Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Algoritmos para mineria de datos con redes de neuronas

Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.

Detection and Tracking of Dynamic Objects. A MultiRobot approach to Critical Infrastructures Surveillance.

Despite that Critical Infrastructures (CIs) security and surveillance are a growing concern for many countries and companies, Multi Robot Systems (MRSs) have not been yet broadly used in this type of facilities. This dissertation presents a novel study of the challenges arisen by the implementation of this type of systems and proposes solutions to specific problems. First, a comprehensive analysis of different types of CIs has been carried out, emphasizing the influence of the different characteristics of the facilities in the design of a security and surveillance MRS. One of the most important needs for the surveillance of a CI is the detection of intruders. From a technical point of view this problem can be abstracted as equivalent to the Detection and Tracking of Mobile Objects (DATMO). This dissertation proposes algorithms to solve this specific problem in a CI environment. Using 3D range images of the environment as input data, two detection algorithms for ground robots have been developed. These detection algorithms provide a list of moving objects in the robot detection area. Direct image differentiation and computer vision techniques are used when the robot is static. Alternatively, multi-layer ground reconstructions are compared to detect the dynamic objects when the robot is moving. Since CIs usually spread over large areas, it is very useful to incorporate aerial vehicles in the surveillance MRS. Therefore, a moving object detection algorithm for aerial vehicles has been also developed. This algorithm compares the real optical flow obtained from a down-face oriented camera with an artificial optical flow computed using a RANSAC based homography matrix. Two tracking algorithms have been developed to follow the moving objects trajectories. These algorithms can efficiently handle occlusions and crossings, as well as exchange information among robots. The multirobot tracking can be applied to any type of communication structure: centralized, decentralized or a combination of both. Even more, the developed tracking algorithms are independent of the detection algorithms and could be potentially used with other detection procedures or even with static sensors, such as cameras. In addition, using the 3D point clouds available to the robots, a relative localization algorithm has been developed to improve the position estimation of a given robot with observations from other robots. All the developed algorithms have been extensively tested in different simulated CIs using the Webots robotics simulator. Furthermore, the algorithms have also been validated with real robots operating in real scenarios. In conclusion, this dissertation presents a multirobot approach to Critical Infrastructure Surveillance, mainly focusing on Detecting and Tracking Dynamic Objects.

Sintetizador analógico en Arduino

Este proyecto consiste en el diseño y construcción de un sintetizador basado en el chip 6581 Sound Interface Device (SID). Este chip era el encargado de la generación de sonido en el Commodore 64, ordenador personal comercializado en 1982, y fue el primer sintetizador complejo construido para ordenador. El chip en cuestión es un sintetizador de tres voces, cada una de ellas capaz de generar cuatro diferentes formas de onda. Cada voz tiene control independiente de varios parámetros, permitiendo una relativamente amplia variedad de sonidos y efectos, muy útil para su uso en videojuegos. Además está dotado de un filtro programable para conseguir distintos timbres mediante síntesis sustractiva. El sintetizador se ha construido sobre Arduino, una plataforma de electrónica abierta concebida para la creación de prototipos, consistente en una placa de circuito impreso con un microcontrolador, programable desde un PC para que realice múltiples funciones (desde encender LEDs hasta controlar servomecanismos en robótica, procesado y transmisión de datos, etc.). El sintetizador es controlable vía MIDI, por ejemplo, desde un teclado de piano. A través de MIDI recibe información tal como qué notas debe tocar, o los valores de los parámetros del SID que modifican las propiedades del sonido. Además, toda esa información también la puede recibir de un PC mediante una conexión USB. Se han construido dos versiones del sintetizador: una versión “hardware”, que utiliza el SID para la generación de sonido, y otra “software”, que reemplaza el SID por un emulador, es decir, un programa que se comporta (en la medida de lo posible) de la misma manera que el SID. El emulador se ha implementado en un microcontrolador Atmega 168 de Atmel, el mismo que utiliza Arduino. ABSTRACT. This project consists on design and construction of a synthesizer which is based on chip 6581 Sound Interface Device (SID). This chip was used for sound generation on the Commodore 64, a home computer presented in 1982, and it was the first complex synthesizer built for computers. The chip is a three-voice synthesizer, each voice capable of generating four different waveforms. Each voice has independent control of several parameters, allowing a relatively wide variety of sounds and effects, very useful for its use on videogames. It also includes a programmable filter, allowing more timbre control via subtractive synthesis. The synthesizer has been built on Arduino, an open-source electronics prototyping platform that consists on a printed circuit board with a microcontroller, which is programmable with a computer to do several functions (lighting LEDs, controlling servomechanisms on robotics, data processing or transmission, etc.). The synthesizer is controlled via MIDI, in example, from a piano-type keyboard. It receives from MIDI information such as the notes that should be played or SID’s parameter values that modify the sound. It also can receive that information from a PC via USB connection. Two versions of the synthesizer have been built: a hardware one that uses the SID chip for sound generation, and a software one that replaces SID by an emulator, it is, a program that behaves (as far as possible) in the same way the SID would. The emulator is implemented on an Atmel’s Atmega 168 microcontroller, the same one that is used on Arduino.

Arquitectura de Control para la Conducción Autónoma de Vehículos en Entornos Urbanos y Autovías

Hoy en día, el desarrollo tecnológico en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS por sus siglas en inglés) ha permitido dotar a los vehículos con diversos sistemas de ayuda a la conducción (ADAS, del inglés advanced driver assistance system), mejorando la experiencia y seguridad de los pasajeros, en especial del conductor. La mayor parte de estos sistemas están pensados para advertir al conductor sobre ciertas situaciones de riesgo, como la salida involuntaria del carril o la proximidad de obstáculos en el camino. No obstante, también podemos encontrar sistemas que van un paso más allá y son capaces de cooperar con el conductor en el control del vehículo o incluso relegarlos de algunas tareas tediosas. Es en este último grupo donde se encuentran los sistemas de control electrónico de estabilidad (ESP - Electronic Stability Program), el antibloqueo de frenos (ABS - Anti-lock Braking System), el control de crucero (CC - Cruise Control) y los más recientes sistemas de aparcamiento asistido. Continuando con esta línea de desarrollo, el paso siguiente consiste en la supresión del conductor humano, desarrollando sistemas que sean capaces de conducir un vehículo de forma autónoma y con un rendimiento superior al del conductor. En este trabajo se presenta, en primer lugar, una arquitectura de control para la automatización de vehículos. Esta se compone de distintos componentes de hardware y software, agrupados de acuerdo a su función principal. El diseño de la arquitectura parte del trabajo previo desarrollado por el Programa AUTOPIA, aunque introduce notables aportaciones en cuanto a la eficiencia, robustez y escalabilidad del sistema. Ahondando un poco más en detalle, debemos resaltar el desarrollo de un algoritmo de localización basado en enjambres de partículas. Este está planteado como un método de filtrado y fusión de la información obtenida a partir de los distintos sensores embarcados en el vehículo, entre los que encontramos un receptor GPS (Global Positioning System), unidades de medición inercial (IMU – Inertial Measurement Unit) e información tomada directamente de los sensores embarcados por el fabricante, como la velocidad de las ruedas y posición del volante. Gracias a este método se ha conseguido resolver el problema de la localización, indispensable para el desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Continuando con el trabajo de investigación, se ha estudiado la viabilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje y adaptación al diseño de controladores para el vehículo. Como punto de partida se emplea el método de Q-learning para la generación de un controlador borroso lateral sin ningún tipo de conocimiento previo. Posteriormente se presenta un método de ajuste on-line para la adaptación del control longitudinal ante perturbaciones impredecibles del entorno, como lo son los cambios en la inclinación del camino, fricción de las ruedas o peso de los ocupantes. Para finalizar, se presentan los resultados obtenidos durante un experimento de conducción autónoma en carreteras reales, el cual se llevó a cabo en el mes de Junio de 2012 desde la población de San Lorenzo de El Escorial hasta las instalaciones del Centro de Automática y Robótica (CAR) en Arganda del Rey. El principal objetivo tras esta demostración fue validar el funcionamiento, robustez y capacidad de la arquitectura propuesta para afrontar el problema de la conducción autónoma, bajo condiciones mucho más reales a las que se pueden alcanzar en las instalaciones de prueba. ABSTRACT Nowadays, the technological advances in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field have led the development of several driving assistance systems (ADAS). These solutions are designed to improve the experience and security of all the passengers, especially the driver. For most of these systems, the main goal is to warn drivers about unexpected circumstances leading to risk situations such as involuntary lane departure or proximity to other vehicles. However, other ADAS go a step further, being able to cooperate with the driver in the control of the vehicle, or even overriding it on some tasks. Examples of this kind of systems are the anti-lock braking system (ABS), cruise control (CC) and the recently commercialised assisted parking systems. Within this research line, the next step is the development of systems able to replace the human drivers, improving the control and therefore, the safety and reliability of the vehicles. First of all, this dissertation presents a control architecture design for autonomous driving. It is made up of several hardware and software components, grouped according to their main function. The design of this architecture is based on the previous works carried out by the AUTOPIA Program, although notable improvements have been made regarding the efficiency, robustness and scalability of the system. It is also remarkable the work made on the development of a location algorithm for vehicles. The proposal is based on the emulation of the behaviour of biological swarms and its performance is similar to the well-known particle filters. The developed method combines information obtained from different sensors, including GPS, inertial measurement unit (IMU), and data from the original vehicle’s sensors on-board. Through this filtering algorithm the localization problem is properly managed, which is critical for the development of autonomous driving systems. The work deals also with the fuzzy control tuning system, a very time consuming task when done manually. An analysis of learning and adaptation techniques for the development of different controllers has been made. First, the Q-learning –a reinforcement learning method– has been applied to the generation of a lateral fuzzy controller from scratch. Subsequently, the development of an adaptation method for longitudinal control is presented. With this proposal, a final cruise control controller is able to deal with unpredictable environment disturbances, such as road slope, wheel’s friction or even occupants’ weight. As a testbed for the system, an autonomous driving experiment on real roads is presented. This experiment was carried out on June 2012, driving from San Lorenzo de El Escorial up to the Center for Automation and Robotics (CAR) facilities in Arganda del Rey. The main goal of the demonstration was validating the performance, robustness and viability of the proposed architecture to deal with the problem of autonomous driving under more demanding conditions than those achieved on closed test tracks.

VladBot. Robot para posicionamiento de medida

VladBot es un robot autónomo diseñado para posicionar en interiores un micrófono de medida. Este prototipo puede valorar la idea de automatizar medidas acústicas en interiores mediante un robot autónomo. Posee dos ruedas motrices y una rueda loca. Ésta rueda loca aporta maniobrabilidad al robot. Un soporte extensible hecho de aluminio sostiene el micrófono de medida. VladBot ha sido diseñado con tecnologías de bajo coste y bajo una plataforma abierta, Arduino. Arduino es una plataforma electrónica libre. Esto quiere decir que los usuarios tienen libre acceso a toda la información referente a los micro-controladores (hardware) y referente al software. Ofrece un IDE (Integrated Development Environment, en español, Entorno de Desarrollo Integrado) de forma gratuita y con un sencillo lenguaje de programación, con el que se pueden realizar proyectos de cualquier tipo. Además, los usuarios disponen de un foro donde encontrar ayuda, “Arduino Forum”. VladBot se comunica con el usuario a través de Bluetooth, creando un enlace fiable y con un alcance suficiente (aproximadamente 100 metros) para que controlar a VladBot desde una sala contigua. Hoy en día, Bluetooth es una tecnología implantada en casi todos los ordenadores, por lo que no necesario ningún sistema adicional para crear dicho enlace. Esta comunicación utiliza un protocolo de comunicaciones, JSON (JavaScript Object Notation). JSON hace que la comunicación sea más fiable, ya que sólo un tipo de mensajes preestablecidos son reconocidos. Gracias a este protocolo es posible la comunicación con otro software, permitiendo crear itinerarios en otro programa externo. El diseño de VladBot favorece su evolución hasta un sistema más preciso ya que el usuario puede realizar modificaciones en el robot. El código que se proporciona puede ser modificado, aumentando las funcionalidades de VladBot o mejorándolas. Sus componentes pueden ser cambiados también (incluso añadir nuevos dispositivos) para aumentar sus capacidades. Vladbot es por tanto, un sistema de transporte (de bajo coste) para un micrófono de medida que se puede comunicar inalámbricamente con el usuario de manera fiable. ABSTRACT. VladBot is an autonomous robot designed to indoor positioning of a measurement microphone. This prototype can value the idea of making automatic acoustic measurements indoor with an autonomous robot. It has two drive wheels and a caster ball. This caster ball provides manoeuvrability to the robot. An extendible stand made in aluminium holds the measurement microphone. VladBot has been designed with low cost technologies and under an open-source platform, Arduino. Arduino is a freeFsource electronics platform. This means that users have free access to all the information about micro-controllers (hardware) and about the software. Arduino offers a free IDE (Integrated Development Environment) with an easy programming language, which any kind of project can be made with. Besides, users have a forum where find help, “Arduino Forum”. VladBot communicates with the user by Bluetooth, creating a reliable link with enough range (100 meters approximately) for controlling VladBot in the next room. Nowadays, Bluetooth is a technology embedded in almost laptops, so it is not necessary any additional system for create this link. This communication uses a communication protocol, JSON (JavaScript Object Notation). JSON makes the communication more reliable, since only a preFestablished kind of messages are recognised. Thanks to this protocol is possible the communication with another software, allowing to create routes in an external program. VladBot´s design favours its evolution to an accurate system since the user can make modifications in the robot. The code given can be changed, increasing VladBot´s uses or improving these uses. Their components can be changed too (even new devices can be added) for increasing its abilities. So, VladBot is a (low cost) transport system for a measurement microphone, which can communicate with the user in a reliable way.

Microstructural segmentation of 3D images of alsphalt specimen using Matlab engine

En este proyecto se ha desarrollado un código de MATLAB para el procesamiento de imágenes tomográficas 3D, de muestras de asfalto de carreteras en Polonia. Estas imágenes en 3D han sido tomadas por un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz (LUT). El objetivo de este proyecto es crear una herramienta que se pueda utilizar para estudiar las diferentes muestras de asfalto 3D y pueda servir para estudiar las pruebas de estrés que experimentan las muestras en el laboratorio. Con el objetivo final de encontrar soluciones a la degradación sufrida en las carreteras de Polonia, debido a diferentes causas, como son las condiciones meteorológicas. La degradación de las carreteras es un tema que se ha investigado desde hace muchos años, debido a la fuerte degradación causada por diferentes factores como son climáticos, la falta de mantenimiento o el tráfico excesivo en algunos casos. Es en Polonia, donde estos tres factores hacen que la composición de muchas carreteras se degrade rápidamente, sobre todo debido a las condiciones meteorológicas sufridas a lo largo del año, con temperaturas que van desde 30° C en verano a -20° C en invierno. Esto hace que la composición de las carreteras sufra mucho y el asfalto se levante, lo que aumenta los costos de mantenimiento y los accidentes de carretera. Este proyecto parte de la base de investigación que se lleva a cabo en la LUT, tratando de mejorar el análisis de las muestras de asfalto, por lo que se realizarán las pruebas de estrés y encontrar soluciones para mejorar el asfalto en las carreteras polacas. Esto disminuiría notablemente el costo de mantenimiento. A pesar de no entrar en aspectos muy técnicos sobre el asfalto y su composición, se ha necesitado realizar un estudio profundo sobre todas sus características, para crear un código capaz de obtener los mejores resultados. Por estas razones, se ha desarrollado en Matlab, los algoritmos que permiten el estudio de los especímenes 3D de asfalto. Se ha utilizado este software, ya que Matlab es una poderosa herramienta matemática que permite operar con matrices para realización de operaciones rápidamente, permitiendo desarrollar un código específico para el tratamiento y procesamiento de imágenes en 3D. Gracias a esta herramienta, estos algoritmos realizan procesos tales como, la segmentación de la imagen 3D, pre y post procesamiento de la imagen, filtrado o todo tipo de análisis microestructural de las muestras de asfalto que se están estudiando. El código presentado para la segmentación de las muestras de asfalto 3D es menos complejo en su diseño y desarrollo, debido a las herramientas de procesamiento de imágenes que incluye Matlab, que facilitan significativamente la tarea de programación, así como el método de segmentación utilizado. Respecto al código, este ha sido diseñado teniendo en cuenta el objetivo de facilitar el trabajo de análisis y estudio de las imágenes en 3D de las muestras de asfalto. Por lo tanto, el principal objetivo es el de crear una herramienta para el estudio de este código, por ello fue desarrollado para que pueda ser integrado en un entorno visual, de manera que sea más fácil y simple su utilización. Ese es el motivo por el cual todos estos algoritmos y funciones, que ha sido desarrolladas, se integrarán en una herramienta visual que se ha desarrollado con el GUIDE de Matlab. Esta herramienta ha sido creada en colaboración con Jorge Vega, y fue desarrollada en su proyecto final de carrera, cuyo título es: Segmentación microestructural de Imágenes en 3D de la muestra de asfalto utilizando Matlab. En esta herramienta se ha utilizado todo las funciones programadas en este proyecto, y tiene el objetivo de desarrollar una herramienta que permita crear un entorno gráfico intuitivo y de fácil uso para el estudio de las muestras de 3D de asfalto. Este proyecto se ha dividido en 4 capítulos, en un primer lugar estará la introducción, donde se presentarán los aspectos más importante que se va a componer el proyecto. En el segundo capítulo se presentarán todos los datos técnicos que se han tenido que estudiar para desarrollar la herramienta, entre los que cabe los tres temas más importantes que se han estudiado en este proyecto: materiales asfálticos, los principios de la tomografías 3D y el procesamiento de imágenes. Esta será la base para el tercer capítulo, que expondrá la metodología utilizada en la elaboración del código, con la explicación del entorno de trabajo utilizado en Matlab y todas las funciones de procesamiento de imágenes utilizadas. Además, se muestra todo el código desarrollado, así como una descripción teórica de los métodos utilizados para el pre-procesamiento y segmentación de las imagenes en 3D. En el capítulo 4, se mostrarán los resultados obtenidos en el estudio de una de las muestras de asfalto, y, finalmente, el último capítulo se basa en las conclusiones sobre el desarrollo de este proyecto. En este proyecto se ha llevado han realizado todos los puntos que se establecieron como punto de partida en el anteproyecto para crear la herramienta, a pesar de que se ha dejado para futuros proyectos nuevas posibilidades de este codigo, como por ejemplo, la detección automática de las diferentes regiones de una muestra de asfalto debido a su composición. Como se muestra en este proyecto, las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizan cada vez más en multitud áreas, como pueden ser industriales o médicas. En consecuencia, este tipo de proyecto tiene multitud de posibilidades, y pudiendo ser la base para muchas nuevas aplicaciones que se puedan desarrollar en un futuro. Por último, se concluye que este proyecto ha contribuido a fortalecer las habilidades de programación, ampliando el conocimiento de Matlab y de la teoría de procesamiento de imágenes. Del mismo modo, este trabajo proporciona una base para el desarrollo de un proyecto más amplio cuyo alcance será una herramienta que puedas ser utilizada por el equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz y en futuros proyectos. ABSTRACT In this project has been developed one code in MATLAB to process X-ray tomographic 3D images of asphalt specimens. These images 3D has been taken by a research team of the Lodz University of Technology (LUT). The aim of this project is to create a tool that can be used to study differents asphalt specimen and can be used to study them after stress tests undergoing the samples. With the final goal to find solutions to the degradation suffered roads in Poland due to differents causes, like weather conditions. The degradation of the roads is an issue that has been investigated many years ago, due to strong degradation suffered caused by various factors such as climate, poor maintenance or excessive traffic in some cases. It is in Poland where these three factors make the composition of many roads degrade rapidly, especially due to the weather conditions suffered along the year, with temperatures ranging from 30 o C in summer to -20 ° C in winter. This causes the roads suffers a lot and asphalt rises shortly after putting, increasing maintenance costs and road accident. This project part of the base that research is taking place at the LUT, in order to better analyze the asphalt specimens, they are tested for stress and find solutions to improve the asphalt on Polish roads. This would decrease remarkable maintenance cost. Although this project will not go into the technical aspect as asphalt and composition, but it has been required a deep study about all of its features, to create a code able to obtain the best results. For these reasons, there have been developed in Matlab, algorithms that allow the study of 3D specimens of asphalt. Matlab is a powerful mathematical tool, which allows arrays operate fastly, allowing to develop specific code for the treatment and processing of 3D images. Thus, these algorithms perform processes such as the multidimensional matrix sgementation, pre and post processing with the same filtering algorithms or microstructural analysis of asphalt specimen which being studied. All these algorithms and function that has been developed to be integrated into a visual tool which it be developed with the GUIDE of Matlab. This tool has been created in the project of Jorge Vega which name is: Microstructural segmentation of 3D images of asphalt specimen using Matlab engine. In this tool it has been used all the functions programmed in this project, and it has the aim to develop an easy and intuitive graphical environment for the study of 3D samples of asphalt. This project has been divided into 4 chapters plus the introduction, the second chapter introduces the state-of-the-art of the three of the most important topics that have been studied in this project: asphalt materials, principle of X-ray tomography and image processing. This will be the base for the third chapter, which will outline the methodology used in developing the code, explaining the working environment of Matlab and all the functions of processing images used. In addition, it will be shown all the developed code created, as well as a theoretical description of the methods used for preprocessing and 3D image segmentation. In Chapter 4 is shown the results obtained from the study of one of the specimens of asphalt, and finally the last chapter draws the conclusions regarding the development of this project.

Provisión de servicios de procesado de imágenes basados en arquitecturas orientadas a servicios

Con este proyecto se pretende crear un procedimiento general para la implantación de aplicaciones de procesado de imágenes en cámaras de video IP y la distribución de dicha información mediante Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA). El objetivo principal es crear una aplicación que se ejecute en una cámara de video IP y realice un procesado básico sobre las imágenes capturadas (detección de colores, formas y patrones) permitiendo distribuir el resultado del procesado mediante las arquitecturas SOA descritas en la especificación DPWS (Device Profile for Web Services). El estudio se va a centrar principalmente en la transformación automática de código de procesado de imágenes escrito en Matlab (archivos .m) a un código C ANSI (archivos .c) que posteriormente se compilará para la arquitectura del procesador de la cámara (arquitectura CRIS, similar a la RISC pero con un conjunto reducido de instrucciones). ABSTRACT. This project aims to create a general procedure for the implementation of image processing applications in IP video cameras and the distribution of such information through Service Oriented Architectures (SOA). The main goal is to create an application that runs on IP video camera and carry out a basic processing on the captured images ( color detection, shapes and patterns) allowing to distribute the result of process by SOA architectures described in the DPWS specification (Device Profile for Web Services). The study will focus primarily on the automated transform of image processing code written in Matlab files (. M) to ANSI C code files (. C) which is then compiled to the processor architecture of the camera (CRIS architecture , similar to the RISC but with a reduced instruction set).

PREDIRCAM eHealth platform for individualized telemedical assistance for lifestyle modification in the treatment of obesity, diabetes, and cardiometabolic risk prevention: a pilot study (PREDIRCAM 1)

Background: Healthy diet and regular physical activity are powerful tools in reducing diabetes and cardiometabolic risk. Various international scientific and health organizations have advocated the use of new technologies to solve these problems. The PREDIRCAM project explores the contribution that a technological system could offer for the continuous monitoring of lifestyle habits and individualized treatment of obesity as well as cardiometabolic risk prevention. Methods: PREDIRCAM is a technological platform for patients and professionals designed to improve the effectiveness of lifestyle behavior modifications through the intensive use of the latest information and communication technologies. The platform consists of a web-based application providing communication interface with monitoring devices of physiological variables, application for monitoring dietary intake, ad hoc electronic medical records, different communication channels, and an intelligent notification system. A 2-week feasibility study was conducted in 15 volunteers to assess the viability of the platform. Results: The website received 244 visits (average time/session: 17 min 45 s). A total of 435 dietary intakes were recorded (average time for each intake registration, 4 min 42 s ± 2 min 30 s), 59 exercises were recorded in 20 heart rate monitor downloads, 43 topics were discussed through a forum, and 11 of the 15 volunteers expressed a favorable opinion toward the platform. Food intake recording was reported as the most laborious task. Ten of the volunteers considered long-term use of the platform to be feasible. Conclusions: The PREDIRCAM platform is technically ready for clinical evaluation. Training is required to use the platform and, in particular, for registration of dietary food intake.

Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas.

Resonancias de los paradigmas científicos en las arquitecturas de la Escuela de Madrid

Los años cincuenta y sesenta son los años de la incorporación definitiva de la arquitectura española al panorama internacional. Entre los arquitectos que protagonizan ese salto sin retorno, se encuentra el grupo de aquellos que unos años más tarde serán denominados por Juan Daniel Fullaondo como Escuela de Madrid. Carlos Flores, en su libro Arquitectura Española Contemporánea 1880-1950, se refiere a esos arquitectos como aquellos que se aplicaban a la difícil tarea de restablecer en España un tipo de arquitectura que conectaba con las teorías, soluciones y lenguajes establecidos por Europa durante las primeras décadas del siglo XX. Sigfried Giedion plantea en Espacio, Tiempo y Arquitectura el origen de una nueva tradición, surgida a partir de la revolución óptica de principios de siglo. Con tradición se refiere a una nueva cultura, que abarca la interrelación de las diferentes actividades del hombre: la similitud de los métodos que se usan en la arquitectura, la construcción, la pintura, el urbanismo o la ciencia. Esa novedad, fundamentada en su independencia y desvinculación con el periodo anterior, se inscribe dentro del esquema evolutivo que Thomas Kuhn plantea en su texto La Estructura de la Revoluciones Científicas, conforme a periodos no acumulativos. Kuhn habla del surgimiento de anomalías en cada periodo, origen de las crisis de pensamiento cuya explicación precisará un necesario cambio paradigmático. En la ciencia, en el campo de la óptica Thomas Young demuestra a principios del siglo XIX la naturaleza ondulatoria de la luz con su experimento de doble rendija; en el electromagnetismo se produce el salto conceptual que supone la postulación de la existencia del campo eléctrico por parte de Michael Faraday, y en termodinámica la consideración apuntada por Planck de que la radiación de la energía de produce de forma discreta, a través de cuantos. En las artes plásticas, paralelamente, Gleizes y Metzinger, en su recopilación de logros cubistas recogida en Sobre el Cubismo, hablan de la evolución sufrida durante el siglo XIX por la pintura: desde el idealismo de principios de siglo, para pasando por el realismo y la representación impresionista de la realidad, concluir prescindiendo de la perspectiva clásica. También la matemática, una vez desarrolladas por Gauss o Lobachevsky y Bolyai geometrías coherentes que incumplen el quinto postulado de Euclides, terminará dando validez a través de Riemann a los espacios ambiente en los que habitan dichas geometrías, desvinculando la relación directa entre espacio geométrico –el espacio ambiente al que da lugar un tipo de geometría- y el espacio físico. Capi Corrales refleja en su libro Contando el Espacio, cómo hasta la teoría de la relatividad y el cubismo, las geometrías no euclídeas no se hicieron notorias también fuera del campo de las matemáticas. El origen de la nueva tradición con la que Giedion se refiere a la nueva cultura de la modernidad coincide con los saltos paradigmáticos que suponen la teoría de la relatividad en las ciencias y el cubismo en las artes plásticas. Ambas se prolongan durante las primeras décadas hasta la teoría cuántica y la abstracción absoluta, barreras que los dos principales precursores de la relatividad y el cubismo, Einstein y Picasso, nunca llegan a franquear. En ese sentido Giedion habla también, además del origen, de su desarrollo, e incorpora las aportaciones periféricas en la arquitectura de Brasil, Japón o Finlandia, incluyendo por tanto la revisión orgánica propugnada por Zevi como parte de esa nueva tradición, quedando abierta a la incorporación tardía de nuevas aportaciones al desarrollo de esa cultura de la modernidad. Eliminado el concepto de la estética trascendental de Kant del tiempo como una referencia absoluta, y asumido el valor constante de la velocidad de la luz, para la teoría de la relatividad no existe una simultaneidad auténtica. Queda así fijada la velocidad de la luz como uno de los límites del universo, y la equivalencia entre masa y energía. En el cubismo la simultaneidad espacial viene motivada por la eliminación del punto de vista preferente, cuyo resultado es la multiplicidad descriptiva de la realidad, que se visualiza en la descomposición en planos, tanto del objeto como del espacio, y la consecuente continuidad entre fondo y figura que en arquitectura se refleja en la continuidad entre edificio y territorio. Sin la consideración de un punto de vista absoluto, no existe una forma auténtica. El cubismo, y su posterior desarrollo por las vanguardias plásticas, hacen uso de la geometría como mecanismo de recomposición de la figura y el espacio, adoptando mecanismos de penetración, superposición y transparencia. Gyorgy Kepes indica en El Lenguaje de la Visión que la descomposición cubista del objeto implica la sucesiva autonomía de los planos, hasta convertirse en elementos constituyentes. Algo que refleja las axonometrías arquitectónicas de Van Doesburg y que culmina con los espacios propuestos por Mies van der Rohe en sus primeros proyectos europeos. Estos mecanismos, encuentran eco en los primeros planteamientos de Javier Carvajal: en la ampliación del Panteón de españoles del cementerio de Campo Verano, un recinto virtual reconstruido mentalmente a partir del uso de tres únicos planos; o en el Pabellón de Nueva York, que organiza su planta baja desde el recorrido, introduciendo el parámetro temporal como una dimensión más. Al uso diferenciado del plano como elemento constituyente, Carvajal incorpora su plegado y su disposición conformando envolventes como mecanismo de cualificación espacial y formal, potenciando la prolongación entre arquitectura y territorio. Una continuidad que quedará culminada en las dos viviendas unifamiliares construidas en Somosaguas. La descomposición volumétrica conduce a unos niveles de abstracción que hace precisa la incorporación de elementos de la memoria -fuentes, patios, celosías…- a modo de red de señales, como las que Picasso y Braque introducen en sus cuadros para permitir su interpretación. Braque insiste en el interés por el espacio que rodea a los objetos. Una búsqueda de la tactilidad del espacio contraria a la perspectiva que aleja el objeto del observador, y que en los jardines de las viviendas de Somosaguas parece emanar de su propia materialidad. Un espacio táctil alejado del espacio geométrico y que Braque identifica con el espacio representativo en el que Poincaré, en La Ciencia y la Hipótesis, ubica nuestras sensaciones. Desdibujar los límites del objeto prolonga el espacio indefinidamente. Con el paso en el arte griego del mito al logos, se abre paso a la matemática como herramienta de comprensión de la naturaleza hasta el siglo XIX. Leon Lederman, en Simetría y la Belleza del Universo, apunta a que una de las mayores contribuciones de la teoría de Einstein es hacer cambiar el modo de pensar la naturaleza, orientándolo hacia la búsqueda de los principios de simetría que subyacen bajo las leyes físicas. Considerando que la simetría es la invariancia de un objeto o un sistema frente a una transformación y que las leyes físicas son las mismas en cualquier punto del espacio, el espacio de nuestro universo posee una simetría traslacional continua. En la ocupación del espacio de las primeras propuestas de Corrales y Molezún aparecen estructuras subyacentes que responden a enlosetados: paralelogramos sometidos a transformaciones continuas, que la naturaleza identifica tridimensionalmente con los grupos cristalográficos. Las plantas del museo de Arte Contemporáneo de la Castellana, la residencia de Miraflores, el pabellón de Bruselas o la torre Peugeot pertenecen a este grupo. La arquitectura como proceso de ocupación continua del territorio y de su trasposición al plano de cubierta, se materializa en líneas estructurales coincidentes con la estructura matemática de sus simetrías de traslación cuya posibilidad de prolongación infinita queda potenciada por el uso de la envolvente transparente. Junto a esta transparencia literal, inherente al material, Colin Rowe y Robert Slutzky nos alertan sobre otra transparencia inherente a la estructura: la transparencia fenomenal, ilustrada por los cuadros de Juan Gris, y cuya intuición aparece reflejada en la casa Huarte en Puerta de Hierro de Madrid. Corrales y Molezún insisten en una lectura de su volumetría alejada de la frontalidad, en la que los contornos de sus cubiertas inclinadas y las visuales tangenciales sugeridas por la organización de sus recorridos introducen una estructura diagonal que se superpone al entendimiento ortogonal de su planta, dibujando una intrincada red de líneas quebradas que permiten al espacio fluctuar entre las secuencia volumétrica propuesta. Los datos relativos al contenido energético de la luz y el concepto de átomo parten de la consideración de la emisión de energía en cuantos realizada por Planck, y concluyen con una circunstancia paradójica: la doble naturaleza de la luz -demostrada por la explicación de Einstein del efecto fotoeléctrico- y la doble naturaleza de la materia -asumida por Bohr y demostrada por el efecto Compton-. Schrödinger y Heisenberg formularán finalmente la ecuación universal del movimiento que rige en las ondas de materia, y cuya representación matemática es lo que se conoce como función de onda. El objeto es así identificado con su función de onda. Su ondulatoriedad expresará la probabilidad de encontrarse en un lugar determinado. Gyorgy Kepes subraya la necesidad de simplificar el lenguaje para pasar de la objetividad que aún permanece en la pintura cubista a la abstracción total del espacio. Y es así como los artistas plásticos reducen los objetos a simples formas geométricas, haciendo aflorar a la vez, las fuerzas plásticas que los tensionan o equilibran, en un proceso que acaba por eliminar cualquier atisbo de materia. Robert Rosenblum en La Pintura Moderna y la Tradición del Romanticismo Nórdico habla de cómo ese rechazo de la materia en favor de un vacío casi impalpable, campos luminosos de color denso que difunden un sereno resplandor y parecen engendrar las energías elementales de la luz natural, está directamente vinculado a la relación con la naturaleza que establece el romanticismo nórdico. La expresión de la energía de la naturaleza concentrada en un vacío que ya había sido motivo de reflexión para Michael Faraday en su postulación del concepto de campo eléctrico. Sáenz de Oíza incide en la expresión de la condición material de la energía en su propuesta junto a José Luis Romany para la capilla en el Camino de Santiago. La evocación de diferentes fuerzas electromagnéticas, las únicas junto a las gravitatorias susceptibles de ser experimentadas por el hombre, aparecerán visualizadas también en el carácter emergente de algunas de sus obras: el Santuario de Aránzazu o Torres Blancas; pero también en la naturaleza fluyente de sus contornos, la dispersión perimetral de los espacios -el umbral como centro del universoo la configuración del límite como respuesta a las tensiones germinales de la naturaleza. Miguel Fisac, a la vuelta de su viaje a los países nórdicos, aborda una simplificación lingüística orientada hacia la adecuación funcional de los espacios. En el Instituto de Daimiel, el Instituto de formación del profesorado o los complejos para los Padres Dominicos en Valladolid o Alcobendas, organiza progresivamente la arquitectura en diferentes volúmenes funcionales, incidiendo de un modo paralelo en la manifestación de los vínculos que se establecen entre dichos volúmenes como una visualización de las fuerzas que los tensionan y equilibran. En ellos la prolongación de la realidad física más allá de los límites de la envolvente ya es algo más que una simple intuición. Un proceso en el que el tratamiento de la luz como un material de construcción más, tendrá un especial protagonismo. En la iglesia de la Coronación, la iluminación del muro curvo escenifica la condición ondulatoria de la luz, manifestándose como si de un patrón de interferencia se tratara. Frente a la disolución de lo material, el espacio se manifiesta aquí como un medio denso, alejado de la tradicional noción de vacío. Una doble naturaleza, onda y partícula, que será intuido también por Fisac en la materia a través de su uso comprometido del hormigón como único material de construcción. Richard Feynmann nos alerta de la ocupación del espacio por multitud de fuerzas electromagnéticas que, al igual que la luz, precisan de receptores específicos para captar su presencia. Sus célebres diagramas suponen además la visualización definitiva de los procesos subatómicos. Al igual que la abstracción absoluta en las artes plásticas, esas representaciones diagramáticas no son asimilables a imágenes obtenidas de nuestra experiencia. Una intuición plasmada en el uso del diagrama, que irán adquiriendo progresivamente los dibujos de Alejandro de la Sota. La sección del gimnasio Maravillas recoge los trazos de sus principales elementos constructivos: estructura, cerramientos, compartimentaciones…, pero también, y con la misma intensidad, los de las fuerzas que generan su espacio, considerando así su condición de elementos constituyentes. El vacío, nos deja claro Sota, es el lugar donde habitan dichas tensiones. La posterior simplificación de las formas acompañadas de la obsesión por su aligeramiento, la casi desaparición de la envolvente, incide en aquella idea con la que Paul Klee define la actividad del artista en su Teoría del Arte Moderno, y en la que se transmite el distanciamiento hacia lo aparente: No se trata de reproducir lo visible, se trata de volver visible. Así, en Bankunión y Aviaco, como en tantos otros proyectos, frente al objetivo de la forma, Sota plantea el límite como la acotación de un ámbito de actuación. Su propia representación aséptica y diagramática transmite la renuncia a una especificidad espacial. Gilles Deleuze expresa ese posicionamiento en Pintura, el Concepto de Diagrama: el diagrama como la posibilidad de cuadros infinitos, o la posibilidad infinita de cuadros. Aparece así una concepción probabilística del espacio en la que frente a la renuncia por la forma, la tendencia al aligeramiento, y lo difuso de su definición – ideas claras, definición borrosa, en palabras de Llinás referidas al modo de operar de Sota-, la insistente atención a algunos elementos como escaleras, protecciones o miradores parece trasmitir la idea de que la arquitectura queda condensada en aquellos acontecimientos que delatan su condición dinámica, transitoria. Primando la relación frente al objeto, el vínculo frente a lo tangible. English summary. The fifties and sixties were the years of the final incorporation of Spanish architecture to the international scene. Among the architects who star that no return leap, is the group of those who a few years later will be named by Juan Daniel Fullaondo as Escuela de Madrid. Carlos Flores, in his book Arquitectura Española Contemporánea 1880-1950, refers to those architects as those that applied to the difficult task of restoring in Spain an architecture that connected with theories, solutions and established languages in Europe during the first decades of the twentieth century. Sigfried Giedion proposes in Space, Time and Architecture, the origin of a new tradition, arising from the optical revolution at the beginning of the century. With tradition he refers to a new culture, covering the interplay of different human activities: the similarity of the methods used in architecture, building, painting, urban planning or science. This new feature, based on its independence and detachment from the previous period, is part of the evolutionary scheme that Thomas Kuhn proposes in his text The Structure of Scientific Revolutions, according to non-accumulative periods. Kuhn talks about the emergence of anomalies in each period, origin of thought crisis whose explanation will require a paradigm shift needed. In science, in the field of optical Thomas Young demonstrates at the early nineteenth century the wave nature of light with its double-slit experiment , in electromagnetism the postulation of the existence of the electric field by Michael Faraday involves a conceptual leap, and in thermodynamic, the consideration pointed by Planck about quantum energy radiation. In the arts, in a parallel process, Gleizes and Metzinger , in his collection of cubism achievements on their book Du Cubisme, speak of evolution occurring during the nineteenth century by the painting: from the idealism of beginning of the century, going for realism and impressionist representation of reality, and finishing regardless of the classical perspective . Mathematics also, once developed by Gauss and Lobachevsky and Bolyai consistent geometries that violate Euclid's fifth postulate , will end validating Riemann’s ambient spaces in which these geometries inhabit, decoupling the direct relationship between geometric space -the space environment that results in a type of geometry- , and physical space. Capi Corrales reflectes in his book Contando el Espacio, that non-Euclidean geometries were not noticeable outside the field of mathematics until the theory of relativity and cubism. The origin of the new tradition that Giedion relates to the new culture of modernity coincides with paradigmatic leaps pointed by the theory of relativity in science and Cubism in the visual arts. Both are extended during the first decades until quantum theory and absolute abstraction, barriers that the two main precursors of relativity and cubism, Einstein and Picasso never overcome. In that sense Giedion speaks about the origin, but also the development, and incorporates peripheral inputs from Brazil, Japan and Finland architecture, thus including organic revision advocated by Zevi as part of this new tradition, being open to the late addition of new contributions to the development of that culture of modernity. Removed the concept of Kant's transcendental aesthetics, of time as an absolute reference, and assumed the constant value of the speed of light, theory of relativity says there is no authentic concurrency. It is thus fixed the speed of light as one of the limits of the universe, and the equivalence of mass and energy. In cubism, spatial simultaneity results from the elimination of preferential points of view, resulting in the multiplicity descriptive of reality, which is displayed in decomposition levels, both the object and the space, and the resulting continuity between figure and background that architecture is reflected in the continuity between building and land. Without the consideration of an absolute point of view, there isn’t an authentic shape. Cubism, and its subsequent development by the vanguard arts, make use of geometry as a means of rebuilding the figure and space, taking penetration mechanisms, overlapping and transparency. Gyorgy Kepes suggest in Languaje of Vision, that cubist decomposition of the object involves successive planes autonomy, to become constituent elements. Something that reflects the Van Doesburg’s architectural axonometrics and culminates with the spaces proposed by Mies van der Rohe in his first European projects. These mechanisms are reflected in the first approaches by Javier Carvajal: the extension of Spanish Pantheon in Campo Verano Cemetery, virtual enclosure mentally reconstructed from 24 the use of only three planes, or in the Spanish Pavilion of New York, which organizes its ground floor from the tour, introducing the time parameter as an additional dimension. Carvajal adds to the differential use of the plane as a constituent, Carvajal incorporates its folding and forming enclosures available as a mechanism for spatial and formal qualification, promoting the extension between architecture and territory. A continuity that will be completed in the two houses built in Somosaguas. Volumetric decomposition, as the fragmentation achieved in the last cubist experiences, needs the incorporation of elements of memory - fountains, patios, shutters...- as a network of signals, such as those introduced by Picasso and Braque in their paintings to allow their interpretation. Braque insists in his interest in the space surrounding the objects. A search of the tactility of space contrary to the perspective, which moves the observer away from the object, and that in the gardens of Somosaguas seems to emanate from its own materiality. A tactile space away from the geometric space and Braque identified with the representative space in which Poincaré in La Science et l´hypothèse, located our feelings. To blur those boundaries of the object extends the space indefinitely. With the passage in Greek art from myth to logos, it opens up to mathematics as a tool for understanding the nature until the nineteenth century. Leon Lederman, in Symmetry and beautiful Universe, suggests that one of the greatest contributions of Einstein's theory is to change the mindset of nature, namely the search for symmetry principles that underlie physical laws. Considering that symmetry is the invariance of an object or system from a transformation and that physical laws are the same at any point in space, the space of our universe has a continuous translational symmetry. In the space occupation of the first proposals by Corrales and Molezún underlying structures appear that match enlosetados: parallelograms under continuous transformations, which nature identifies tridimensionally with the crystallographic groups. Plants in the Contemporary Art Museum in La Castellana, the residence in Miraflores, the Brussels pavilion or the Peugeot tower belong to this group. The architecture as a process of continuous occupation of the territory and of its transposition to the deck, embodied in structural lines coincide with the mathematical structure of the translational symmetry and infinite extension whose possibility is enhanced by the use of the transparent cover. Alongside this literal transparency inherent to the material, Colin Rowe and Robert Slutzky alert us another transparency inherent in the structure: phenomenal transparency, illustrated by the Juan Gris’ works, and whose intuition is reflected in the Huarte’s house in Puerta de Hierro in Madrid. Corrales and Molezún insist on a reading of its volume away from the frontal, in which the outline of their inclined roofs and tangential visual suggested by the organization of his circulations introduce a diagonal structure which overlaps the orthogonal understanding of its plant, drawing an intricate web of broken lines that allow the space fluctuate between the volumetric sequence proposal. Information concerning to the energy mean of light and the concept of atom start from the consideration by Plank about the energy emission, and conclude with a paradoxical situation: the dual nature of light - demonstrated by the explanation of Einstein's photoelectric effect-, and the dual nature of matter -assumed by Bohr and demonstrated by the Compton effect-. Finally, Schrödinger and Heisenberg will formulate the universal movement equation governing in undulatory matter, whose mathematical representation is what is known as a wave function. The object is thus identified with its wave function. Its undulatory expression speaks about the probability of being found in a certain place. Gyorgy Kepes emphasizess the need to simplify the language to move from the objectivity that still remains in the cubist painting to the total abstraction of the space. And this is how artists reduced the objects to simple geometric shapes, making emerge at a time, the plastic forces that tense or balance them, in a process that eventually eliminate any trace of matter. Robert Rosenblum in Modern Painting and the Northern Romantic Tradition. Friedrich to Rothko talks about how this rejection of matter in an almost impalpable vacuum: dense color light fields that broadcast a serene glow and seem to generate the elemental energies of natural light is directly linked to the relationship with nature that sets the northern romanticism. An expression of the power of nature concentrated in a vacuum which had been reason for thought by Michael Faraday in his application of the concept of electric field. Saenz de Oíza touches upon the material expression of the energy in its proposal with Jose Luis Romany to the chapel on the Camino de Santiago. The presence of electromagnetic forces, the only ones with the gravitational one capable of being experienced by the man will also visualize in the emerging nature of some of his works: the sanctuary of Aránzazu or Torres Blancas, but also in the flowing nature of its contours, and the inclusion of interest in the realization of space fluctuating boundary: the threshold as the center of the universe. Miguel Fisac, back from his trip to the Northern Countries, starts on a linguistic simplification oriented to the functional adequacy of spaces. In the Daimiel Institute, in the Institute to Teacher Formation or in the complex to the Dominican Fathers in Valladolid or Alcobendas, progressively organized into different functional volumes architecture, focusing in a parallel way in the manifestation of the links established between these volumes as a visualization of the forces that tense and balance them. The prolongation of the physical reality beyond the limits of the envelope is already something more than a simple intuition. A process in which the treatment of light as a construction material, have a special role. In the Coronation church, curved wall lighting dramatizes the undulatory condition of the light, manifesting as if an interference pattern is involved. Versus the dissolution of the material, the space is expressed here as a dense atmosphere, away from the traditional notion of the vacuum. A dual nature, wave and particle, which is also sensed by Fisac in his committed use of concrete as a unique construction material. Richard Feynman alerts us to the occupation of space by many electromagnetic forces, which like the light, require specific receptors to capture their presence. His famous diagrams also involve the final visualization of atomic processes. As absolute abstraction in the visual arts, these representations are not assimilated to images obtained from our experience. A diagrammatic nature, abstracted from figuration, which will obtein the pictures of Alejandro de la Sota. The section of Maravillas gym collects traces of its main building blocks: structure, enclosures... but also, and with the same intensity, of the forces that generate their space as constituent elements. Sota makes it clear: the vacuum is where inhabit these tensions. The subsequent simplification of forms, accompanied by the obsession with his lightening, the near disappearance of the envelope, touches upon that idea which Paul Klee defines the activity of the artist in his Modern Art Theory, the spacing out to the apparent: it is not to reproduce the visible, it is to turn visible. Thus, in Bankunión and Aviaco, as in many other projects, against the shape, raises the limit as the dimension of a scope. His own aseptic and diagrammatic representation transmits waiver to a spatial specificity that Gilles Deleuze clearly expressed in Painting. The Concept Diagram: The diagram as the possibility of infinite pictures, or infinite possibility of the picture. Thus appears the probabilistic concept of space in which, opposite to the diffuse of its definition -clear ideas, diffuse definition, as Llinas said- the insistent attention to some elements like stairs, guards or lookouts seems to concentrate the architecture in its dynamic condition, transitional. The relationship opposite the object, the link opposite the tangible.

Sparse spectral analysis of atrial fibrillation electrograms

Atrial fibrillation (AF) is a common heart disorder. One of the most prominent hypothesis about its initiation and maintenance considers multiple uncoordinated activation foci inside the atrium. However, the implicit assumption behind all the signal processing techniques used for AF, such as dominant frequency and organization analysis, is the existence of a single regular component in the observed signals. In this paper we take into account the existence of multiple foci, performing a spectral analysis to detect their number and frequencies. In order to obtain a cleaner signal on which the spectral analysis can be performed, we introduce sparsity-aware learning techniques to infer the spike trains corresponding to the activations. The good performance of the proposed algorithm is demonstrated both on synthetic and real data. RESUMEN. Algoritmo basado en técnicas de regresión dispersa para la extracción de las señales cardiacas en pacientes con fibrilación atrial (AF).

Gear dynamics monitoring using discrete wavelet transformation and multi-layer perceptron neural networks

This paper presents a multi-stage algorithm for the dynamic condition monitoring of a gear. The algorithm provides information referred to the gear status (fault or normal condition) and estimates the mesh stiffness per shaft revolution in case that any abnormality is detected. In the first stage, the analysis of coefficients generated through discrete wavelet transformation (DWT) is proposed as a fault detection and localization tool. The second stage consists in establishing the mesh stiffness reduction associated with local failures by applying a supervised learning mode and coupled with analytical models. To do this, a multi-layer perceptron neural network has been configured using as input features statistical parameters sensitive to torsional stiffness decrease and derived from wavelet transforms of the response signal. The proposed method is applied to the gear condition monitoring and results show that it can update the mesh dynamic properties of the gear on line.

DIMETER: a haptic master device for tremor diagnosis in neurodegenerative diseases

In this study, a device based on patient motion capture is developed for the reliable and non-invasive diagnosis of neurodegenerative diseases. The primary objective of this study is the classification of differential diagnosis between Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). The DIMETER system has been used in the diagnoses of a significant number of patients at two medical centers in Spain. Research studies on classification have primarily focused on the use of well-known and reliable diagnosis criteria developed by qualified personnel. Here, we first present a literature review of the methods used to detect and evaluate tremor; then, we describe the DIMETER device in terms of the software and hardware used and the battery of tests developed to obtain the best diagnoses. All of the tests are classified and described in terms of the characteristics of the data obtained. A list of parameters obtained from the tests is provided, and the results obtained using multilayer perceptron (MLP) neural networks are presented and analyzed.

Versatile Bayesian classifier for moving object detection by non-parametric background-foreground modeling

Along the recent years, several moving object detection strategies by non-parametric background-foreground modeling have been proposed. To combine both models and to obtain the probability of a pixel to belong to the foreground, these strategies make use of Bayesian classifiers. However, these classifiers do not allow to take advantage of additional prior information at different pixels. So, we propose a novel and efficient alternative Bayesian classifier that is suitable for this kind of strategies and that allows the use of whatever prior information. Additionally, we present an effective method to dynamically estimate prior probability from the result of a particle filter-based tracking strategy.