La conjetura de Poincaré

Con la ayuda de los grupos de homología – que él mismo había definido – Poincaré dio una clasificación completa de las superficies topológicas, y posteriormente intentó clasificar, con ayuda de estos grupos y también del grupo fundamental, las variedades topológicas de cualquier dimensión. Una de las preguntas que se planteó fue si toda variedad topológica 3-dimensional simplemente conexa era homeomorfa a la esfera S3. Esta pregunta – conocida como la conjetura de Poincaré – ha sido objeto de estudio durante casi 100 años, y ha impulsado de modo notable el desarrollo de la Topología Algebraica. La conjetura se extendió a dimensiones arbitrarias y se fue resolviendo en todas las dimensiones salvo en la dimensión 3 que era aquella en la que había sido originariamente planteada. Por fin en el año 2003, Perelman resolvió la famosa conjetura. Los objetivos de este trabajo son los siguientes: hacer un estudio histórico de la Conjetura de Poincaré y de la clasificación de las variedades topológicas, definir con precisión los conceptos que se usan en la clasificación de las variedades topológicas, presentar una selección de los principales resultados, y por último, construir ejemplos de variedades topológicas que justifiquen el desarrollo de esta teoría.

Género, ideología y prensa digital: la construcción informativa del Día Internacional de la Mujer Trabajadora en www.abc.es y www.elpais.com (2001-2010)

En este trabajo diseccionamos los elementos que integraron las representaciones mediáticas del Día Internacional de la Mujer Trabajadora en dos de las principales cabeceras digitales españolas durante la última década (2001 – 2010). Cada uno de los ciberdiarios significó una tendencia informativa, orientada en función de determinadas características contextuales: www.abc.es construyó una cobertura centrada en el simbolismo conmemorativo de esta fecha, mientras que www.elpais.com diseñó una escenificación crítica, preocupada por temas o problemas más que por alusiones nominales. Junto a las conclusiones de tipo general se proponen algunos hallazgos instrumentales, ya que utilizamos como metodología principal el análisis de contenido informatizado, una técnica pionera en el ámbito de los estudios de género y los medios de comunicación. El análisis de las frecuencias léxicas no jerarquizadas permite la reconstrucción del sentido de una representación mediática mediante la deconstrucción de sus vestigios. Y en ese aspecto mostramos algunas escalas que pueden ser incorporadas a otros análisis específicos porque, entre otros logros, estimulan la objetividad, favorecen la precisión y evitan en gran medida las injerencias personales del investigador.

Análisis comparativo de métodos de calibrado para sensores RGB-D y su influencia en el registro de múltiples vistas

Los sensores de propósito general RGB-D son dispositivos capaces de proporcionar información de color y de profundidad de la escena. Debido al amplio rango de aplicación que tienen estos sensores, despiertan gran interés en múltiples áreas, provocando que en algunos casos funcionen al límite de sensibilidad. Los métodos de calibración resultan más importantes, si cabe, para este tipo de sensores para mejorar la precisión de los datos adquiridos. Por esta razón, resulta de enorme transcendencia analizar y estudiar el calibrado de estos sensores RGBD de propósito general. En este trabajo se ha realizado un estudio de las diferentes tecnologías empleadas para determinar la profundidad, siendo la luz estructurada y el tiempo de vuelo las más comunes. Además, se ha analizado y estudiado aquellos parámetros del sensor que influyen en la obtención de los datos con precisión adecuada dependiendo del problema a tratar. El calibrado determina, como primer elemento del proceso de visión, los parámetros característicos que definen un sistema de visión artificial, en este caso, aquellos que permiten mejorar la exactitud y precisión de los datos aportados. En este trabajo se han analizado tres algoritmos de calibración, tanto de propósito general como de propósito específico, para llevar a cabo el proceso de calibrado de tres sensores ampliamente utilizados: Microsoft Kinect, PrimeSense Carmine 1.09 y Microsoft Kinect v2. Los dos primeros utilizan la tecnología de luz estructurada para determinar la profundidad, mientras que el tercero utiliza tiempo de vuelo. La experimentación realizada permite determinar de manera cuantitativa la exactitud y la precisión de los sensores y su mejora durante el proceso de calibrado, aportando los mejores resultados para cada caso. Finalmente, y con el objetivo de mostrar el proceso de calibrado en un sistema de registro global, diferentes pruebas han sido realizadas con el método de registro µ-MAR. Se ha utilizado inspección visual para determinar el comportamiento de los datos de captura corregidos según los resultados de los diferentes algoritmos de calibrado. Este hecho permite observar la importancia de disponer de datos exactos para ciertas aplicaciones como el registro 3D de una escena.

Descubrimiento de fármacos basado en cribado virtual refinado con enfoques neuronales paralelos

En el campo de la medicina clínica es crucial poder determinar la seguridad y la eficacia de los fármacos actuales y además acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos activos. Para ello se llevan a cabo ensayos de laboratorio, que son métodos muy costosos y que requieren mucho tiempo. Sin embargo, la bioinformática puede facilitar enormemente la investigación clínica para los fines mencionados, ya que proporciona la predicción de la toxicidad de los fármacos y su actividad en enfermedades nuevas, así como la evolución de los compuestos activos descubiertos en ensayos clínicos. Esto se puede lograr gracias a la disponibilidad de herramientas de bioinformática y métodos de cribado virtual por ordenador (CV) que permitan probar todas las hipótesis necesarias antes de realizar los ensayos clínicos, tales como el docking estructural, mediante el programa BINDSURF. Sin embargo, la precisión de la mayoría de los métodos de CV se ve muy restringida a causa de las limitaciones presentes en las funciones de afinidad o scoring que describen las interacciones biomoleculares, e incluso hoy en día estas incertidumbres no se conocen completamente. En este trabajo abordamos este problema, proponiendo un nuevo enfoque en el que las redes neuronales se entrenan con información relativa a bases de datos de compuestos conocidos (proteínas diana y fármacos), y se aprovecha después el método para incrementar la precisión de las predicciones de afinidad del método de CV BINDSURF.