Aplicação de métodos e técnicas sustentáveis na gestão de resíduos sólidos

O artigo aborda a temática da produção e consumo de bens pela sociedade atual que ocasionam sérios problemas ambientais e sociais devido ao grande descarte de materiais de diversas naturezas. O consumo exagerado é incentivado pelas estratégias de markting que incentivam novas compras e descartes muitas vezes prematuros de produtos e embalagens. A sustentabilidade é um fator importante que deve ser considerado nesse debate pois está diretamente vinculada ao chamado desenvolvimento sustentável, um paradigma ainda em construção. À partir dos princípios gerais do desenvolvimento sustentável podem ser estabelecidos outros que abordem exclusivamente a sustentabilidade com relação ao Gestão e Gerenciamento dos Resíduos Sólidos Urbanos abrangendo as dimensões ambiental/ecológica, econômica e social. As estratégias sustentáveis para esse gerenciamento são investigadas há anos por instituições de pesquisa/ensino, empresas e administração pública no intuito de se alcançar uma solução para os problemas advindos a produção e descarte de resíduos sólidos. O texto apresenta exemplos de ações no Brasil e Espanha no que tange às ações de gestão dos resíduos descartados nesses países, com destaque para a Comunidade de Barcelona.

Participación colaborativa de alumnos mayores en prácticas experimentales de laboratorio y en casos de aprendizaje basado en problemas de asignaturas de Ciencias de la Salud

El envejecimiento de la población requiere educar a los mayores en hábitos de salud para obtener mejor calidad de vida y asegurar estados de mayor autonomía y menor dependencia. Algunas actividades formativas de la Universidad Permanente de la Universidad de Alicante (UPUA) están orientadas a que el alumno adopte un estilo de vida lo más sano posible y conductas positivas de salud. Bajo estas premisas se han impartido 3 asignaturas de ciencias de la salud: “Biología: Bases celulares de la enfermedad” (BBCE), “Medicina básica: cambios del cuerpo humano” (MBCCH) y “Medicina básica: fundamentos de patología humana” (MBFPH). En ellas se fomentó la participación colaborativa de los alumnos para facilitar su aprendizaje implicándolos en tareas atractivas y motivadoras. En BBCE realizaron sencillas experiencias de laboratorio para conocer aspectos básicos del método de investigación científica. Los alumnos entendieron algunos mecanismos elementales del funcionamiento del cuerpo y el origen de ciertas enfermedades a través del conocimiento de la estructura y función de las células, tejidos y órganos. En MBCCH y MBFPH, se recurrieron a las técnicas didácticas de “Aprendizaje Basado en Problemas” (ABP) y “Juegos de rol” para hacer más evidentes las conclusiones de los casos planteados e interiorizar mejor el aprendizaje adquirido. En MBCCH los alumnos comprendieron los cambios debidos a la evolución natural del organismo humano a lo largo de la vida y durante el proceso de enfermar. En MBFPH profundizaron en los mecanismos que originan las principales enfermedades del organismo humano y en su prevención con hábitos saludables.

Análisis del uso de métodos de similitud léxica con conocimiento semántico superficial para mapear la información de enfermería en español

Uno de los problemas actuales en el dominio de la salud es reutilizar y compartir la información clínica entre profesionales, ya que ésta se encuentra escrita usando terminologías específicas. Una posible solución es usar un recurso de conocimiento común sobre el que mapear la información existente. Nuestro objetivo es comprobar si la adición de conocimiento semántico superficial puede mejorar los mapeados establecidos. Para ello experimentamos con un conjunto de etiquetas de NANDA-I y con un conjunto de descripciones de SNOMED-CT en castellano. Los resultados obtenidos en los experimentos muestran que la inclusión de conocimiento semántico superficial mejora significativamente el mapeado léxico entre los dos recursos estudiados.

Estudio y mejora de métodos de registro 3D: aceleración sobre unidades de procesamiento gráfico y caracterización del espacio de transformaciones iniciales

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.