuras. En 2010, la factura eléctrica de los Centros de Datos representaba el 1.3% del consumo eléctrico mundial. Sólo en el año 2012, el consumo de potencia de los Centros de Datos creció un 63%, alcanzando los 38GW. En 2013 se estimó un crecimiento de otro 17%, hasta llegar a los 43GW. Además, los Centros de Datos son responsables de más del 2% del total de emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera. Esta tesis doctoral se enfrenta al problema energético proponiendo técnicas proactivas y reactivas conscientes de la temperatura y de la energía, que contribuyen a tener Centros de Datos más eficientes. Este trabajo desarrolla modelos de energía y utiliza el conocimiento sobre la demanda energética de la carga de trabajo a ejecutar y de los recursos de computación y refrigeración del Centro de Datos para optimizar el consumo. Además, los Centros de Datos son considerados como un elemento crucial dentro del marco de la aplicación ejecutada, optimizando no sólo el consumo del Centro de Datos sino el consumo energético global de la aplicación. Los principales componentes del consumo en los Centros de Datos son la potencia de computación utilizada por los equipos de IT, y la refrigeración necesaria para mantener los servidores dentro de un rango de temperatura de trabajo que asegure su correcto funcionamiento. Debido a la relación cúbica entre la velocidad de los ventiladores y el consumo de los mismos, las soluciones basadas en el sobre-aprovisionamiento de aire frío al servidor generalmente tienen como resultado ineficiencias energéticas. Por otro lado, temperaturas más elevadas en el procesador llevan a un consumo de fugas mayor, debido a la relación exponencial del consumo de fugas con la temperatura. Además, las características de la carga de trabajo y las políticas de asignación de recursos tienen un impacto importante en los balances entre corriente de fugas y consumo de refrigeración. La primera gran contribución de este trabajo es el desarrollo de modelos de potencia y temperatura que permiten describes estos balances entre corriente de fugas y refrigeración; así como la propuesta de estrategias para minimizar el consumo del servidor por medio de la asignación conjunta de refrigeración y carga desde una perspectiva multivariable. Cuando escalamos a nivel del Centro de Datos, observamos un comportamiento similar en términos del balance entre corrientes de fugas y refrigeración. Conforme aumenta la temperatura de la sala, mejora la eficiencia de la refrigeración. Sin embargo, este incremente de la temperatura de sala provoca un aumento en la temperatura de la CPU y, por tanto, también del consumo de fugas. Además, la dinámica de la sala tiene un comportamiento muy desigual, no equilibrado, debido a la asignación de carga y a la heterogeneidad en el equipamiento de IT. La segunda contribución de esta tesis es la propuesta de técnicas de asigación conscientes de la temperatura y heterogeneidad que permiten optimizar conjuntamente la asignación de tareas y refrigeración a los servidores. Estas estrategias necesitan estar respaldadas por modelos flexibles, que puedan trabajar en tiempo real, para describir el sistema desde un nivel de abstracción alto. Dentro del ámbito de las aplicaciones de nueva generación, las decisiones tomadas en el nivel de aplicación pueden tener un impacto dramático en el consumo energético de niveles de abstracción menores, como por ejemplo, en el Centro de Datos. Es importante considerar las relaciones entre todos los agentes computacionales implicados en el problema, de forma que puedan cooperar para conseguir el objetivo común de reducir el coste energético global del sistema. La tercera contribución de esta tesis es el desarrollo de optimizaciones energéticas para la aplicación global por medio de la evaluación de los costes de ejecutar parte del procesado necesario en otros niveles de abstracción, que van desde los nodos hasta el Centro de Datos, por medio de técnicas de balanceo de carga. Como resumen, el trabajo presentado en esta tesis lleva a cabo contribuciones en el modelado y optimización consciente del consumo por fugas y la refrigeración de servidores; el modelado de los Centros de Datos y el desarrollo de políticas de asignación conscientes de la heterogeneidad; y desarrolla mecanismos para la optimización energética de aplicaciones de nueva generación desde varios niveles de abstracción. ABSTRACT Data centers are easily found in every sector of the worldwide economy. They consist of tens of thousands of servers, serving millions of users globally and 24-7. In the last years, e-Science applications such e-Health or Smart Cities have experienced a significant development. The need to deal efficiently with the computational needs of next-generation applications together with the increasing demand for higher resources in traditional applications has facilitated the rapid proliferation and growing of data centers. A drawback to this capacity growth has been the rapid increase of the energy consumption of these facilities. In 2010, data center electricity represented 1.3% of all the electricity use in the world. In year 2012 alone, global data center power demand grew 63% to 38GW. A further rise of 17% to 43GW was estimated in 2013. Moreover, data centers are responsible for more than 2% of total carbon dioxide emissions. This PhD Thesis addresses the energy challenge by proposing proactive and reactive thermal and energy-aware optimization techniques that contribute to place data centers on a more scalable curve. This work develops energy models and uses the knowledge about the energy demand of the workload to be executed and the computational and cooling resources available at data center to optimize energy consumption. Moreover, data centers are considered as a crucial element within their application framework, optimizing not only the energy consumption of the facility, but the global energy consumption of the application. The main contributors to the energy consumption in a data center are the computing power drawn by IT equipment and the cooling power needed to keep the servers within a certain temperature range that ensures safe operation. Because of the cubic relation of fan power with fan speed, solutions based on over-provisioning cold air into the server usually lead to inefficiencies. On the other hand, higher chip temperatures lead to higher leakage power because of the exponential dependence of leakage on temperature. Moreover, workload characteristics as well as allocation policies also have an important impact on the leakage-cooling tradeoffs. The first key contribution of this work is the development of power and temperature models that accurately describe the leakage-cooling tradeoffs at the server level, and the proposal of strategies to minimize server energy via joint cooling and workload management from a multivariate perspective. When scaling to the data center level, a similar behavior in terms of leakage-temperature tradeoffs can be observed. As room temperature raises, the efficiency of data room cooling units improves. However, as we increase room temperature, CPU temperature raises and so does leakage power. Moreover, the thermal dynamics of a data room exhibit unbalanced patterns due to both the workload allocation and the heterogeneity of computing equipment. The second main contribution is the proposal of thermal- and heterogeneity-aware workload management techniques that jointly optimize the allocation of computation and cooling to servers. These strategies need to be backed up by flexible room level models, able to work on runtime, that describe the system from a high level perspective. Within the framework of next-generation applications, decisions taken at this scope can have a dramatical impact on the energy consumption of lower abstraction levels, i.e. the data center facility. It is important to consider the relationships between all the computational agents involved in the problem, so that they can cooperate to achieve the common goal of reducing energy in the overall system. The third main contribution is the energy optimization of the overall application by evaluating the energy costs of performing part of the processing in any of the different abstraction layers, from the node to the data center, via workload management and off-loading techniques. In summary, the work presented in this PhD Thesis, makes contributions on leakage and cooling aware server modeling and optimization, data center thermal modeling and heterogeneityaware data center resource allocation, and develops mechanisms for the energy optimization for next-generation applications from a multi-layer perspective.