Modelos de computación lógica con ADN

La computación molecular es una disciplina que se ocupa del diseño e implementación de dispositivos para el procesamiento de información sobre un sustrato biológico, como el ácido desoxirribonucleico (ADN), el ácido ribonucleico (ARN) o las proteínas. Desde que Watson y Crick descubrieron en los años cincuenta la estructura molecular del ADN en forma de doble hélice, se desencadenaron otros descubrimientos como las enzimas que cortan el ADN o la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), contribuyendo más que signi�cativamente a la irrupción de la tecnología del ADN recombinante. Gracias a esta tecnología y al descenso vertiginoso de los precios de secuenciación y síntesis del ADN, la computación biomolecular pudo abandonar su concepción puramente teórica. En 1994, Leonard Adleman logró resolver un problema de computación NP-completo (El Problema del Camino de Hamilton Dirigido) utilizando únicamente moléculas de ADN. La gran capacidad de procesamiento en paralelo ofrecida por las técnicas del ADN recombinante permitió a Adleman ser capaz de resolver dicho problema en tiempo polinómico, aunque a costa de un consumo exponencial de moléculas de ADN. Utilizando algoritmos similares al de �fuerza bruta� utilizado por Adleman se logró resolver otros problemas NP-completos (por ejemplo, el de Satisfacibilidad de Fórmulas Lógicas / SAT). Pronto se comprendió que la computación con biomolecular no podía competir en velocidad ni precisión con los ordenadores de silicio, por lo que su enfoque y objetivos se centraron en la resolución de problemas biológicos con aplicación biomédica, dejando de lado la resolución de problemas clásicos de computación. Desde entonces se han propuesto diversos modelos de dispositivos biomoleculares que, de forma autónoma (sin necesidad de un bio-ingeniero realizando operaciones de laboratorio), son capaces de procesar como entrada un sustrato biológico y proporcionar una salida también en formato biológico: procesadores que aprovechan la extensión de la Polimerasa, autómatas que funcionan con enzimas de restricción o con deoxiribozimas, circuitos de hibridación competitiva. Esta tesis presenta un conjunto de modelos de dispositivos de ácidos nucleicos escalables, sensibles al tiempo y energéticamente e�cientes, capaces de implementar diversas operaciones de computación lógica aprovechando el fenómeno de la hibridación competitiva del ADN. La capacidad implícita de estos dispositivos para aplicar reglas de inferencia como modus ponens, modus tollens, resolución o el silogismo hipotético tiene un gran potencial. Entre otras funciones, permiten representar implicaciones lógicas (o reglas del tipo SI/ENTONCES), como por ejemplo, �si se da el síntoma 1 y el síntoma 2, entonces estamos ante la enfermedad A�, o �si estamos ante la enfermedad B, entonces deben manifestarse los síntomas 2 y 3�. Utilizando estos módulos lógicos como bloques básicos de construcción, se pretende desarrollar sistemas in vitro basados en sensores de ADN, capaces de trabajar de manera conjunta para detectar un conjunto de síntomas de entrada y producir un diagnóstico de salida. La reciente publicación en la revista Science de un autómata biomolecular de diagnóstico, capaz de tratar las células cancerígenas sin afectar a las células sanas, es un buen ejemplo de la relevancia cientí�ca que este tipo de autómatas tienen en la actualidad. Además de las recién mencionadas aplicaciones en el diagnóstico in vitro, los modelos presentados también tienen utilidad en el diseño de biosensores inteligentes y la construcción de bases de datos con registros en formato biomolecular que faciliten el análisis genómico. El estudio sobre el estado de la cuestión en computación biomolecular que se presenta en esta tesis está basado en un artículo recientemente publicado en la revista Current Bioinformatics. Los nuevos dispositivos presentados en la tesis forman parte de una solicitud de patente de la que la UPM es titular, y han sido presentados en congresos internacionales como Unconventional Computation 2010 en Tokio o Synthetic Biology 2010 en París.

Nuevas oportunidades para la Universidad: Educación para el desarrollo sostenible a través de la lógica borrosa

Se utiliza la lógica borrosa como herramienta para el desarrollo sostenible

Interface discontinuity factors in the modal eigenspace of the multigroup diffusion matrix

Interface discontinuity factors based on the Generalized Equivalence Theory are commonly used in nodal homogenized diffusion calculations so that diffusion average values approximate heterogeneous higher order solutions. In this paper, an additional form of interface correction factors is presented in the frame of the Analytic Coarse Mesh Finite Difference Method (ACMFD), based on a correction of the modal fluxes instead of the physical fluxes. In the ACMFD formulation, implemented in COBAYA3 code, the coupled multigroup diffusion equations inside a homogenized region are reduced to a set of uncoupled modal equations through diagonalization of the multigroup diffusion matrix. Then, physical fluxes are transformed into modal fluxes in the eigenspace of the diffusion matrix. It is possible to introduce interface flux discontinuity jumps as the difference of heterogeneous and homogeneous modal fluxes instead of introducing interface discontinuity factors as the ratio of heterogeneous and homogeneous physical fluxes. The formulation in the modal space has been implemented in COBAYA3 code and assessed by comparison with solutions using classical interface discontinuity factors in the physical space

Operational Modal Analysis on laminated glass beams

Laminated glass is a sandwich element consisting of two or more glass sheets, with one or more interlayers of polyvinyl butyral (PVB). The dynamic response of laminated glass beams and plates can be predicted using analytical or numerical models in which the glass and the PVB are usually modelled as linear-elastic and linear viscoelastic materials, respectively. In this work the dynamic behavior of laminated glass beams are predicted using a finite element model and the analytical model of Ross-Kerwin-Ungar. The numerical and analytical results are compared with those obtained by operational modal analysis performed at different temperatures.

Contribución al estudio de dos conceptos básicos de la lógica fuzzy

La tesis doctoral CONTRIBUCIÓN AL ESTUDIO DE DOS CONCEPTOS BÁSICOS DE LA LÓGICA FUZZY constituye un conjunto de nuevas aportaciones al análisis de dos elementos básicos de la lógica fuzzy: los mecanismos de inferencia y la representación de predicados vagos. La memoria se encuentra dividida en dos partes que corresponden a los dos aspectos señalados. En la Parte I se estudia el concepto básico de «estado lógico borroso». Un estado lógico borroso es un punto fijo de la aplicación generada a partir de la regla de inferencia conocida como modus ponens generalizado. Además, un preorden borroso puede ser representado mediante los preórdenes elementales generados por el conjunto de sus estados lógicos borrosos. El Capítulo 1 está dedicado a caracterizar cuándo dos estados lógicos dan lugar al mismo preorden elemental, obteniéndose también un representante de la clase de todos los estados lógicos que generan el mismo preorden elemental. El Capítulo finaliza con la caracterización del conjunto de estados lógicos borrosos de un preorden elemental. En el Capítulo 2 se obtiene un subconjunto borroso trapezoidal como una clase de una relación de indistinguibilidad. Finalmente, el Capítulo 3 se dedica a estudiar dos tipos de estados lógicos clásicos: los irreducibles y los minimales. En el Capítulo 4, que inicia la Parte II de la memoria, se aborda el problema de obtener la función de compatibilidad de un predicado vago. Se propone un método, basado en el conocimiento del uso del predicado mediante un conjunto de reglas y de ciertos elementos distinguidos, que permite obtener una expresión general de la función de pertenencia generalizada de un subconjunto borroso que realice la función de extensión del predicado borroso. Dicho método permite, en ciertos casos, definir un conjunto de conectivas multivaluadas asociadas al predicado. En el último capítulo se estudia la representación de antónimos y sinónimos en lógica fuzzy a través de auto-morfismos. Se caracterizan los automorfismos sobre el intervalo unidad cuando sobre él se consideran dos operaciones: una t-norma y una t-conorma ambas arquimedianas. The PhD Thesis CONTRIBUCIÓN AL ESTUDIO DE DOS CONCEPTOS BÁSICOS DE LA LÓGICA FUZZY is a contribution to two basic concepts of the Fuzzy Logic. It is divided in two parts, the first is devoted to a mechanism of inference in Fuzzy Logic, and the second to the representation of vague predicates. «Fuzzy Logic State» is the basic concept in Part I. A Fuzzy Logic State is a fixed-point for the mapping giving the Generalized Modus Ponens Rule of inference. Moreover, a fuzzy preordering can be represented by the elementary preorderings generated by its Fuzzy Logic States. Chapter 1 contemplates the identity of elementary preorderings and the selection of representatives for the classes modulo this identity. This chapter finishes with the characterization of the set of Fuzzy Logic States of an elementary preordering. In Chapter 2 a Trapezoidal Fuzzy Set as a class of a relation of Indistinguishability is obtained. Finally, Chapter 3 is devoted to study two types of Classical Logic States: irreducible and minimal. Part II begins with Chapter 4 dealing with the problem of obtaining a Compa¬tibility Function for a vague predicate. When the use of a predicate is known by means of a set of rules and some distinguished elements, a method to obtain the general expression of the Membership Function is presented. This method allows, in some cases, to reach a set of multivalued connectives associated to the predicate. Last Chapter is devoted to the representation of antonyms and synonyms in Fuzzy Logic. When the unit interval [0,1] is endowed with both an archimedean t-norm and a an archi-medean t-conorm, it is showed that the automorphisms' group is just reduced to the identity function.

Diseño de visualizaciones para programación lógica con restricciones

En este se estudia diseños y e implementaciones de paradigmas visuales para observar la ejecución de programas lógicos con restricciones, enfocados hacia la depuración, optimización y enseñanza. Nos centraremos en la representación de datos en ejecuciones CLP, donde perseguimos la representación de variables con restricciones y de las restricciones en sí mismas. Se han implementado dos herramientas, VIFID y TRIFID, que utilizan dichas representaciones y que se usan para mostrar la utilidad de las visualizaciones desarrolladas.

Contribución al estudio de la incompatibilidad y otras medidas relacionadas en la lógica borrosa

Resumen La investigación descrita en esta memoria se enmarca en el campo de la lógica borro¬sa. Más concretamente, en el estudio de la incompatibilidad, de la compatibilidad y de la suplementaridad en los conjuntos borrosos y en los de Atanassov. En este orden de ideas, en el primer capítulo, se construyen, tanto de forma directa como indirecta, funciones apropiadas para medir la incompatibilidad entre dos conjuntos borro-sos. Se formulan algunos axiomas para modelizar la continuidad de dichas funciones, y se determina si las medidas propuestas, y otras nuevas que se introducen, verifican algún tipo de continuidad. Finalmente, se establece la noción de conjuntos borrosos compatibles, se introducen axiomas para medir esta propiedad y se construyen algunas medidas de compa¬tibilidad. El segundo capítulo se dedica al estudio de la incompatibilidad y de la compatibilidad en el campo de los conjuntos de Atanassov. Así, en primer lugar, se presenta una definición axiomática de medida de incompatibilidad en este contexto. Después, se construyen medidas de incompatibilidad por medio de los mismos métodos usados en el caso borroso. Además, se formulan axiomas de continuidad y se determina el tipo de continuidad de las medidas propuestas. Finalmente, se sigue un camino similar al caso borroso para el estudio de la compatibilidad. En el tercer capítulo, después de abordar la antonimia de conjuntos borrosos y de conjuntos de Atanassov, se formalizan las nociones de conjuntos suplementarios en estos dos entornos y se presenta, en ambos casos, un método para obtener medidas de suplementaridad a partir de medidas de incompatibilidad vía antónimos. The research described in this report pertains to the field of fuzzy logic and specifically studies incompatibility, compatibility and supplementarity in fuzzy sets and Atanassov's fuzzy sets. As such is the case, Chapter 1 describes both the direct and indirect construction of appropriate functions for measuring incompatibility between two fuzzy sets. We formulate some axioms for modelling the continuity of functions and determine whether the proposed and other measures introduced satisfy any type of continuity. Chapter 2 focuses on the study of incompatibility and compatibility in the field of Ata¬nassov's fuzzy sets. First, we present an axiomatic definition of incompatibility measure in this field. Then, we use the same methods to construct incompatibility measures as in the fuzzy case. Additionally, we formulate continuity axioms and determine the type of conti¬nuity of the proposed measures. Finally, we take a similar approach as in the fuzzy case to the study of compatibility. After examining the antonymy of fuzzy sets and Atanassov's sets, Chapter 3 formalizes the notions of supplementary sets in these two domains, and, in both cases, presents a method for obtaining supplementarity measures from incompatibility measures via antonyms.

An approach to operational modal analysis using the expectation maximization algorithm

This paper presents the Expectation Maximization algorithm (EM) applied to operational modal analysis of structures. The EM algorithm is a general-purpose method for maximum likelihood estimation (MLE) that in this work is used to estimate state space models. As it is well known, the MLE enjoys some optimal properties from a statistical point of view, which make it very attractive in practice. However, the EM algorithm has two main drawbacks: its slow convergence and the dependence of the solution on the initial values used. This paper proposes two different strategies to choose initial values for the EM algorithm when used for operational modal analysis: to begin with the parameters estimated by Stochastic Subspace Identification method (SSI) and to start using random points. The effectiveness of the proposed identification method has been evaluated through numerical simulation and measured vibration data in the context of a benchmark problem. Modal parameters (natural frequencies, damping ratios and mode shapes) of the benchmark structure have been estimated using SSI and the EM algorithm. On the whole, the results show that the application of the EM algorithm starting from the solution given by SSI is very useful to identify the vibration modes of a structure, discarding the spurious modes that appear in high order models and discovering other hidden modes. Similar results are obtained using random starting values, although this strategy allows us to analyze the solution of several starting points what overcome the dependence on the initial values used.

Modal contribution and state space order selection in operational modal analysis

The estimation of modal parameters of a structure from ambient measurements has attracted the attention of many researchers in the last years. The procedure is now well established and the use of state space models, stochastic system identification methods and stabilization diagrams allows to identify the modes of the structure. In this paper the contribution of each identified mode to the measured vibration is discussed. This modal contribution is computed using the Kalman filter and it is an indicator of the importance of the modes. Also the variation of the modal contribution with the order of the model is studied. This analysis suggests selecting the order for the state space model as the order that includes the modes with higher contribution. The order obtained using this method is compared to those obtained using other well known methods, like Akaike criteria for time series or the singular values of the weighted projection matrix in the Stochastic Subspace Identification method. Finally, both simulated and measured vibration data are used to show the practicability of the derived technique. Finally, it is important to remark that the method can be used with any identification method working in the state space model.

Maximum Likelihood Estimation of Modal Parameters in Structures Using the Expectation Maximization Algorithm

This paper presents a time-domain stochastic system identification method based on maximum likelihood estimation (MLE) with the expectation maximization (EM) algorithm. The effectiveness of this structural identification method is evaluated through numerical simulation in the context of the ASCE benchmark problem on structural health monitoring. The benchmark structure is a four-story, two-bay by two-bay steel-frame scale model structure built in the Earthquake Engineering Research Laboratory at the University of British Columbia, Canada. This paper focuses on Phase I of the analytical benchmark studies. A MATLAB-based finite element analysis code obtained from the IASC-ASCE SHM Task Group web site is used to calculate the dynamic response of the prototype structure. A number of 100 simulations have been made using this MATLAB-based finite element analysis code in order to evaluate the proposed identification method. There are several techniques to realize system identification. In this work, stochastic subspace identification (SSI)method has been used for comparison. SSI identification method is a well known method and computes accurate estimates of the modal parameters. The principles of the SSI identification method has been introduced in the paper and next the proposed MLE with EM algorithm has been explained in detail. The advantages of the proposed structural identification method can be summarized as follows: (i) the method is based on maximum likelihood, that implies minimum variance estimates; (ii) EM is a computational simpler estimation procedure than other optimization algorithms; (iii) estimate more parameters than SSI, and these estimates are accurate. On the contrary, the main disadvantages of the method are: (i) EM algorithm is an iterative procedure and it consumes time until convergence is reached; and (ii) this method needs starting values for the parameters. Modal parameters (eigenfrequencies, damping ratios and mode shapes) of the benchmark structure have been estimated using both the SSI method and the proposed MLE + EM method. The numerical results show that the proposed method identifies eigenfrequencies, damping ratios and mode shapes reasonably well even in the presence of 10% measurement noises. These modal parameters are more accurate than the SSI estimated modal parameters.

Evaluación de la sostenibilidad de proyectos con lógica borrosa

La sostenibilidad constituye un criterio esencial para evaluar la calidad de un proyecto. En este sentido este trabajo presenta el desarrollo de una metodología y un programa para la evaluación de la sostenibilidad social, económica y medio-ambiental de proyectos para llegar a conseguir una evaluación global de sostenibilidad de dichos proyectos. Tradicionalmente los estudios y evaluación de proyectos se realizan sólo desde el punto de vista económico. Se aplica la lógica borrosa a cada uno de los cálculos que se realizan en el análisis global de la sostenibilidad: valoración de indicadores, la evaluación cuantitativa y cualitativa del impacto que produce un proyecto en los diferentes factores medioambientales, sociales y económicos. Cabe destacar que dependiendo del tipo de proyecto se tendrá un peso de cada indicador y de cada factor distinto. Se ha tomado como base la normativa existente para la evaluación del impacto ambiental

Maximum likelihood estimation of new state space models for operational modal analysis

The modal analysis of a structural system consists on computing its vibrational modes. The experimental way to estimate these modes requires to excite the system with a measured or known input and then to measure the system output at different points using sensors. Finally, system inputs and outputs are used to compute the modes of vibration. When the system refers to large structures like buildings or bridges, the tests have to be performed in situ, so it is not possible to measure system inputs such as wind, traffic, . . .Even if a known input is applied, the procedure is usually difficult and expensive, and there are still uncontrolled disturbances acting at the time of the test. These facts led to the idea of computing the modes of vibration using only the measured vibrations and regardless of the inputs that originated them, whether they are ambient vibrations (wind, earthquakes, . . . ) or operational loads (traffic, human loading, . . . ). This procedure is usually called Operational Modal Analysis (OMA), and in general consists on to fit a mathematical model to the measured data assuming the unobserved excitations are realizations of a stationary stochastic process (usually white noise processes). Then, the modes of vibration are computed from the estimated model. The first issue investigated in this thesis is the performance of the Expectation- Maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood estimation of the state space model in the field of OMA. The algorithm is described in detail and it is analysed how to apply it to vibration data. After that, it is compared to another well known method, the Stochastic Subspace Identification algorithm. The maximum likelihood estimate enjoys some optimal properties from a statistical point of view what makes it very attractive in practice, but the most remarkable property of the EM algorithm is that it can be used to address a wide range of situations in OMA. In this work, three additional state space models are proposed and estimated using the EM algorithm: • The first model is proposed to estimate the modes of vibration when several tests are performed in the same structural system. Instead of analyse record by record and then compute averages, the EM algorithm is extended for the joint estimation of the proposed state space model using all the available data. • The second state space model is used to estimate the modes of vibration when the number of available sensors is lower than the number of points to be tested. In these cases it is usual to perform several tests changing the position of the sensors from one test to the following (multiple setups of sensors). Here, the proposed state space model and the EM algorithm are used to estimate the modal parameters taking into account the data of all setups. • And last, a state space model is proposed to estimate the modes of vibration in the presence of unmeasured inputs that cannot be modelled as white noise processes. In these cases, the frequency components of the inputs cannot be separated from the eigenfrequencies of the system, and spurious modes are obtained in the identification process. The idea is to measure the response of the structure corresponding to different inputs; then, it is assumed that the parameters common to all the data correspond to the structure (modes of vibration), and the parameters found in a specific test correspond to the input in that test. The problem is solved using the proposed state space model and the EM algorithm. Resumen El análisis modal de un sistema estructural consiste en calcular sus modos de vibración. Para estimar estos modos experimentalmente es preciso excitar el sistema con entradas conocidas y registrar las salidas del sistema en diferentes puntos por medio de sensores. Finalmente, los modos de vibración se calculan utilizando las entradas y salidas registradas. Cuando el sistema es una gran estructura como un puente o un edificio, los experimentos tienen que realizarse in situ, por lo que no es posible registrar entradas al sistema tales como viento, tráfico, . . . Incluso si se aplica una entrada conocida, el procedimiento suele ser complicado y caro, y todavía están presentes perturbaciones no controladas que excitan el sistema durante el test. Estos hechos han llevado a la idea de calcular los modos de vibración utilizando sólo las vibraciones registradas en la estructura y sin tener en cuenta las cargas que las originan, ya sean cargas ambientales (viento, terremotos, . . . ) o cargas de explotación (tráfico, cargas humanas, . . . ). Este procedimiento se conoce en la literatura especializada como Análisis Modal Operacional, y en general consiste en ajustar un modelo matemático a los datos registrados adoptando la hipótesis de que las excitaciones no conocidas son realizaciones de un proceso estocástico estacionario (generalmente ruido blanco). Posteriormente, los modos de vibración se calculan a partir del modelo estimado. El primer problema que se ha investigado en esta tesis es la utilización de máxima verosimilitud y el algoritmo EM (Expectation-Maximization) para la estimación del modelo espacio de los estados en el ámbito del Análisis Modal Operacional. El algoritmo se describe en detalle y también se analiza como aplicarlo cuando se dispone de datos de vibraciones de una estructura. A continuación se compara con otro método muy conocido, el método de los Subespacios. Los estimadores máximo verosímiles presentan una serie de propiedades que los hacen óptimos desde un punto de vista estadístico, pero la propiedad más destacable del algoritmo EM es que puede utilizarse para resolver un amplio abanico de situaciones que se presentan en el Análisis Modal Operacional. En este trabajo se proponen y estiman tres modelos en el espacio de los estados: • El primer modelo se utiliza para estimar los modos de vibración cuando se dispone de datos correspondientes a varios experimentos realizados en la misma estructura. En lugar de analizar registro a registro y calcular promedios, se utiliza algoritmo EM para la estimación conjunta del modelo propuesto utilizando todos los datos disponibles. • El segundo modelo en el espacio de los estados propuesto se utiliza para estimar los modos de vibración cuando el número de sensores disponibles es menor que vi Resumen el número de puntos que se quieren analizar en la estructura. En estos casos es usual realizar varios ensayos cambiando la posición de los sensores de un ensayo a otro (múltiples configuraciones de sensores). En este trabajo se utiliza el algoritmo EM para estimar los parámetros modales teniendo en cuenta los datos de todas las configuraciones. • Por último, se propone otro modelo en el espacio de los estados para estimar los modos de vibración en la presencia de entradas al sistema que no pueden modelarse como procesos estocásticos de ruido blanco. En estos casos, las frecuencias de las entradas no se pueden separar de las frecuencias del sistema y se obtienen modos espurios en la fase de identificación. La idea es registrar la respuesta de la estructura correspondiente a diferentes entradas; entonces se adopta la hipótesis de que los parámetros comunes a todos los registros corresponden a la estructura (modos de vibración), y los parámetros encontrados en un registro específico corresponden a la entrada en dicho ensayo. El problema se resuelve utilizando el modelo propuesto y el algoritmo EM.

Lógica y volatilidad de la máquina digital

Un método habitual de formarse una idea del futuro de la tecnología es leer a un reducido grupo de personajes, tales como Gates o Negroponte. Estos también confunden sus deseos con la realidad, tienden a ver el mundo en colorines y yerran, pero tienen sobre nosotros la ventaja de que sus palabras son las palabras de un selecto y denso colectivo de superespecialistas a sus órdenes. En parte, ellos son los dueños del futuro, lo están diseñando, construyendo o comprando en sus laboratorios o empresas. Tienen poder.