Pliegues de luz. Sobre la arquitectura de Juan Carlos Sancho y Sol Madridejos. Sancho-Madridejos architecture office. Madrid

Juan Carlos Sancho and Sol Madridejos are at the forefront of Madrid's contemporary architectural scene.

A Coordinated Plan for Teaching Software Engineering in the University Rey Juan Carlos.

Un plan para organizar las enseñanzas de la ingeniería del software en las titulaciones de informática de la URJC. Nowadays both industry and academic environments are showing a lot of interest in the Software Engineering discipline. Therefore, it is a challenge for universities to provide students with appropriate training in this area, preparing them for their future professional practice. There are many difficulties to provide that training. The outstanding ones are: the Software Engineering area is too broad and class hours are scarce; the discipline requires a high level of abstraction; it is difficult to reproduce real world situations in the classroom to provide a practical learning environment; the number of students per professor is very high (at least in Spain); companies develop software with a maturity level rarely over level 2 of the CMM for Software (again, at least in Spain) as opposed to what is taught at the University. Besides, there are different levels and study plans, making more difficult to structure the contents to teach in each term and degree. In this paper we present a plan for teaching Software Engineering trying to overcome some of the difficulties above.

La caja bien temperada. Sobre el Museo de arte Contemporáneo de Alicante, MACA, de Juan Carlos Sancho y Sol Madridejos

Artículo sobre el Museo de Arte Contemporáneo de Alicante, el MACA de Juan Carlos Sancho y Sol Madridejos.

Introducción [al libro "La sede de la Real Academia de Ingeniería. Historia del Palacio de los Marqueses de Villafranca"]

En esta introducción se resumen los avatares superados por la Real Academia de Ingeniería hasta conseguir la adjudicación del actual edificio. Alrededor del último cuarto del siglo xx se produjo un movimiento mundial de reconocimiento del papel de la Ingeniería como factor de progreso, que se materializó en la creación de Academias de Ingeniería en numerosos países. La Academia de Ingeniería española fue fundada por S. M. el Rey Juan Carlos I mediante Real Decreto el 29 de abril de 1994 a propuesta del Ministro D. Gustavo Suárez Pertierra. Sus primeros treinta y seis miembros fueron designados por el Ministerio de Educación y Ciencia a propuesta del Instituto de la Ingeniería de España (18 Académicos), las Universidades (7), el Instituto de España ( 6) y la Secretaría de Estado de Universidades e Investigación (5).Desde 1994 a 1998 la Academia estuvo bajo el protectorado del Ministerio de Educación. La Presidencia era ostentada por el Secretario de Estado y, por delegación, por el Académico Excmo. Sr. D. Elías Fereres. Durante estos años se llevaron a cabo numerosas reuniones con el fin de establecer el Reglamento de Régimen Interior, generalmente celebradas en la Escuela de Caminos usando la antigua Sala de Profesores y otros lugares para reuniones esporádicas, como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, el Instituto Eduardo Torroja de Ciencias de la Construcción, etc. Los problemas comenzaron cuando, aprobado el Reglamento, se empezó a elegir a los primeros Académicos Numerarios y se planteó la selección de una sala digna para los actos de ingreso. Afortunadamente, la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Minas de la Universidad Politécnica de Madrid ofreció su espléndido salón de actos para que se celebraran las tomas de posesión y, a partir de entonces, fue utilizado a menudo. Al cumplirse los cuatro primeros años desde la fundación terminó la etapa de protectorado de Ministerio de Educación y el 19 de enero de 1999 se procedió a la elección de la primera Junta de Gobierno autónoma y se acentúo la necesidad de una nueva Sede, entre otras razones por el incremento de los actos públicos de la Academia, la toma de posesión de nuevos Académicos Numerarios y la necesidad de crear una imagen institucional.

El Lexicón de la Real Academia de Ingeniería

La Academia de Ingeniería fue fundada como Corporación de Derecho Público por Real Decreto de S. M. Juan Carlos I el 29 de abril de 1994 y recibió el título de «real» el 14 de julio de 2003. Según indican sus estatutos, se trataba de crear una entidad activa y cualificada en la prospección y análisis crítico de la evolución científica y técnica con capacidad de aconsejar tanto a organismos del Estado como a la sociedad en general. La promoción de la calidad y la competencia de la ingeniería es el objetivo permanente de la RAI. Se intenta cumplir con él actuando en varios frentes. En primer lugar reconociendo el mérito: el de las personas mediante su elección como miembros de la Academia, el de las empresas mediante el Premio Academiae Dilecta, y el de los estudiosos mediante el Premio a los Investigadores Jóvenes. Se han creado foros de discusión, siguiendo diferentes formatos, para tratar sobre grandes temas de actualidad, tales como la aventura aeroespacial, la biotecnología, la seguridad frente a incendios en los túneles, la energía, el impacto medioambiental de las obras de ingeniería y el futuro de las grandes infraestructuras. También es una labor de estímulo de la calidad y competencia la edición de las Comunicaciones a la Academia, donde se remarca la importancia de la innovación invitando a equipos jóvenes a que presenten logros de la ingeniería española que hayan dado lugar a algún resultado tangible y no meramente especulativo. Satélites, nanotecnología, bioingeniería, comunicaciones, etc., son algunos de los temas de las comunicaciones publicadas hasta ahora. Otro delos fines de la Academia, según el artículo 3 de sus estatutos fundacionales es "elaborar y mantener actualizado un lexicón en lengua castellana de términos relativos a la ingeniería", y sobre ello trata este capítulo.

Aportación al análisis de espectros de radiación: estructuras y algoritmos

A lo largo del presente trabajo se investiga la viabilidad de la descomposición automática de espectros de radiación gamma por medio de algoritmos de resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas lineales basados en técnicas de pseudoinversión. La determinación de dichos algoritmos ha sido realizada teniendo en cuenta su posible implementación sobre procesadores de propósito específico de baja complejidad. En el primer capítulo se resumen las técnicas para la detección y medida de la radiación gamma que han servido de base para la confección de los espectros tratados en el trabajo. Se reexaminan los conceptos asociados con la naturaleza de la radiación electromagnética, así como los procesos físicos y el tratamiento electrónico que se hallan involucrados en su detección, poniendo de relieve la naturaleza intrínsecamente estadística del proceso de formación del espectro asociado como una clasificación del número de detecciones realizadas en función de la energía supuestamente continua asociada a las mismas. Para ello se aporta una breve descripción de los principales fenómenos de interacción de la radiación con la materia, que condicionan el proceso de detección y formación del espectro. El detector de radiación es considerado el elemento crítico del sistema de medida, puesto que condiciona fuertemente el proceso de detección. Por ello se examinan los principales tipos de detectores, con especial hincapié en los detectores de tipo semiconductor, ya que son los más utilizados en la actualidad. Finalmente, se describen los subsistemas electrónicos fundamentales para el acondicionamiento y pretratamiento de la señal procedente del detector, a la que se le denomina con el término tradicionalmente utilizado de Electrónica Nuclear. En lo que concierne a la espectroscopia, el principal subsistema de interés para el presente trabajo es el analizador multicanal, el cual lleva a cabo el tratamiento cualitativo de la señal, y construye un histograma de intensidad de radiación en el margen de energías al que el detector es sensible. Este vector N-dimensional es lo que generalmente se conoce con el nombre de espectro de radiación. Los distintos radionúclidos que participan en una fuente de radiación no pura dejan su impronta en dicho espectro. En el capítulo segundo se realiza una revisión exhaustiva de los métodos matemáticos en uso hasta el momento ideados para la identificación de los radionúclidos presentes en un espectro compuesto, así como para determinar sus actividades relativas. Uno de ellos es el denominado de regresión lineal múltiple, que se propone como la aproximación más apropiada a los condicionamientos y restricciones del problema: capacidad para tratar con espectros de baja resolución, ausencia del concurso de un operador humano (no supervisión), y posibilidad de ser soportado por algoritmos de baja complejidad capaces de ser instrumentados sobre procesadores dedicados de alta escala de integración. El problema del análisis se plantea formalmente en el tercer capítulo siguiendo las pautas arriba mencionadas y se demuestra que el citado problema admite una solución en la teoría de memorias asociativas lineales. Un operador basado en este tipo de estructuras puede proporcionar la solución al problema de la descomposición espectral deseada. En el mismo contexto, se proponen un par de algoritmos adaptativos complementarios para la construcción del operador, que gozan de unas características aritméticas especialmente apropiadas para su instrumentación sobre procesadores de alta escala de integración. La característica de adaptatividad dota a la memoria asociativa de una gran flexibilidad en lo que se refiere a la incorporación de nueva información en forma progresiva.En el capítulo cuarto se trata con un nuevo problema añadido, de índole altamente compleja. Es el del tratamiento de las deformaciones que introducen en el espectro las derivas instrumentales presentes en el dispositivo detector y en la electrónica de preacondicionamiento. Estas deformaciones invalidan el modelo de regresión lineal utilizado para describir el espectro problema. Se deriva entonces un modelo que incluya las citadas deformaciones como una ampliación de contribuciones en el espectro compuesto, el cual conlleva una ampliación sencilla de la memoria asociativa capaz de tolerar las derivas en la mezcla problema y de llevar a cabo un análisis robusto de contribuciones. El método de ampliación utilizado se basa en la suposición de pequeñas perturbaciones. La práctica en el laboratorio demuestra que, en ocasiones, las derivas instrumentales pueden provocar distorsiones severas en el espectro que no pueden ser tratadas por el modelo anterior. Por ello, en el capítulo quinto se plantea el problema de medidas afectadas por fuertes derivas desde el punto de vista de la teoría de optimización no lineal. Esta reformulación lleva a la introducción de un algoritmo de tipo recursivo inspirado en el de Gauss-Newton que permite introducir el concepto de memoria lineal realimentada. Este operador ofrece una capacidad sensiblemente mejorada para la descomposición de mezclas con fuerte deriva sin la excesiva carga computacional que presentan los algoritmos clásicos de optimización no lineal. El trabajo finaliza con una discusión de los resultados obtenidos en los tres principales niveles de estudio abordados, que se ofrecen en los capítulos tercero, cuarto y quinto, así como con la elevación a definitivas de las principales conclusiones derivadas del estudio y con el desglose de las posibles líneas de continuación del presente trabajo.---ABSTRACT---Through the present research, the feasibility of Automatic Gamma-Radiation Spectral Decomposition by Linear Algebraic Equation-Solving Algorithms using Pseudo-Inverse Techniques is explored. The design of the before mentioned algorithms has been done having into account their possible implementation on Specific-Purpose Processors of Low Complexity. In the first chapter, the techniques for the detection and measurement of gamma radiation employed to construct the spectra being used throughout the research are reviewed. Similarly, the basic concepts related with the nature and properties of the hard electromagnetic radiation are also re-examined, together with the physic and electronic processes involved in the detection of such kind of radiation, with special emphasis in the intrinsic statistical nature of the spectrum build-up process, which is considered as a classification of the number of individual photon-detections as a function of the energy associated to each individual photon. Fbr such, a brief description of the most important matter-energy interaction phenomena conditioning the detection and spectrum formation processes is given. The radiation detector is considered as the most critical element in the measurement system, as this device strongly conditions the detection process. Fbr this reason, the characteristics of the most frequent detectors are re-examined, with special emphasis on those of semiconductor nature, as these are the most frequently employed ones nowadays. Finally, the fundamental electronic subsystems for preaconditioning and treating of the signal delivered by the detector, classically addresed as Nuclear Electronics, is described. As far as Spectroscopy is concerned, the subsystem most interesting for the scope covered by the present research is the so-called Multichannel Analyzer, which is devoted to the cualitative treatment of the signal, building-up a hystogram of radiation intensity in the range of energies in which the detector is sensitive. The resulting N-dimensional vector is generally known with the ñame of Radiation Spectrum. The different radio-nuclides contributing to the spectrum of a composite source will leave their fingerprint in the resulting spectrum. Through the second chapter, an exhaustive review of the mathematical methods devised to the present moment to identify the radio-nuclides present in the composite spectrum and to quantify their relative contributions, is reviewed. One of the more popular ones is the so-known Múltiple Linear Regression, which is proposed as the best suited approach according to the constraints and restrictions present in the formulation of the problem, i.e., the need to treat low-resolution spectra, the absence of control by a human operator (un-supervision), and the possibility of being implemented as low-complexity algorithms amenable of being supported by VLSI Specific Processors. The analysis problem is formally stated through the third chapter, following the hints established in this context, and it is shown that the addressed problem may be satisfactorily solved under the point of view of Linear Associative Memories. An operator based on this kind of structures may provide the solution to the spectral decomposition problem posed. In the same context, a pair of complementary adaptive algorithms useful for the construction of the solving operator are proposed, which share certain special arithmetic characteristics that render them specially suitable for their implementation on VLSI Processors. The adaptive nature of the associative memory provides a high flexibility to this operator, in what refers to the progressive inclusión of new information to the knowledge base. Through the fourth chapter, this fact is treated together with a new problem to be considered, of a high interest but quite complex nature, as is the treatment of the deformations appearing in the spectrum when instrumental drifts in both the detecting device and the pre-acconditioning electronics are to be taken into account. These deformations render the Linear Regression Model proposed almost unuseful to describe the resulting spectrum. A new model including the drifts is derived as an extensión of the individual contributions to the composite spectrum, which implies a simple extensión of the Associative Memory, which renders this suitable to accept the drifts in the composite spectrum, thus producing a robust analysis of contributions. The extensión method is based on the Low-Amplitude Perturbation Hypothesis. Experimental practice shows that in certain cases the instrumental drifts may provoke severe distortions in the resulting spectrum, which can not be treated with the before-mentioned hypothesis. To cover also these less-frequent cases, through the fifth chapter, the problem involving strong drifts is treated under the point of view of Non-Linear Optimization Techniques. This reformulation carries the study to the consideration of recursive algorithms based on the Gauss-Newton methods, which allow the introduction of Feed-Back Memories, computing elements with a sensibly improved capability to decompose spectra affected by strong drifts. The research concludes with a discussion of the results obtained in the three main levéis of study considerad, which are presented in chapters third, fourth and fifth, toghether with the review of the main conclusions derived from the study and the outline of the main research lines opened by the present work.