Desarrollo de modelos de predicción de rendimiento de cultivos para fertilización con dosis óptimas económicas y variables de nitrógeno por sitios, mediante aplicaciones de percepción remota.

Objetivo General: Desarrollar modelos de predicción de rendimiento de cultivos para refertilización con dosis óptimas económicas y variables de nitrógeno por sitios dentro del lote, mediante aplicaciones de percepción remota. Específicos: 1) Determinar la relación de la respuesta espectral del cultivo de maíz durante el desarrollo vegetativo con su rendimiento; 2) Generar dosis óptimas económicas y variables de nitrógeno (N) específicas por sitios dentro del lote; 3) Evaluar el rendimiento, la eficiencia del uso de N (EUN) y la rentabilidad de fertilizaciones fijas versus variables.

Estructuras porosas de Titanio-Hidroxiapatita para aplicaciones en implantología

La necesidad de nuevos materiales para ser usados en implantes óseos, con mayor biocompatibilidad y características de oseointegración, hace que la investigación se dirija hacia el uso de diferentes materiales, combinados adecuadamente. Tal es el caso de los implantes de titanio (Ti) recubiertos con hidroxiapatita (HAP). El primero, le brinda al implante sus características mecánicas mientras que la HAP, al ser un cerámico bioactivo, le provee sus excelentes características químicas en la superficie de reacción con el tejido. El problema es que se ha demostrado que hay una incompatibilidad mecánica entre el Ti y la HAP, al poseer propiedades muy distintas. Una solución sería la incorporación de la HAP como parte del implante de titanio, generando un material compuesto o composite de Ti-HAP. La pulvimetalurgia permite, en principio, realizar esta mezcla de materiales, con el agregado beneficioso de porosidad debida al proceso de sinterización involucrado. Este trabajo, como primera parte de un proyecto mayor, se propone utilizar las técnicas pulvimetalúrgicas para obtener un composite poroso de Ti-HAP, para su futura aplicación como material de implante óseo.

Optimización de Arquitecturas de Procesamiento Digital de Señales en Lógica Programable para Aplicaciones en Vuelos No Tripulados

En dispositivos electrónicos de última generación destinados a funciones de comunicación o control automático, los algoritmos de procesamiento digital de señales trasladados al hardware han ocupado un lugar fundamental. Es decir el estado de arte en el área de las comunicaciones y control puede resumirse en algoritmos basados en procesamiento digital de señales. Las implementaciones digitales de estos algoritmos han sido estudiadas en áreas de la informática desde hace tiempo. Sin embargo, aunque el incremento en la complejidad de los algoritmos modernos permite alcanzar desempeños atractivos en aplicaciones específicas, a su vez impone restricciones en la velocidad de operación que han motivado el diseño directamente en hardware de arquitecturas para alto rendimiento. En este contexto, los circuitos electrónicos basados en lógica programable, principalmente los basados en FPGA (Field-Programmable Gate Array), permiten obtener medidas de desempeño altamente confiables que proporcionan el acercamiento necesario hacia el diseño electrónico de circuitos para aplicaciones específicas “ASIC-VLSI” (Application Specific Integrated Circuit - Very Large Scale Integration). En este proyecto se analiza el diseño y la implementación de aquitecturas electrónicas para el procesamiento digital de señales, con el objeto de obtener medidas reales sobre el comportamiento del canal inalámbrico y su influencia sobre la estimación y el control de trayectoria en vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial Vehicle). Para esto se propone analizar un dispositivo híbrido basado en microcontroladores y circuitos FPGA y sobre este mismo dispositivo implementar mediante algoritmo un control de trayectoria que permita mantener un punto fijo en el centro del cuadro de una cámara de video a bordo de un UAV, que sea eficiente en términos de velocidad de operación, dimensiones y consumo de energía.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.

Electroquímica de sustancias de interés en los sistemas agroalimentario y de sanidad animal. Desarrollo de biosensores electroquímicos. Aplicaciones analíticas.Electrochemistry of substances of interest in agroalimentary and animal health systems. Development of electrochemical biosensors. Analytical applications.

Se estudiarán los mecanismos de reacción electroquímica de las micotoxinas (metabolitos tóxicos generados por hongos) citrinina (CIT), patulina (PAT) y moniliformina (MON), de los antioxidantes naturales alfa, beta, gama y delta tocoferoles, de los flavonoides fisetina (FIS), morina (MOR), luteolina (LUT), rutina (RUT), buteina (BUT), naringenina (NAR) y miricetina (MIR) y de las hormonas esteroides estradiol (EDIOL), estrona (EONA) y estriol (ETRIOL). Por otra parte, se implementarán técnicas electroanalíticas para la detección y cuantificación de estos sustratos en muestras de matrices naturales que los contengan. Se realizará el diseño y caracterización de biosensores enzimáticos a partir de peroxidasas y/o fosfatasa alcalina para la determinación de la micotoxina CIT y de los flavonoides y, por otro, de inmunosensores para las micotoxinas ocratoxina A (OTA) y PAT y hormonas. Para el anclaje de enzimas y/o anticuerpos, se estudiarán las propiedades de electrodos modificados por monocapas autoensambladas, nanotubos de carbono y partículas magnéticas. Se usarán las técnicas de voltamperometría cíclica, de onda cuadrada y de redisolución con acumulación adsortiva, espectroscopías de impedancia electroquímica, electrólisis a potencial controlado, uv-vis e IR, microbalanza de cristal de cuarzo y microscopías de alta resolución (SEM, TEM, AFM). La importancia de este proyecto apunta a la obtención de nuevos datos electroquímicos de los sustratos indicados y conocimientos relacionados con la aplicación de electrodos modificados en la preparación de biosensores y en el desarrollo de técnicas alternativas para la determinación de los analitos mencionados precedentemente. Electrochemical reaction mechanisms of mycotoxins (toxic metabolites generated by fungi) citrinin (CIT), Patulin (PAT) and moniliformin (MON), natural antioxidants alpha, beta, gamma and delta tocopherols, flavonoids fisetin (FIS), morin (MOR), luteolin (LUT), rutin (RUT), butein (BUT), naringenin (NAR), miricetin (MIR) and steroid hormones estradiol (EDIOL), estrone (EONA) and estriole (ETRIOL) will be explored. On the other hand, electroanalytical techniques for the detection and quantification of these substrates in samples of natural matrices will be implemented. The design and characterization of enzymatic biosensors from peroxidases and/or from alkaline phosphatase for the determination of CIT and flavonoids, and also of inmunosensors for ochratoxin A (OTA) and PAT and hormones will be performed. For the anchor of enzymes and/or antibody, properties of electrodes modified by self assembled monolayers, carbon nanotubes and magnetic particles will be explored. Cyclic, square wave and adsorptive stripping voltammetries, electrochemical impedance spectroscopy, controlled potential electrolysis, uv-vis and IR, quartz crystal microbalance and high-resolution microcopies (SEM, TEM, AFM) will be used. The importance of this project is aimed at obtaining new electrochemical data for the indicated substrates and knowledge on the application of modified electrodes in preparation of biosensors and in the development of alternative techniques for the determination of the above-mentioned analytes.