Subcontratación en sectores conocimiento-intensivos : El caso de los trabajos informático y bio-informático

La subcontratación en sectores conocimiento-incentivos tiene efectos similares a los de todo proceso de tercerización con el agregado de que la naturaleza del producto muchas veces habilita su realización por razones técnicas y no necesariamente responde o esta ligado a trabajos de baja calificación. En estos proceso de trabajo complejos la subcontratación esta a la orden del día - cualquiera sea el tipo de producto que se realice- y genera los mismos problemas que en el sector industrial. El trabajo informático es resultado de una colaboración social explícita o implícita cuya organización implica la formación de equipos, el trabajo en redes y la realización de proyectos de todo tipo, en un continuum que va desde el desarrollo de software a medida, la consultoría y las simulaciones hasta los videojuegos. En el caso del trabajo informático vinculado a la biotecnología se agregan consideraciones institucionales significativas al estar vinculados al sistema científico público y privado. Para analizar el tema nos apoyamos en numerosas entrevistas en profundidad realizadas a trabajadores del sector de informática y bio-informática, junto con la observación en los lugares de trabajo

Nivel de conocimiento de la nueva Ley de bosque nativo y fomento forestal : El caso de los pequeños propietarios forestales de la Cordillera de Nahuelbuta (Chile)

Se evaluó el nivel de conocimiento de la nueva Ley de bosque nativo y fomento forestal que poseen los pequeños propietarios forestales en dos territorios de la Cordillera de Nahuelbuta, en Chile. Para ello, se aplicó una encuesta a 53 personas (10 de las viviendas), que abordó cinco temas centrales: (1) uso del bosque nativo, (2) participación en redes sociales y acceso a la información, (3) conocimiento general de la Ley, (4) conocimiento respecto a la administración y (5) fomento de la Ley. Los resultados mostraron que: (1) el bosque nativo es usado para obtener productos madereros y no madereros, (2) las redes sociales y especialmente la radio son fundamentales para la transferencia de información, (3) tanto el conocimiento general de la Ley como (4) el nivel de conocimiento respecto de la administración de la Ley es insuficiente, y (5) se desconocen los trámites que deben efectuarse para obtener los beneficios de la Ley. Se concluye que: (1) el nivel de conocimiento de la Ley es insuficiente, (2) es fundamental estimular el uso de los instrumentos de esta Ley en la totalidad del territorio, de modo de garantizar el uso sustentable del recurso, y (3) la difusión de los beneficios de la Ley debe considerar las formas de comunicación tradicionales, el nivel de educación y la cultura de los espacios rurales

La cooperación bibliotecaria y las redes bibliotecarias

El desarrollo de las nuevas tecnologías de la información en estos tiempos lleva a un cambio veloz en la forma de trabajar y gestionar el conocimiento en las bibliotecas en donde trabajamos cotidianamente. Uno de los retos que se presenta es el de establecer servicios de calidad para usuarios cada vez más exigentes y crear una organización flexible y dinámica, que se adapte a los cambios producidos, a la aplicación de las nuevas tecnologías, y a la cooperación interbibliotecaria, favoreciéndose entre varias bibliotecas de igual manera. El presentetrabajo tiene como propósito introducir nociones elementales sobre consorcios de bibliotecas y redes bibliotecarias, los cuales ayudan a la cooperación, coordinación y colaboración interbibliotecaria. En principio, se analizará el término cooperación, dándose a conocer para qué sirve, sus utilidades, cuáles son sus ventajas, cómo se ha ido instaurando la actividad cooperativa a través de la historia hasta nuestros días. Se mostrará una clasificación de la cooperación y cuáles son las actividades o tareas principales que se pueden realizar. Por último, se proporcionarán algunos ejemplos de las redes cooperativas más importantes y conocidas en nuestro medio.

Subcontratación en sectores conocimiento-intensivos : El caso de los trabajos informático y bio-informático

La subcontratación en sectores conocimiento-incentivos tiene efectos similares a los de todo proceso de tercerización con el agregado de que la naturaleza del producto muchas veces habilita su realización por razones técnicas y no necesariamente responde o esta ligado a trabajos de baja calificación. En estos proceso de trabajo complejos la subcontratación esta a la orden del día - cualquiera sea el tipo de producto que se realice- y genera los mismos problemas que en el sector industrial. El trabajo informático es resultado de una colaboración social explícita o implícita cuya organización implica la formación de equipos, el trabajo en redes y la realización de proyectos de todo tipo, en un continuum que va desde el desarrollo de software a medida, la consultoría y las simulaciones hasta los videojuegos. En el caso del trabajo informático vinculado a la biotecnología se agregan consideraciones institucionales significativas al estar vinculados al sistema científico público y privado. Para analizar el tema nos apoyamos en numerosas entrevistas en profundidad realizadas a trabajadores del sector de informática y bio-informática, junto con la observación en los lugares de trabajo

Evaluación y análisis de la trazabilidad metrológica en redes para la verificación y calibración de instrumental GNSS (Global Navigation Satellite System)

Los estudios realizados hasta el momento para la determinación de la calidad de medida del instrumental geodésico han estado dirigidos, fundamentalmente, a las medidas angulares y de distancias. Sin embargo, en los últimos años se ha impuesto la tendencia generalizada de utilizar equipos GNSS (Global Navigation Satellite System) en el campo de las aplicaciones geomáticas sin que se haya establecido una metodología que permita obtener la corrección de calibración y su incertidumbre para estos equipos. La finalidad de esta Tesis es establecer los requisitos que debe satisfacer una red para ser considerada Red Patrón con trazabilidad metrológica, así como la metodología para la verificación y calibración de instrumental GNSS en redes patrón. Para ello, se ha diseñado y elaborado un procedimiento técnico de calibración de equipos GNSS en el que se han definido las contribuciones a la incertidumbre de medida. El procedimiento, que se ha aplicado en diferentes redes para distintos equipos, ha permitido obtener la incertidumbre expandida de dichos equipos siguiendo las recomendaciones de la Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement del Joint Committee for Guides in Metrology. Asimismo, se han determinado mediante técnicas de observación por satélite las coordenadas tridimensionales de las bases que conforman las redes consideradas en la investigación, y se han desarrollado simulaciones en función de diversos valores de las desviaciones típicas experimentales de los puntos fijos que se han utilizado en el ajuste mínimo cuadrático de los vectores o líneas base. Los resultados obtenidos han puesto de manifiesto la importancia que tiene el conocimiento de las desviaciones típicas experimentales en el cálculo de incertidumbres de las coordenadas tridimensionales de las bases. Basándose en estudios y observaciones de gran calidad técnica, llevados a cabo en estas redes con anterioridad, se ha realizado un exhaustivo análisis que ha permitido determinar las condiciones que debe satisfacer una red patrón. Además, se han diseñado procedimientos técnicos de calibración que permiten calcular la incertidumbre expandida de medida de los instrumentos geodésicos que proporcionan ángulos y distancias obtenidas por métodos electromagnéticos, ya que dichos instrumentos son los que van a permitir la diseminación de la trazabilidad metrológica a las redes patrón para la verificación y calibración de los equipos GNSS. De este modo, ha sido posible la determinación de las correcciones de calibración local de equipos GNSS de alta exactitud en las redes patrón. En esta Tesis se ha obtenido la incertidumbre de la corrección de calibración mediante dos metodologías diferentes; en la primera se ha aplicado la propagación de incertidumbres, mientras que en la segunda se ha aplicado el método de Monte Carlo de simulación de variables aleatorias. El análisis de los resultados obtenidos confirma la validez de ambas metodologías para la determinación de la incertidumbre de calibración de instrumental GNSS. ABSTRACT The studies carried out so far for the determination of the quality of measurement of geodetic instruments have been aimed, primarily, to measure angles and distances. However, in recent years it has been accepted to use GNSS (Global Navigation Satellite System) equipment in the field of Geomatic applications, for data capture, without establishing a methodology that allows obtaining the calibration correction and its uncertainty. The purpose of this Thesis is to establish the requirements that a network must meet to be considered a StandardNetwork with metrological traceability, as well as the methodology for the verification and calibration of GNSS instrumental in those standard networks. To do this, a technical calibration procedure has been designed, developed and defined for GNSS equipment determining the contributions to the uncertainty of measurement. The procedure, which has been applied in different networks for different equipment, has alloweddetermining the expanded uncertainty of such equipment following the recommendations of the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement of the Joint Committee for Guides in Metrology. In addition, the three-dimensional coordinates of the bases which constitute the networks considered in the investigationhave been determined by satellite-based techniques. There have been several developed simulations based on different values of experimental standard deviations of the fixed points that have been used in the least squares vectors or base lines calculations. The results have shown the importance that the knowledge of experimental standard deviations has in the calculation of uncertainties of the three-dimensional coordinates of the bases. Based on high technical quality studies and observations carried out in these networks previously, it has been possible to make an exhaustive analysis that has allowed determining the requirements that a standard network must meet. In addition, technical calibration procedures have been developed to allow the uncertainty estimation of measurement carried outby geodetic instruments that provide angles and distances obtained by electromagnetic methods. These instruments provide the metrological traceability to standard networks used for verification and calibration of GNSS equipment. As a result, it has been possible the estimation of local calibration corrections for high accuracy GNSS equipment in standardnetworks. In this Thesis, the uncertainty of calibration correction has been calculated using two different methodologies: the first one by applying the law of propagation of uncertainty, while the second has applied the propagation of distributions using the Monte Carlo method. The analysis of the obtained results confirms the validity of both methodologies for estimating the calibration uncertainty of GNSS equipment.

Conocimiento, innovación y capital intelectual

La evolución del proceso de innovación tecnológica desde una perspectiva basada en redes científicas y tecnológicas a otra basada en redes sociales ha sido consecuencia del desafío de transformar información en conocimiento, es decir, información que se puede incorporar en el desarrollo o mejora de nuevos productos y procesos. Como consecuencia de ello es necesario gestionar el proceso de innovación tecnológica incorporando en la organización objetivos específicos que persigan incrementar la productividad del conocimiento, para lo que es preciso estrechar las relaciones de cooperación con el ámbito de la universidad que debe ser vista como el principal agente en facilitar conocimiento a la empresa, aunque no el único. Un partenariado estable público-privado debe ser la base para acelerar el desarrollo socioeconómico e impulsar el proceso de innovación tecnológica, facilitando los flujos de conocimiento entre entidades generadoras y aquellas otras usuarias o transformadoras del conocimiento.

Simulador WKM para gestión de conocimiento en una WSN

La gestión del conocimiento (KM) se basa en la captación, filtración, procesamiento y análisis de unos datos en bruto que con dicho refinamiento podrán llegar a convertirse en conocimiento o Sabiduría. Estas prácticas tendrán lugar en este PFC en una WSN (Wireless Sensor Network) compuesta de unos sofisticados dispositivos comúnmente conocidos como “motas” y cuya principal característica son sus bajas capacidades en cuanto a memoria, batería o autonomía. Ha sido objetivo primordial de este Proyecto de fin de Carrera aunar una WSN con la Gestión del Conocimiento así como demostrar que es posible llevar a cabo grandes procesamientos de información, con tan bajas capacidades, si se distribuyen correctamente los procesos. En primera instancia, se introducen conceptos básicos acerca de las WSN (Wireless Sensor Networks) así como de los elementos principales en dichas redes. Tras conocer el modelo de arquitectura de comunicaciones se procede a presentar la Gestión del Conocimiento de forma teórica y a continuación la interpretación que se ha hecho a partir de diversas referencias bibliográficas para llevar a cabo la implementación del proyecto. El siguiente paso es describir punto por punto todos los componentes del Simulador; librerías, funcionamiento y demás cuestiones sobre configuración y puesta a punto. Como escenario de aplicación se plantea una red de sensores inalámbricos básica cuya topología y ubicación es completamente configurable. Se lleva a cabo una configuración a nivel de red basada en el protocolo 6LowPAN pero con posibilidad de simplificarlo. Los datos se procesan de acuerdo a un modelo piramidal de Gestión de Conocimiento adaptable a las necesidades del usuario. Mediante la utilización de las diversas opciones que proporciona la interfaz gráfica implementada y los documentos de resultados que se van generando, se puede llevar a cabo un detallado estudio posterior de la simulación y comprobar si se cumplen las expectativas planteadas. Knowledge management (KM) is based on the collection, filtering, processing and analysis of some raw data which such refinement it can be turned into knowledge or wisdom. These practices will take place in a WSN (Wireless Sensor Network) consists of sophisticated devices commonly known as "dots" and whose main characteristics are its low capacity for memory, battery or autonomy. A primary objective of this Project will be to join a WSN with Knowledge Management and show that it is possible make largo information processing, with such low capacity if the processes are properly distributed. First, we introduce basic concepts about the WSN (Wireless Sensor Networks) and major elements of these networks. After meeting the communications architecture model, we proceed to show the Knowledge Management theory and then the interpretation of several bibliographic references to carry out the project implementation. The next step is discovering point by point all over the Simulator components; libraries, operation and the rest of points about configuration and tuning. As application scenario we propose a basic wireless sensor network whose topology and location is completely customizable. It will perform a network level configuration based in W6LowPAN Protocol. Data is processed according to a pyramidal pattern Knowledge Management adaptable to the user´s needs. The hardware elements will suffer more or less energy dependence depending on their role and activity in the network. Through the various options that provide the graphical interface has been implemented and results documents that are generated, can be carried out after a detailed study of the simulation and verify compliance with the expectations raised.

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.

El origen de Internet. El camino hacia la red de redes.

Motivación Internet es sin duda sinónimo de telecomunicaciones en este momento, es la tecnología no de futuro, sino de presente llamada a cambiar la sociedad hasta puntos insospechables, sin opción de retorno. Hoy en día ha cambiado la forma en la que nos relacionamos, la forma en la que trabajamos y la manera en que tomamos decisiones se ve fuertemente apoyada en esta herramienta. Por supuesto el devenir de la Red está por ver, los gobiernos y las grandes compañías quieren "meter mano" en el control de los contenidos, sin embargo parece que la Red sabe autogestionarse y es capaz de funcionar dentro de un modelo semi-anárquico. Objetivos El objetivo del presente proyecto es dar a conocer los orígenes de la red de redes, desarrollando un entorno social, político, económico y tecnológico para una mejor comprensión. El lector no obtendrá un extenso conocimiento técnico sobre redes y ordenadores, sin embargo será capaz de entender los verdaderos motivos que llevaron a una comunidad científica a crear la mayor herramienta para el desarrollo del ser humano. También es mi intención hacer que el lector reflexione sobre cómo influyen diferentes factores en el devenir de los hechos, momentos de grandes cambios sociales o políticos, o cómo la ciencia resuelve problemas mediante la observación o el análisis, buscando siempre la mejor opción, sin conformarse con soluciones a medias. Estructura El proyecto está estructurado en 3 grandes bloques. El primer bloque corresponde a los tres primeros capítulos que nos adentran en el tema vía una introducción a modo de punto de partida u origen del concepto, un marco histórico del período de formación de la Red y un pequeño análisis del estado del arte de los ordenadores desde sus orígenes como tal, prácticamente coetáneos con el origen de Internet. El segundo bloque narra cómo comienza el desarrollo de la Red, los pasos que se van dando y las soluciones adoptadas hasta llegar a lo que conocemos hoy día como la red de redes: Internet. Por último se detallan las conclusiones obtenidas tras la escritura de este documento, realizando una serie de reflexiones globales que me surgen tras conocer la historia de la Red. ABSTRACT. Motivation Nowadays Internet without any doubt means telecommunications. It is not the future technology but the present one and it is supposed to change the society to an unexpected point, without possibility of return. It has already changed the way we communicate each other, the way we work and also the way we take decisions are strongly hold by this tool. Meanwhile we will see the becoming of the Network, the governments and the big companies want to have the control over the contents, however it seems that the Network has the ability to self-manage and it is also capable to keep working in a semi-anarchic model. Objectives The main aim of the present project is to show what is the real origin of the network of networks, developing a social, politic, economic and technologic context of it to ensure a better comprehension. The reader won´t get an extended knowledge about computing or networking, however he or she will be able to understand the truly motivation that lead a scientific community to create the most important tool for the human development. It is also my intention to make the reader think about how different facts, depending on the moment they take place like social or political changes, can transform the way everything happens and how science solves problems by the observation and the analysis, searching always the best option, without comply with half solutions. Structure This project is divided into three sections. The first part which includes the three first chapters place us in the topic by an introduction of the concept origin, an historic context of the period of Network development and a small analysis of the state of the art in computing since its origins, which appear at the same time as the Internet. The second block explains how the development of the Net starts, the steps followed and the solutions taken until the arrival of the network of networks we all know: the Internet. Finally, we can find the conclusions, which are exposed in a reflection way, with some considerations that came to me after writing this document about the history of the Internet.

¡El conocimiento, estúpido, no la información!

Los objetivos políticos de La sociedad de la información necesitan ser debatidos, para evitar que ésta quede reducida a su —por otra parte— importante dimensión instrumental: liberalización de servicios e infraestructuras,tarifa plana para Internet, aumentos del ancho de banda de las redes, firma electrónica, etcétera.

Predicción espacio-temporal de la irradiancia solar global a corto plazo en España mediante geoestadística y redes neuronales artificiales

El enriquecimiento del conocimiento sobre la Irradiancia Solar (IS) a nivel de superficie terrestre, así como su predicción, cobran gran interés para las Energías Renovables (ER) - Energía Solar (ES)-, y para distintas aplicaciones industriales o ecológicas. En el ámbito de las ER, el uso óptimo de la ES implica contar con datos de la IS en superficie que ayuden tanto, en la selección de emplazamientos para instalaciones de ES, como en su etapa de diseño (dimensionar la producción) y, finalmente, en su explotación. En este último caso, la observación y la predicción es útil para el mercado energético, la planificación y gestión de la energía (generadoras y operadoras del sistema eléctrico), especialmente en los nuevos contextos de las redes inteligentes de transporte. A pesar de la importancia estratégica de contar con datos de la IS, especialmente los observados por sensores de IS en superficie (los que mejor captan esta variable), estos no siempre están disponibles para los lugares de interés ni con la resolución espacial y temporal deseada. Esta limitación se une a la necesidad de disponer de predicciones a corto plazo de la IS que ayuden a la planificación y gestión de la energía. Se ha indagado y caracterizado las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM) existentes en España que publican en internet sus observaciones, focalizando en la IS. Se han identificado 24 REM (16 gubernamentales y 8 redes voluntarios) que aglutinan 3492 estaciones, convirtiéndose éstas en las fuentes de datos meteorológicos utilizados en la tesis. Se han investigado cinco técnicas de estimación espacial de la IS en intervalos de 15 minutos para el territorio peninsular (3 técnicas geoestadísticas, una determinística y el método HelioSat2 basado en imágenes satelitales) con distintas configuraciones espaciales. Cuando el área de estudio tiene una adecuada densidad de observaciones, el mejor método identificado para estimar la IS es el Kriging con Regresión usando variables auxiliares -una de ellas la IS estimada a partir de imágenes satelitales-. De este modo es posible estimar espacialmente la IS más allá de los 25 km identificados en la bibliografía. En caso contrario, se corrobora la idoneidad de utilizar estimaciones a partir de sensores remotos cuando la densidad de observaciones no es adecuada. Se ha experimentado con el modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la predicción a corto plazo de la IS utilizando observaciones próximas (componentes espaciales) en sus entradas y, los resultados son prometedores. Así los niveles de errores disminuyen bajo las siguientes condiciones: (1) cuando el horizonte temporal de predicción es inferior o igual a 3 horas, las estaciones vecinas que se incluyen en el modelo deben encentrarse a una distancia máxima aproximada de 55 km. Esto permite concluir que las RNA son capaces de aprender cómo afectan las condiciones meteorológicas vecinas a la predicción de la IS. ABSTRACT ABSTRACT The enrichment of knowledge about the Solar Irradiance (SI) at Earth's surface and its prediction, have a high interest for Renewable Energy (RE) - Solar Energy (SE) - and for various industrial and environmental applications. In the field of the RE, the optimal use of the SE involves having SI surface to help in the selection of sites for facilities ES, in the design stage (sizing energy production), and finally on their production. In the latter case, the observation and prediction is useful for the market, planning and management of the energy (generators and electrical system operators), especially in new contexts of smart transport networks (smartgrid). Despite the strategic importance of SI data, especially those observed by sensors of SI at surface (the ones that best measure this environmental variable), these are not always available to the sights and the spatial and temporal resolution desired. This limitation is bound to the need for short-term predictions of the SI to help planning and energy management. It has been investigated and characterized existing Networks of Weather Stations (NWS) in Spain that share its observations online, focusing on SI. 24 NWS have been identified (16 government and 8 volunteer networks) that implies 3492 stations, turning it into the sources of meteorological data used in the thesis. We have investigated five technical of spatial estimation of SI in 15 minutes to the mainland (3 geostatistical techniques and HelioSat2 a deterministic method based on satellite images) with different spatial configurations. When the study area has an adequate density of observations we identified the best method to estimate the SI is the regression kriging with auxiliary variables (one of them is the SI estimated from satellite images. Thus it is possible to spatially estimate the SI beyond the 25 km identified in the literature. Otherwise, when the density of observations is inadequate the appropriateness is using the estimates values from remote sensing. It has been experimented with Artificial Neural Networks (ANN) modeling for predicting the short-term future of the SI using observations from neighbor’s weather stations (spatial components) in their inputs, and the results are promising. The error levels decrease under the following conditions: (1) when the prediction horizon is less or equal than 3 hours the best models are the ones that include data from the neighboring stations (at a maximum distance of 55 km). It is concluded that the ANN is able to learn how weather conditions affect neighboring prediction of IS at such Spatio-temporal horizons.

Gestión de la información en redes de sensores inalámbricos

La gestión del conocimiento (KM) es el proceso de recolectar datos en bruto para su análisis y filtrado, con la finalidad de obtener conocimiento útil a partir de dichos datos. En este proyecto se pretende hacer un estudio sobre la gestión de la información en las redes de sensores inalámbricos como inicio para sentar las bases para la gestión del conocimiento en las mismas. Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son redes compuestas por sensores (también conocidos como motas) distribuidos sobre un área, cuya misión es monitorizar una o varias condiciones físicas del entorno. Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por tener restricciones de consumo para los sensores que utilizan baterías, por su capacidad para adaptarse a cambios y ser escalables, y también por su habilidad para hacer frente a fallos en los sensores. En este proyecto se hace un estudio sobre la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. Se comienza introduciendo algunos conceptos básicos: arquitectura, pila de protocolos, topologías de red, etc.… Después de esto, se ha enfocado el estudio hacia TinyDB, el cual puede ser considerado como parte de las tecnologías más avanzadas en el estado del arte de la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. TinyDB es un sistema de procesamiento de consultas para extraer información de una red de sensores. Proporciona una interfaz similar a SQL y permite trabajar con consultas contra la red de sensores inalámbricos como si se tratara de una base de datos tradicional. Además, TinyDB implementa varias optimizaciones para manejar los datos eficientemente. En este proyecto se describe también la implementación de una sencilla aplicación basada en redes de sensores inalámbricos. Las motas en la aplicación son capaces de medir la corriente a través de un cable. El objetivo de esta aplicación es monitorizar el consumo de energía en diferentes zonas de un área industrial o doméstico, utilizando redes de sensores inalámbricas. Además, se han implementado las optimizaciones más importantes que se han aprendido en el análisis de la plataforma TinyDB. Para desarrollar esta aplicación se ha utilizado como sensores la plataforma open-source de creación de prototipos electrónicos Arduino, y el ordenador de placa reducida Raspberry Pi como coordinador. ABSTRACT. Knowledge management (KM) is the process of collecting raw data for analysis and filtering, to get a useful knowledge from this data. In this project the information management in wireless sensor networks is studied as starting point before knowledge management. Wireless sensor networks (WSN) are networks which consists of sensors (also known as motes) distributed over an area, to monitor some physical conditions of the environment. Wireless sensor networks are characterized by power consumption constrains for sensors which are using batteries, by the ability to be adaptable to changes and to be scalable, and by the ability to cope sensor failures. In this project it is studied information management in wireless sensor networks. The document starts introducing basic concepts: architecture, stack of protocols, network topology… After this, the study has been focused on TinyDB, which can be considered as part of the most advanced technologies in the state of the art of information management in wireless sensor networks. TinyDB is a query processing system for extracting information from a network of sensors. It provides a SQL-like interface and it lets us to work with queries against the wireless sensor network like if it was a traditional database. In addition, TinyDB implements a lot of optimizations to manage data efficiently. In this project, it is implemented a simple wireless sensor network application too. Application’s motes are able to measure amperage through a cable. The target of the application is, by using a wireless sensor network and these sensors, to monitor energy consumption in different areas of a house. Additionally, it is implemented the most important optimizations that we have learned from the analysis of TinyDB platform. To develop this application it is used Arduino open-source electronics prototyping platform as motes, and Raspberry Pi single-board computer as coordinator.

Criptored y las redes temáticas orientadas a la educación global

La presente investigación recoge una experiencia de innovación educativa de 13 años de duración que analiza las bondades e inconvenientes de utilizar redes temáticas orientadas a la educación de la ciudadanía. Esta experiencia se centra en la red temática Criptored fundada en 1999 en la Universidad Politécnica de Madrid. La experiencia publicada en este trabajo demuestra que una red temática puede ser no sólo un buen medio para difundir conocimiento de calidad entre especialistas, sino un buen generador de ideas y proyectos derivados con implicaciones formativas directas de la ciudadanía a través de Internet. Esta demostración se fundamenta en una serie de diferentes decisiones en la evolución de este proyecto, como son una estructuración docente de la información publicada, gestión de la calidad de los contenidos, definición de un esquema de difusión y compartición de información, generación de nuevo contenido basado en interacciones de miembros y no miembros de la red, etc., lo que facilita la apertura de una red temática a un público heterogéneo sin perder calidad ni excelencia. El impacto y la difusión de esta red en diversos sectores quedan retratados por los resultados. La red refleja un impacto significativo en universidades, centros de investigación, empresas TIC en España e Iberoamérica y en la sociedad en general: 243 universidades, centros de investigación y asociaciones de 22 países representados, 925 miembros de la red, 448 documentos para libre descarga, 14 libros electrónicos, 102 vídeos y más de 2.500.000 documentos servidos en 13 años.

Bases para un planteamiento jerárquico de la lógica aplicable a la representación e interpretación del conocimiento

Uno de los campos de investigación más activos hoy en dia dentro del terreno de la inteligencia artificial (I.A.) es el de la representación del conocimiento. Actualmente es usual el clasificar los esquemas de representación del conocimiento en tres grandes grupos [Mylos 82]: Lógicos, de redes semánticas y procedimentales. Ponemos en primer lugar las representaciones lógicas porque es precisamente dentro de ellas donde el presente trabajo se puede encuadrar.

Modelo de gestión de un embalse en tiempo real durante avenidas basado en redes bayesianas entrenadas con el método de optimización PLEM

En la actualidad, la gestión de embalses para el control de avenidas se realiza, comúnmente, utilizando modelos de simulación. Esto se debe, principalmente, a su facilidad de uso en tiempo real por parte del operador de la presa. Se han desarrollado modelos de optimización de la gestión del embalse que, aunque mejoran los resultados de los modelos de simulación, su aplicación en tiempo real se hace muy difícil o simplemente inviable, pues está limitada al conocimiento de la avenida futura que entra al embalse antes de tomar la decisión de vertido. Por esta razón, se ha planteado el objetivo de desarrollar un modelo de gestión de embalses en avenidas que incorpore las ventajas de un modelo de optimización y que sea de fácil uso en tiempo real por parte del gestor de la presa. Para ello, se construyó un modelo de red Bayesiana que representa los procesos de la cuenca vertiente y del embalse y, que aprende de casos generados sintéticamente mediante un modelo hidrológico agregado y un modelo de optimización de la gestión del embalse. En una primera etapa, se generó un gran número de episodios sintéticos de avenida utilizando el método de Monte Carlo, para obtener las lluvias, y un modelo agregado compuesto de transformación lluvia- escorrentía, para obtener los hidrogramas de avenida. Posteriormente, se utilizaron las series obtenidas como señales de entrada al modelo de gestión de embalses PLEM, que optimiza una función objetivo de costes mediante programación lineal entera mixta, generando igual número de eventos óptimos de caudal vertido y de evolución de niveles en el embalse. Los episodios simulados fueron usados para entrenar y evaluar dos modelos de red Bayesiana, uno que pronostica el caudal de entrada al embalse, y otro que predice el caudal vertido, ambos en un horizonte de tiempo que va desde una a cinco horas, en intervalos de una hora. En el caso de la red Bayesiana hidrológica, el caudal de entrada que se elige es el promedio de la distribución de probabilidad de pronóstico. En el caso de la red Bayesiana hidráulica, debido al comportamiento marcadamente no lineal de este proceso y a que la red Bayesiana devuelve un rango de posibles valores de caudal vertido, se ha desarrollado una metodología para seleccionar un único valor, que facilite el trabajo del operador de la presa. Esta metodología consiste en probar diversas estrategias propuestas, que incluyen zonificaciones y alternativas de selección de un único valor de caudal vertido en cada zonificación, a un conjunto suficiente de episodios sintéticos. Los resultados de cada estrategia se compararon con el método MEV, seleccionándose las estrategias que mejoran los resultados del MEV, en cuanto al caudal máximo vertido y el nivel máximo alcanzado por el embalse, cualquiera de las cuales puede usarse por el operador de la presa en tiempo real para el embalse de estudio (Talave). La metodología propuesta podría aplicarse a cualquier embalse aislado y, de esta manera, obtener, para ese embalse particular, diversas estrategias que mejoran los resultados del MEV. Finalmente, a modo de ejemplo, se ha aplicado la metodología a una avenida sintética, obteniendo el caudal vertido y el nivel del embalse en cada intervalo de tiempo, y se ha aplicado el modelo MIGEL para obtener en cada instante la configuración de apertura de los órganos de desagüe que evacuarán el caudal. Currently, the dam operator for the management of dams uses simulation models during flood events, mainly due to its ease of use in real time. Some models have been developed to optimize the management of the reservoir to improve the results of simulation models. However, real-time application becomes very difficult or simply unworkable, because the decision to discharge depends on the unknown future avenue entering the reservoir. For this reason, the main goal is to develop a model of reservoir management at avenues that incorporates the advantages of an optimization model. At the same time, it should be easy to use in real-time by the dam manager. For this purpose, a Bayesian network model has been developed to represent the processes of the watershed and reservoir. This model learns from cases generated synthetically by a hydrological model and an optimization model for managing the reservoir. In a first stage, a large number of synthetic flood events was generated using the Monte Carlo method, for rain, and rain-added processing model composed of runoff for the flood hydrographs. Subsequently, the series obtained were used as input signals to the reservoir management model PLEM that optimizes a target cost function using mixed integer linear programming. As a result, many optimal discharge rate events and water levels in the reservoir levels were generated. The simulated events were used to train and test two models of Bayesian network. The first one predicts the flow into the reservoir, and the second predicts the discharge flow. They work in a time horizon ranging from one to five hours, in intervals of an hour. In the case of hydrological Bayesian network, the chosen inflow is the average of the probability distribution forecast. In the case of hydraulic Bayesian network the highly non-linear behavior of this process results on a range of possible values of discharge flow. A methodology to select a single value has been developed to facilitate the dam operator work. This methodology tests various strategies proposed. They include zoning and alternative selection of a single value in each discharge rate zoning from a sufficient set of synthetic episodes. The results of each strategy are compared with the MEV method. The strategies that improve the outcomes of MEV are selected and can be used by the dam operator in real time applied to the reservoir study case (Talave). The methodology could be applied to any single reservoir and, thus, obtain, for the particular reservoir, various strategies that improve results from MEV. Finally, the methodology has been applied to a synthetic flood, obtaining the discharge flow and the reservoir level in each time interval. The open configuration floodgates to evacuate the flow at each interval have been obtained applying the MIGEL model.