Transiciones irreversibles en redes complejas

En esta tesis se aborda la emergencia de sincronización en sistemas de osciladores acoplados. En particular, nos centraremos en la emergencia de un tipo de transición discontinua entre el estado incoherente y el estado síncrono, llamada transición explosiva. Este fenómeno es análogo al de las transiciones de fase de primer orden asociadas a los cambios de agregación de la materia, cuya importancia abarca diversos campos, desde la sincronización espontánea de redes neuronales al riesgo de desincronización súbita entre los osciladores que componen la red de suministro de potencia eléctrica. Para analizar el problema, se introducen varios métodos de creciente generalidad cuyo efecto es inducir una transición explosiva al imponer una serie condiciones sobre la topología y las frecuencias naturales de cada oscilador. Así mismo, se aborda el estudio de un modelo algo más complejo con características similares para entender en mayor profundidad las características asociadas a este tipo de transiciones, siendo la histéresis una de las más destacadas. Finalmente, se propone un método cuantitativo para describir la importancia de cada nodo en el proceso de sincronización con el objetivo de estudiar y caracterizar el efecto sobre los nodos del sistema de los diversos métodos que inducen una transición explosiva. Este nuevo enfoque permite descubrir un proceso de frustración de la sincronización local en redes de osciladores acoplados, siendo el responsable de la emergencia de la sincronización explosiva. ABSTRACT In this thesis we address the emergence of synchronization in systems of coupled oscillators in complex networks. We focus our attention on a particular kind of discontinuous transitions, named explosive synchronization, where the system changes abruptly from an incoherent state to a synchronous state. This emergent phenomena is analogous to those first order transitions typically associated with changes among the aggregate states of matter, and it is important in many different fields, such as spontaneous synchronization of neurons or spontaneous desynchronization in power grids. To analyze it, we introduce some methods of increasing generality in order to induce such a discontinuous transition by acting over the topology and the natural frequencies in several different ways. Likewise, we address the study of a more complex model in order to acquire deeper knowledge on the properties of this kind of transitions, where a hysteretic behavior is specially relevant. Finally, we propose a new quantitative approach in order to find the importance of each node in the route to synchronization, aiming to provide a characterization of the effects over the network’s units of the different methods able to induce an explosive transition. This approach allows us to show the inner mechanisms behind such explosive behavior in networks of coupled oscillators, being rooted by a frustration of the local synchronization process previous to the emergence of global coherence.

Cifrado de imágenes digitales basado en teoría del caos: mapas logísticos

Las nuevas tendencias de compartir archivos multimedia a través de redes abiertas, demanda el uso de mejores técnicas de encriptación que garanticen la integridad, disponibilidad y confidencialidad, manteniendo y/o mejorando la eficiencia del proceso de cifrado sobre estos archivos. Hoy en día es frecuente la transferencia de imágenes a través de medios tecnológicos, siendo necesario la actualización de las técnicas de encriptación existentes y mejor aún, la búsqueda de nuevas alternativas. Actualmente los algoritmos criptográficos clásicos son altamente conocidos en medio de la sociedad informática lo que provoca mayor vulnerabilidad, sin contar los altos tiempos de procesamiento al momento de ser utilizados, elevando la probabilidad de ser descifrados y minimizando la disponibilidad inmediata de los recursos. Para disminuir estas probabilidades, el uso de la teoría de caos surge como una buena opción para ser aplicada en un algoritmo que tome partida del comportamiento caótico de los sistemas dinámicos, y aproveche las propiedades de los mapas logísticos para elevar el nivel de robustez en el cifrado. Es por eso que este trabajo propone la creación de un sistema criptográfico basado sobre una arquitectura dividida en dos etapas de confusión y difusión. Cada una de ellas utiliza una ecuación logística para generar números pseudoaleatorios que permitan desordenar la posición del píxel y cambiar su intensidad en la escala de grises. Este proceso iterativo es determinado por la cantidad total de píxeles de una imagen. Finalmente, toda la lógica de cifrado es ejecutada sobre la tecnología CUDA que permite el procesamiento en paralelo. Como aporte sustancial, se propone una nueva técnica de encriptación vanguardista de alta sensibilidad ante ruidos externos manteniendo no solo la confidencialidad de la imagen, sino también la disponibilidad y la eficiencia en los tiempos de proceso.---ABSTRACT---New trends to share multimedia files over open networks, demand the best use of encryption techniques to ensure the integrity, availability and confidentiality, keeping and/or improving the efficiency of the encryption process on these files. Today it is common to transfer pictures through technological networks, thus, it is necessary to update existing techniques encryption, and even better, the searching of new alternatives. Nowadays, classic cryptographic algorithms are highly known in the midst of the information society which not only causes greater vulnerability, but high processing times when this algorithms are used. It raise the probability of being deciphered and minimizes the immediate availability of resources. To reduce these odds, the use of chaos theory emerged as a good option to be applied on an algorithm that takes advantage of chaotic behavior of dynamic systems, and take logistic maps’ properties to raise the level of robustness in the encryption. That is why this paper proposes the creation of a cryptographic system based on an architecture divided into two stages: confusion and diffusion. Each stage uses a logistic equation to generate pseudorandom numbers that allow mess pixel position and change their intensity in grayscale. This iterative process is determined by the total number of pixels of an image. Finally, the entire encryption logic is executed on the CUDA technology that enables parallel processing. As a substantial contribution, it propose a new encryption technique with high sensitivity on external noise not only keeping the confidentiality of the image, but also the availability and efficiency in processing times.

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.