Desarrollo de nuevas arquitecturas neuronales en grafos para la inferencia de propiedades de redes biológicas
Las redes neuronales en grafos (GNNs) han demostrado un rendimiento notable en tareas de clasificación y regresión a nivel de nodo y grafo completo. Sin embargo, las tareas centradas en aristas —donde el objetivo es predecir propiedades asociadas a pares de nodos conectados— han recibido comparativamente menos atención, a pesar de su relevancia en aplicaciones bioinformáticas como la estimación de similaridad molecular, la predicción de interacciones proteína-proteína y la anotación funcional de genes. Las arquitecturas tradicionales de GNNs priorizan la agregación de características de nodos, subutilizando la información contenida en las aristas que conectan entidades biológicas. Esta tesis aborda esta limitación mediante el desarrollo de NEAConv (Node-Edge Attention Convolution), una arquitectura de red neuronal de paso de mensajes específicamente diseñada para tareas centradas en aristas. La contribución principal consiste en un mecanismo de atención que integra simultáneamente características de nodos y aristas mediante una formulación query-key-value inspirada en la arquitectura transformer, permitiendo que el modelo aprenda adaptativamente qué conexiones son más informativas para cada predicción. La arquitectura se complementa con una función de pérdida híbrida que combina aprendizaje supervisado con términos auto-supervisados basados en la similaridad coseno entre embeddings, organizando coherentemente el espacio latente y permitiendo predicciones robustas incluso para entidades con información incompleta o ausente. El desarrollo metodológico siguió una progresión incremental de complejidad. Inicialmente, se estableció una línea base utilizando perceptrones multicapa con codificación one-hot, alcanzando un MAE de 0.081 (RMSE = 0.1019) en la predicción del coeficiente de Tanimoto entre compuestos metabólicos. La incorporación de embeddings topológicos mediante Node2Vec mejoró el rendimiento en un 8.9 % (MAE= 0.074, RMSE = 0.0928), demostrando que la estructura del grafo metabólico contiene información relevante para la similaridad estructural. Finalmente, la arquitectura NEAConv alcanzó un error absoluto medio de 0.01013 (1.01 % de error), representando una mejora del 87.5 % respecto al enfoque inicial. Un hallazgo crítico del proceso de optimización fue que el filtrado selectivo del grafo de entrada —reteniendo únicamente las dos aristas de mayor centralidad (between-ness centrality) por nodo— tuvo un impacto mayor sobre el rendimiento que las decisiones arquitecturales convencionales. Este resultado sugiere que, en redes biológicas anotadas, la curaduría estructural del grafo puede ser tan determinante como la sofisticación del modelo, eliminando ruido proveniente de conexiones de baja confiabilidad. El estudio de ablación demostró que tanto el mecanismo de atención como la función de pérdida híbrida son componentes esenciales con efectos complementarios: el modelo baseline alcanzó MAE = 0.01590, mientras que agregar únicamente atención redujo el error a 0.01523 (mejora del 4.2 %), agregar únicamente pérdida híbrida lo redujo a 0.01426 (mejora del 10.3 %), y el modelo completo alcanzó MAE = 0.01013 (mejora del 36.3 %). La versatilidad de la arquitectura fue validada en dos dominios bioinformáticos adicionales. En predicción de interacciones proteína-proteína, el modelo superó significativamente al estado del arte (test de Friedman p = 7,8 × 10−30) en cinco organismos: HPRD (F1 = 0.977), Human (F1 = 0.961), E. coli (F1 = 0.967), Drosophila (F1 = 0.991) y C. elegans (F1 = 0.985). En anotación funcional con Gene Onto-logy, el modelo igualó el rendimiento del método especializado exp2GO (p = 0,237) mientras superó significativamente a DeepGOPlus y NMF-GO (p = 10−3 ) en tres organismos y tres subontologías. En síntesis, esta tesis demuestra que las tareas centradas en aristas en grafos biológicos se benefician de arquitecturas que integran explícitamente información de nodos y aristas mediante mecanismos de atención, entrenadas con funciones de pérdida híbridas que alinean geométricamente el espacio latente con métricas del dominio. Los principios de diseño desarrollados son transferibles entre dominios bioinformáticos distintos, sugiriendo su potencial aplicabilidad más allá de los contextos específicos evaluados.
29/07/2026
Medidas de Información y Análisis de Conectividad de señales de EGG
Esta tesis aborda el desarrollo y la aplicación de herramientas matemáticas para el análisis de imágenes y señales biomédicas, integrando conceptos de análisis funcional, procesamiento de señales y neurociencia computacional. El trabajo se estructura en dos líneas de investigación complementarias. La primera línea corresponde al desarrollo de un nuevo método para la comparación de imágenes multidimensionales denominado Phase Divergence Index (PDI). A partir de un marco teórico basado en espacios funcionales, distribuciones temperadas, transformadas de Fourier, Hilbert y Riesz, se construye una representación de fase multidimensional que permite definir un índice sensible a cambios estructurales. El método fue evaluado mediante diferentes experimentos sobre imágenes sintéticas y reales, demostrando robustez frente a variaciones de intensidad, ruido y rotaciones, así como capacidad para detectar diferencias estructurales que no resultan evidentes mediante técnicas convencionales. La segunda línea de investigación se centra en el análisis de señales electroencefalográficas (EEG) mediante herramientas lineales, no lineales y de conectividad funcional. Se emplearon la Densidad Espectral de Potencia (PSD), la Entropía de Permutación (PE), la Complejidad de Lempel–Ziv (LZC), la Complejidad Conjunta de Lempel–Ziv (JLZC), la coherencia espectral y el Phase Lag Index (PLI) para caracterizar la dinámica cerebral en distintos contextos experimentales. Las metodologías propuestas fueron aplicadas a cuatro bases de datos independientes. En perros se estudiaron los efectos del envejecimiento y de la administración de trazodona sobre la dinámica cerebral durante el sueño, observándose modificaciones en la actividad espectral, la complejidad temporal y la conectividad funcional. En niños se analizaron cambios asociados a tareas creativas, evidenciando una reorganización de la actividad oscilatoria y de la comunicación entre regiones cerebrales. Finalmente, en recién nacidos prematuros se evaluó la evolución de la complejidad cerebral durante la maduración temprana, mostrando que las métricas de complejidad permiten caracterizar tanto la organización temporal como espacial de la actividad neuronal.
29/07/2026
Optimización basada en simulación de la eficiencia energética de edificios
En un escenario de crisis climática y demandas crecientes de habitabilidad, la presente investigación aborda la problemática del consumo energético en el sector residencial proponiendo un cambio de paradigma en el uso de la Simulación Energética de Edificios (Building Energy Simulation) (BES). Se propone un marco metodológico de modelado termo-energético de edificios acoplado a algoritmos de optimización (SBO), sustentado en el acoplamiento dinámico de Algoritmos Genéticos (GA) con el motor de simulación EnergyPlus (E+). Este marco se implementa en dos fases críticas: primero, para la calibración de modelos BES mediante modelado inverso y, segundo, para el diseño de envolventes bioclimáticas y el análisis de sensibilidad regional en Argentina. A través del modelado inverso y el análisis de dos casos de estudio experimentales (MEVIR y SOFIA), se desarrollan metodologías de calibración avanzada. Se demuestra que el enfoque multiobjetivo y el monitoreo detallado, junto al desacople secuencial de las variables de la envolvente y la inclusión de parámetros de alta sensibilidad e incertidumbre, permiten mitigar el fenómeno de la equifinalidad. Este proceso logra precisiones de 0.15°C, garantizando la integridad termofísica de los modelos resultantes. Posteriormente, se emplean modelos directos para evaluar el desempeño de un prototipo teórico (VERA) a través de las diversas zonas bioambientales de la República Argentina (IRAM 11603). Los resultados demuestran que la eficiencia energética residencial no reside en la aplicación de soluciones tecnológicas universales ni en grandes inversiones de capital, sino en la gestión del equilibrio térmico dinámico mediante estrategias bioclimáticas optimizadas. En conclusión, este trabajo aporta conocimiento científico de transferencia esencial para que proyectistas y organismos gubernamentales alcancen metas de sustentabilidad fundamentadas en evidencia cuantitativa y un desempeño energético verificado.
23/07/2026
Formulación de un plan de gestión integral de residuos biopatogénicos sólidos, ciudad de Crespo (E.R), Republica Argentina.
En primer lugar, se desarrolla el marco conceptual relacionado con los residuos, abarcando su definición y las distintas formas de clasificación. Los residuos pueden clasificarse de diversas maneras, ya sea según la actividad que los genera o de acuerdo con la normativa vigente. Posteriormente, se introduce el concepto de gestión integral de residuos, como base para abordar en los capítulos siguientes la problemática específica de los residuos sólidos biopatogénicos generados por la atención de la salud humana y animal. Una vez establecidas las diferentes formas de clasificación, se presenta un análisis del marco normativo a nivel nacional, provincial y municipal. Asimismo, se identifican los organismos e instituciones competentes en la gestión de residuos sólidos biopatogénicos. Este capítulo resulta fundamental, ya que permite comprender las regulaciones que rigen esta clase de residuos y contextualiza la problemática desde una perspectiva internacional, considerando también el aporte de organismos globales. Para dimensionar adecuadamente la magnitud del problema y su impacto potencial sobre el ambiente y la salud pública, se procede a cuantificar la tasa de generación de residuos biopatogénicos en la ciudad de Crespo. Esta evaluación permite establecer un diagnóstico preciso, necesario para formular propuestas de solución. A partir de dicha evaluación, se plantea un plan de gestión de residuos biopatogénicos para la ciudad de Crespo, centrado en la gestión externa como eje principal. En cuanto a la gestión interna, se describen exclusivamente las etapas de segregación en origen y almacenamiento temporal, por ser puntos clave de articulación entre ambas gestiones y fundamentales para el éxito del proceso global. En este capítulo se profundiza en los planes de gestión ambiental teniendo la premisa de las normativas y de una gestión sustentable para el cuidado de la salud humana y el ambiente. Finalmente, se presentan las conclusiones en función de los objetivos planteados y los alcances logrados a lo largo del trabajo.
26/06/2026
Desarrollo de técnicas avanzadas en análisis de datos mediante hipergrafos
En esta tesis recurrimos a la teoría de hipergrafos, como una generalización de los grafos simples, que nos permite modelar relaciones de alto orden entre las componentes de un sistema. Para ello, construimos distintos hipergrafos empleando diversos métodos basados en la generación de hipergrafos de manera implícita, utilizando distintas métricas adaptadas a los datos bajo análisis, como una herramienta para estudiar las relaciones existente entre los elementos que conforman las distintas estructuras analizadas Nos enfocamos principalmente en el análisis de datos provenientes de señales neuronales obtenidas a través de EEG (electroencefalografía), fMRI (resonancia magnética funcional) y MEG (magnetoencefalografía) , en enfermedades neurodegenerativas y en distintos estados de conciencia. Presentamos cuatro métodos para la construcción de hipergrafos orientados a caracterizar y diferenciar estos estados y patologías, utilizando herramientas derivadas de la teoría de la información, en particular la entropía asociada a los hipergrafos, como medida de complejidad, interacción y orden en el sistema Además, desarrollamos medidas de distancia entre hipergrafos basadas en sus representaciones lineales, así como distintos cuantificadores estructurales específicos propios de los hipergrafos. Los métodos propuestos se centran en la construcción de hipergrafos métricos a partir de distancias, particularmente para señales utilizamos la métrica PLI (Phase Lag In-dex), que permite estimar relaciones funcionales entre señales. Como los distintos métodos propuestos se pueden extender a otros tipos de datos, también pudimos generar hipergrafos métricos basados en distintas distancias como la Euclidea, la de Minkowski, Chebyshev y parabólica para analizar conjuntos generales de datos. Presentamos un método de análisis por bandas usandos grafos simples para la conectividad funcional generalizándolo por medio del método de hipergrafos multicapas que permite realizar un análisis de múltiples bandas de frecuencia de forma simultánea. Tradicionalmente, este análisis se realizaba con grafos simples y por separado para cada banda. También proponemos un algoritmo de Multiplecorrelación de fase (MCF) como una extensión de la diferencia de fase entre dos señales a dimensiones más altas, lo que permite establecer relaciones conjuntas entre los elementos del sistema, generando hipergrafos k-regulares. A su vez, exploramos la noción de multicorrelación como otra vía para construir este tipo de hipergrafos. Cada uno de estos métodos demostró cumplir con el objetivo de caracterización, diferenciación e identificación de cambios relevantes en las señales estudiadas.
08/06/2026
Diagnostico socioambiental y propuestas de mejoras para el tratamiento de efluentes líquidos de una planta de elaboración de grasa bovina comestibles y harina de carne en la ciudad de Santa Fe, Argentina.
La industria alimentaria ocupa un lugar significativo a nivel mundial y desempeña un papel fundamental en la economía global. En particular, la producción e industrialización de carne representa una de las actividades más relevantes del sector, ya que comprende todo el proceso que va desde la cría de animales hasta el procesamiento en distintos cortes, el almacenamiento y la utilización de subproductos y residuos con fines de reaprovechamiento. Este proceso genera no solo alimentos, sino también una gran cantidad de residuos que, si no se gestionan adecuadamente, pueden provocar pérdidas económicas y efectos adversos sobre el ambiente. En este sentido, la Dirección Nacional Asistente de Vinculación Tecnológica de Argentina señala que cerca de un tercio de los alimentos producidos a nivel mundial se pierde o desperdicia. Plantea, además, que, junto al avance de regulaciones ambientales, el creciente interés por productos naturales y la necesidad de optimizar procesos de recuperación, la industria alimentaria —y especialmente al sector cárnico— se enfrenta a una oportunidad concreta para mejorar su competitividad mediante la valorización de residuos. La economía circular se presenta, entonces, como una perspectiva clave para minimizar el impacto ambiental, mejorar la eficiencia en el uso de recursos y promover la actividad económica a través de la innovación en los procesos productivos. En este contexto, el presente trabajo se enfoca en una industria ubicada en la ciudad de Santa Fe, dedicada al reciclaje de subproductos generados por frigoríficos habilitados de la región. Por políticas y permisos de la empresa no se presenta el nombre ni se muestra la ubicación de la misma, y de esta manera tampoco se define área de influencia en forma de imagen. Esta empresa produce principalmente grasa bovina comestible y harina de carne mediante un proceso de renderizado. Cabe aclarar que, si bien el reciclaje de subproductos animales no es una práctica reciente —existen registros de su desarrollo desde el siglo XVIII—, sus métodos se han perfeccionado con el tiempo. Actualmente, se utiliza un sistema tecnificado conocido como rendering o renderizado, que transforma residuos de origen animal en materias primas de valor para distintas industrias. Las plantas de rendering procesan materiales crudos y desperdicios de la industria cárnica, generando productos como sebo industrial, grasas refinadas y harinas de carne y hueso. Este tipo de reciclaje no solo aporta beneficios económicos, sino que también favorece la sostenibilidad ambiental, alineándose con los principios de la economía circular. Otro aspecto importante a señalar es que, en Argentina, la cadena de producción de carne bovina tiene un fuerte arraigo territorial y desempeña un rol estratégico dentro del sistema agroalimentario. Además de su relevancia como fuente básica de alimento, este sector aporta significativamente al Producto Bruto Interno, genera empleo, promueve el desarrollo regional y representa una importante fuente de divisas. No obstante, como se mencionó anteriormente, enfrenta el reto de desarrollar soluciones sostenibles para el tratamiento de los residuos generados, los cuales, con un adecuado abordaje tecnológico, pueden convertirse en insumos con alto valor económico. Finalmente, la planificación territorial constituye una dimensión significativa tanto en el enfoque aquí planteado como en términos generales, ya que exige una localización y reconocimiento de nuevos polos industriales que minimicen su cercanía a núcleos urbanos densos y zonas ambientalmente sensibles. Esto responde a la necesidad de que el desarrollo económico se articule con la protección ambiental y el bienestar social.
08/06/2026
Plan de Manejo Ambiental para Industria Láctea Establecimientos San Ignacio S.A.
Establecimientos San Ignacio S.A. es una importante industria láctea, con una de sus plantas elaboradoras ubicada en la localidad de Sauce Viejo, cercana a grandes centros urbanos como la ciudad de Santa Fe, Santo Tomé y el Gran Rosario. Esta ubicación le permite disponer de vías de acceso de primer orden, y con instalaciones modernas para la ejecución de los procesos productivos. San Ignacio es marca líder en dulce de leche industrial reportero, además de dueña de un característico y reconocido dulce de leche familiar, como así también de una completa línea de quesos frescos, presentes en las góndolas de casi todos los mercados de la región. El Plan de Manejo Ambiental, como herramienta de gestión, es el instrumento necesario para que una organización productiva pueda gestionar eficazmente aquellos aspectos implicados en su funcionamiento con potencial de generar impactos negativos en el ambiente, proponiendo para esto, las medidas necesarias tendientes a evitar y/o mitigar aquellos efectos negativos que puedan surgir del funcionamiento propio de la empresa. El diagnóstico ambiental inicial realizado en la Fase 1 permite observar de una manera directa los impactos ocasionados por los procesos operativos de la empresa sobre los factores ambientales abióticos: suelo, aire, agua, además de los factores ligados al recurso humano y al socioeconómico, relacionados con el empleo. En esta primera fase, que implica la caracterización del escenario actual de la empresa, la observación directa de los procedimientos operativos llevó al conocimiento de las generalidades y de cada una de las operaciones desarrolladas dentro de la cadena de producción. El análisis de los procesos productivos se inició con la elaboración de diagramas de flujo de cada uno de los procesos, el estudio de las cantidades de materias primas procesadas y los materiales e insumos empleados en la cadena productiva. En la Fase 2 de la metodología aplicada, se identificaron las principales acciones involucradas en el proceso que podrían generar impactos en los factores ambientales, como los consumos eléctricos, de combustible, generación de residuos industriales reciclables, no reciclables y peligrosos, de efluentes líquidos, contaminación acústica, malos olores, por escape de gases y de productos no conformes, entre otros. Para la evaluación de estos impactos se utilizó una Matriz de Leopold adaptada, la cual permitió conocer realmente cual es la criticidad y como resulta el balance del impacto que ocasionan los procesos productivos de la empresa en contra de los factores ambientales y económicos, determinando lo siguiente: Para los factores “Aire” y “Suelo”, el balance del impacto en la zona de influencia de la empresa es moderado, entendiéndose que cesará la afectación al ambiente una vez culminado el proceso operativo de la empresa, siendo la recuperación en el corto plazo y/o con inversiones mínimas. El factor “Agua” marcó un balance compatible / moderado, a diferencia con lo visto en la opinión de investigadores respecto al impacto sobre este factor causado por la industria láctea en general. Los impactos relacionados con el factor “Recursos Humanos”
11/05/2026
Evolución de la gestión de los recursos hídricos en la provincia de Córdoba. Creación de la Administración Provincial de Recursos Hídricos
Se plantea y analiza la evolución de la gestión de los recursos hídricos en la Provincia de Córdoba, recorriendo todos los principales acontecimientos históricos que fueron forjando cada institución concebida a lo largo de las décadas, hasta la creación del Ente Autárquico denominado Administración Provincial de Recursos Hídricos (APRHI). En este análisis se contemplan aspectos técnicos, sociales, económicos, ambientales, territoriales y políticos, entre otros. El autor del presente estudio se desenvolvió en el período 2013-2017 como Director General de Recursos Hídricos integrante de la Secretaría de Recursos Hídricos, dependiente Ministerio de Servicios Públicos de la Provincia de Córdoba. Luego de ello llevó adelante, junto a un equipo interdisciplinario de profesionales, la creación y puesta en marcha de APRHI, siendo su primer presidente, durante el período 2017-2021. El estudio analiza la evolución en la gestión de los recursos hídricos en una de las provincias de la República Argentina con historia más rica en materia de manejo del agua. A su vez se describen aspectos conceptuales de la Gestión Integrada de los Recursos Hídricos (GIRH) y se analiza cómo se aborda en el ámbito nacional, no solo desde el punto de vista institucional, sino también legal y normativo. Detalla la situación básica que conduce la formación de APRHi a través de diferentes factores, para luego describir la puesta en marcha y la forma en que se imaginó y reglamentó la nueva APRHi. Describe diferentes acciones promovidas desde su creación para el fortalecimiento de la Gestión, para luego conceptualizar la importancia de esta forma de administración. Realiza diferentes sugerencias en relación a nuevos labores y desafíos para gestionar los recursos hídricos provinciales. Por último, y como ejercicio de distancia crítica respecto de la propia experiencia, el autor realiza un análisis explícito de aquellos aspectos de la gestión de APRHi en los que no se pudo avanzar con la profundidad o la velocidad deseadas, entendiendo que esta reflexión enriquece el valor testimonial y analítico del trabajo, ofreciendo una visión más completa y honesta del proceso institucional descripto. Identifica los principales desafíos no superados durante el período analizado, las adversidades encontradas, reconociendo sus causas estructurales y, cuando corresponde, proponiendo alternativas que podrían orientar las gestiones futuras. El trabajo se presenta como una guía para quienes persiguen el interés de creación de un ente autárquico como órgano de gestión de los recursos hídricos de una jurisdicción determinada, recorriendo aspectos administrativos, orgánicos y financieros, entre otros; identificando sus facilidades y dificultades, virtudes y defectos que ofrece dicha forma administrativa.
08/05/2026
Modelación hidrodinámica bidimensional bajo enfoques implícitos y explícitos en áreas urbanas de zonas llanura a través de herramientas de uso libre y RPAS
Este estudio se enfoca en desarrollar y comparar metodologías para el análisis de inundaciones en áreas urbanas ubicadas en áreas de llanura, específicamente en la ciudad de Azul. El objetivo principal es establecer un modelo de pronóstico de inundaciones que pueda integrarse efectivamente en sistemas de alerta temprana. Para lograr esto, se evalúan y comparan dos modelos hidrodinámicos ampliamente utilizados: HEC-RAS e IBER. El uso de drones equipados con tecnología de fotogrametría digital desempeña un papel crucial en este estudio. Estos dispositivos permiten la captura de datos detallados y precisos del terreno, incluyendo la topografía de la ciudad de Azul. Esta información es fundamental para la generación de un modelo predictivo de inundaciones que no solo sea preciso, sino también aplicable en la simulación de eventos extremos. La metodología incluye la recopilación de datos mediante drones, seguida del procesamiento y análisis de imágenes utilizando técnicas avanzadas de fotogrametría digital. Este enfoque proporciona un modelo digital de terreno detallado con una resolución suficiente para la escala del estudio. La integración de este modelo con los modelos hidrodinámicos permite simular con precisión la propagación de inundaciones en diferentes escenarios, proporcionando información valiosa para la gestión y planificación urbana. Los resultados obtenidos enfatizan la importancia crítica de la calidad de los datos utilizados en la calibración y validación de los modelos hidrodinámicos. La precisión de los modelos depende en gran medida de la exactitud de los datos topográficos y de las condiciones de contorno proporcionadas. Además, se destaca la relevancia de este enfoque en la gestión de inundaciones y en la mejora de los sistemas de alerta temprana, permitiendo a las autoridades locales y regionales tomar decisiones informadas y rápidas frente a eventos hidrológicos extremos.
14/04/2026
Métodos de aprendizaje automático de mínima calibración para interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora
El deterioro de la función motora de miembro superior tras accidentes cerebrovasculares u otras condiciones neurológicas afecta significativamente la calidad de vida. En este contexto, las interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora (MI-BCIs) son prometedoras para la asistencia y la rehabilitación, al transformar la actividad cerebral en comandos de control sin usar de las vías neuromusculares. Sin embargo, su aplicación se ve limitada por la compleja decodificación de las señales de electroencefalografía (EEG). Una gran limitación es la variabilidad inter e intra-sujeto del EEG, que demanda extensas sesiones de calibración. En esta tesis se desarrollaron métodos de aprendizaje automático para reducir dichos tiempos de calibración y mejorar la robustez en la decodificación. En primer lugar se desarrolló de PySimMIBCI, un método para generar datos artificiales de EEG que incorporan información sujeto-específica y características fisiológicamente plausibles para tareas de MI de mano. Este método permite introducir en la simulación factores de variabilidad como la fatiga o diferentes capacidades de modulación, que son aspectos interesantes a tener en cuenta a la hora de desarrollar y validar modelos de decodificación. Mediante PySimMIBCI se generaron datos sintéticos con características específicas de sujetos reales y se las utilizó para la aumentación de datos, obteniendo mejoras significativas en el desempeño de la decodificación. El segundo eje abordó la transferencia de aprendizaje entre sujetos y bases de datos para reducir los tiempos de calibración para cada usuario. Con tal fin, se propuso XS-BOT, un enfoque de adaptación de dominio basado en transporte óptimo hacia atrás. A partir de un modelo entrenado en datos provenientes de múltiples usuarios, XS-BOT alinea las características del nuevo sujeto con la distribución de entrenamiento. La validación en diferentes bases de datos y modelos de decodificación demostró que el método supera marcadamente a otros enfoques del estado del arte, alcanzando tasas de aciertos robustas con un mínimo número de datos de calibración del nuevo usuario y de electrodos. En conjunto, los aportes metodológicos y experimentales de esta tesis permiten avanzar hacia MI-BCIs de mínima calibración, robustas y centradas en la persona usuaria, características alineadas con las necesidades en un contexto de rehabilitación motora.
13/04/2026
Protección de la calidad del agua subterránea
Guía para empreseas de agua, autoridades municipales y agencias ambientales
01/01/2003
Video Egresados - Lanata
Video Egresados - Lanata
11/05/2022
Un modelo conceptual de Objetos de aprendizaje como soporte en su diseño y desarrollo: Enfoque basado en competencias
Artículo presentado en la CISTI'2022 - 17ª Conferencia Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información, organizado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Madrid, España.
02/05/2022
Presentación InfoFICH
Presentación de la nueva versión del sistema InfoFICH.
13/10/2022
Diseño y aplicación de estrategias de control predictivo económico - estocástico para la gestión de microrredes eléctricas
La generación del recurso eléctrico en el mundo está fuertemente ligada a la utilización de combustibles fósiles. Hace tiempo que se intentan implementar diferentes estrategias con el objetivo de reducir el consumo de este tipo de combustibles, debido principalmente a la necesidad de tratar los siguientes ítems: (i) reducir la emisión de gases que provocan el efecto invernadero y así evitar una crisis climática, (ii) proponer medios para la generación de energía, que no solamente sean libres de contaminación, sino que también su desarrollo e implementación modifiquen lo mínimo posible el ecosistema natural, (iii) dar cuenta del inevitable agotamiento de estos recursos fósiles les almacenados en la naturaleza desde hace millones de años y (iv) contemplar el continuo e intenso aumento en la demanda de energía eléctrica. Utilizar los recursos de energía renovables (RERs) como medio principal para la generación de electricidad, surge entonces como una solución concreta y eficiente para dar alcance a los puntos indicados. Entre las características a destacar de los RERs, se debe mencionar la contaminación ambiental prácticamente nula que generan, su cualidad de abundantes e ilimitados y la gran variedad de opciones existentes. Sin embargo, también presentan algunos rasgos indeseables, como su carácter intermitente y aleatorio. Es precisamente en estas características donde se centran los mayores retos tecnológicos e ideológicos para lograr su aceptación y gestión de forma eficiente y confiable. El concepto de microrred eléctrica representa una interesante herramienta para facilitar la inclusión de los RERs al sistema eléctrico como fuente de generación distribuida en pequeña y mediana escala. Una microrred es un sistema en el que coexisten fuentes de generación, medios para el almacenamiento de energía y un conjunto de cargas que representan diferentes perfiles de consumo. Pueden funcionar de manera aislada de una red eléctrica o conectada a ella, lo que habilita el intercambio del recurso energético de forma bidireccional. Debido a su concepción modular, las microrredes se consideran como unidades independientes con capacidad de autocontrol, lo que plantea importantes retos para las estrategias destinadas para este fin. Los objetivos requeridos para poder controlarlas de forma eficiente son variados (debido a que contienen dinámicas muy diferentes) y son abordados a través de estructuras jerárquicas de control, donde el nivel superior se indica como el sistema de gestión para la energía (EMS). En esta tesis se proponen y desarrollan esquemas de control para el EMS de las microrredes basado en la estrategia de control optimizante conocida como control predictivo basado en modelos (MPC). Se considerará con especial interés el modo de operación en el que las microrredes se encuentran conectadas a una red eléctrica, lo que habilita la posibilidad de que estos sistemas modulares participen como un agente activo dentro del mercado para el comercio de la energía. La primera propuesta consiste en un controlador predictivo económico (EMPCT), que cuenta con la capacidad de mantener la estabilidad y factibilidad ante posibles cambios del ´índice de desempeño establecido, lo que genera modificaciones del punto de equilibrio óptimo hacia donde el controlador debe guiar el sistema. Estas variaciones son ocasionadas por la dinámica misma de la microrred o también por cambios en los objetivos de gestión por parte de su propietario. Los índices que se proponen como funcional de costo para el problema matemático del EMPCT, consideran tantos aspectos económicos como dinámicos del sistema. Por otro lado, como en la mayoría de los problemas de control reales, las microrredes son afectadas por perturbaciones e incertidumbres, lo que acentúa el reto de poder gestionarlas bajo un criterio óptimo. Por ello, también se propone una estructura de control óptimo para poder controlar de forma eficiente este tipo de sistemas perturbados. Precisamente las perturbaciones o variables no manipuladas se corresponden con el comportamiento aleatorio de los RERs utilizados para generar electricidad y con la demanda de energía por parte de las cargas existentes en una microrred; siendo que para la implementación de las estrategias EMPCT se utilizan predicciones de estas variables a lo largo del horizonte de control establecido. Un enfoque de MPC estocástico basado en escenarios (SCMPC) en conjunto con el EMPCT ya indicado, forma parte de la estructura de control optima propuesta. Al mismo tiempo, las microrredes constituyen un eslabón crucial en el cambio de paradigma que se está experimentando para la concepción de las futuras redes eléctricas. Esta reestructuración se refiere de pasar de esquemas unidireccionales, centralizados y con centros de generación a gran escala, donde los roles de producción y consumo de electricidad están marcados, a uno descentralizado, con características bidireccionales para el comercio de energía, que permite que los usuarios pierdan su carácter pasivo de simples consumidores, y se alienta el uso de recursos renovables y sistemas en pequeña escala para la generación. Esta nueva red eléctrica, denominada red inteligente, puede definirse como una red compuesta por nodos inteligentes que pueden operar, comunicarse e interactuar en la distribución eficiente de recursos eléctricos a sus consumidores. Precisamente estos nodos o distritos energéticos son las microrredes. Frente a este nuevo escenario, se requiere desarrollar estrategias de control para estas nuevas redes inteligentes, donde se considere explícitamente la interacción entre los distintos nodos que la forman. En relación a ello, se extiende el controlador EMPCT por medio de un enfoque coalicional, al caso donde el sistema este constituido por un grupo o comunidad de microrredes, donde cada una de estas tiene su propio controlador local, lo cual nos acerca a este nuevo concepto de red eléctrica. Es interesante aclarar que una estrategia coalicional se diferencia del enfoque distribuido en que la partición del sistema (la agrupación de nodos o coaliciones) varia con el paso del tiempo, lo cual se traduce en una mejora del desempeño global para el sistema. En el controlador predictivo económico coalicional desarrollado en este documento, se utiliza la rama correspondiente a la teoría de juegos que trata con los juegos cooperativos n-personales. Este marco conceptual teórico-matemático, brinda las bases necesarias para formular un criterio de decisión para poder determinar que coalición o agrupamiento de microrredes resulta ser la mejor opción para alcanzar un objetivo prefijado. Para cada estrategia de control propuesta para el EMS de las microrredes, se han realizado diferentes simulaciones con el objetivo de mostrar su desempeño y poder analizarlas. En estas se muestra el comportamiento de los sistemas controlados, bajo la acción de las variables manipuladas generadas por los controladores óptimos desarrollados. Finalmente, se presentan las conclusiones y futuras líneas de investigación.
04/06/2024
Modelos para currículos basados en competencias en Carreras de Ingeniería: un mapeo sistemático de la literatura
Artículo aceptado en la XXV Ibero-American Conference on Software Engineering, organizado por la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Córdoba
09/05/2022
Modelos para currículos basados en competencias en Carreras de Ingeniería: un mapeo sistemático de la literatura
Artículo aceptado en la XXV Ibero-American Conference on Software Engineering, organizado por la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Córdoba
09/05/2022
Video Egresados - Lanata
Video Egresados - Lanata
11/05/2022
VII Encuentro Nacional de Cátedras de Introducción a la Ingeniería (ENCII)
La publicación reúne los trabajos presentados en el VII Encuentro Nacional de Cátedras de Introducción a la Ingeniería, que se llevó a cabo el 27 de octubre de 2023, en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL).
20/12/2024
Protección de la calidad del agua subterránea
Guía para empreseas de agua, autoridades municipales y agencias ambientales
01/01/2003
Diseño y aplicación de estrategias de control predictivo económico - estocástico para la gestión de microrredes eléctricas
La generación del recurso eléctrico en el mundo está fuertemente ligada a la utilización de combustibles fósiles. Hace tiempo que se intentan implementar diferentes estrategias con el objetivo de reducir el consumo de este tipo de combustibles, debido principalmente a la necesidad de tratar los siguientes ítems: (i) reducir la emisión de gases que provocan el efecto invernadero y así evitar una crisis climática, (ii) proponer medios para la generación de energía, que no solamente sean libres de contaminación, sino que también su desarrollo e implementación modifiquen lo mínimo posible el ecosistema natural, (iii) dar cuenta del inevitable agotamiento de estos recursos fósiles les almacenados en la naturaleza desde hace millones de años y (iv) contemplar el continuo e intenso aumento en la demanda de energía eléctrica. Utilizar los recursos de energía renovables (RERs) como medio principal para la generación de electricidad, surge entonces como una solución concreta y eficiente para dar alcance a los puntos indicados. Entre las características a destacar de los RERs, se debe mencionar la contaminación ambiental prácticamente nula que generan, su cualidad de abundantes e ilimitados y la gran variedad de opciones existentes. Sin embargo, también presentan algunos rasgos indeseables, como su carácter intermitente y aleatorio. Es precisamente en estas características donde se centran los mayores retos tecnológicos e ideológicos para lograr su aceptación y gestión de forma eficiente y confiable. El concepto de microrred eléctrica representa una interesante herramienta para facilitar la inclusión de los RERs al sistema eléctrico como fuente de generación distribuida en pequeña y mediana escala. Una microrred es un sistema en el que coexisten fuentes de generación, medios para el almacenamiento de energía y un conjunto de cargas que representan diferentes perfiles de consumo. Pueden funcionar de manera aislada de una red eléctrica o conectada a ella, lo que habilita el intercambio del recurso energético de forma bidireccional. Debido a su concepción modular, las microrredes se consideran como unidades independientes con capacidad de autocontrol, lo que plantea importantes retos para las estrategias destinadas para este fin. Los objetivos requeridos para poder controlarlas de forma eficiente son variados (debido a que contienen dinámicas muy diferentes) y son abordados a través de estructuras jerárquicas de control, donde el nivel superior se indica como el sistema de gestión para la energía (EMS). En esta tesis se proponen y desarrollan esquemas de control para el EMS de las microrredes basado en la estrategia de control optimizante conocida como control predictivo basado en modelos (MPC). Se considerará con especial interés el modo de operación en el que las microrredes se encuentran conectadas a una red eléctrica, lo que habilita la posibilidad de que estos sistemas modulares participen como un agente activo dentro del mercado para el comercio de la energía. La primera propuesta consiste en un controlador predictivo económico (EMPCT), que cuenta con la capacidad de mantener la estabilidad y factibilidad ante posibles cambios del ´índice de desempeño establecido, lo que genera modificaciones del punto de equilibrio óptimo hacia donde el controlador debe guiar el sistema. Estas variaciones son ocasionadas por la dinámica misma de la microrred o también por cambios en los objetivos de gestión por parte de su propietario. Los índices que se proponen como funcional de costo para el problema matemático del EMPCT, consideran tantos aspectos económicos como dinámicos del sistema. Por otro lado, como en la mayoría de los problemas de control reales, las microrredes son afectadas por perturbaciones e incertidumbres, lo que acentúa el reto de poder gestionarlas bajo un criterio óptimo. Por ello, también se propone una estructura de control óptimo para poder controlar de forma eficiente este tipo de sistemas perturbados. Precisamente las perturbaciones o variables no manipuladas se corresponden con el comportamiento aleatorio de los RERs utilizados para generar electricidad y con la demanda de energía por parte de las cargas existentes en una microrred; siendo que para la implementación de las estrategias EMPCT se utilizan predicciones de estas variables a lo largo del horizonte de control establecido. Un enfoque de MPC estocástico basado en escenarios (SCMPC) en conjunto con el EMPCT ya indicado, forma parte de la estructura de control optima propuesta. Al mismo tiempo, las microrredes constituyen un eslabón crucial en el cambio de paradigma que se está experimentando para la concepción de las futuras redes eléctricas. Esta reestructuración se refiere de pasar de esquemas unidireccionales, centralizados y con centros de generación a gran escala, donde los roles de producción y consumo de electricidad están marcados, a uno descentralizado, con características bidireccionales para el comercio de energía, que permite que los usuarios pierdan su carácter pasivo de simples consumidores, y se alienta el uso de recursos renovables y sistemas en pequeña escala para la generación. Esta nueva red eléctrica, denominada red inteligente, puede definirse como una red compuesta por nodos inteligentes que pueden operar, comunicarse e interactuar en la distribución eficiente de recursos eléctricos a sus consumidores. Precisamente estos nodos o distritos energéticos son las microrredes. Frente a este nuevo escenario, se requiere desarrollar estrategias de control para estas nuevas redes inteligentes, donde se considere explícitamente la interacción entre los distintos nodos que la forman. En relación a ello, se extiende el controlador EMPCT por medio de un enfoque coalicional, al caso donde el sistema este constituido por un grupo o comunidad de microrredes, donde cada una de estas tiene su propio controlador local, lo cual nos acerca a este nuevo concepto de red eléctrica. Es interesante aclarar que una estrategia coalicional se diferencia del enfoque distribuido en que la partición del sistema (la agrupación de nodos o coaliciones) varia con el paso del tiempo, lo cual se traduce en una mejora del desempeño global para el sistema. En el controlador predictivo económico coalicional desarrollado en este documento, se utiliza la rama correspondiente a la teoría de juegos que trata con los juegos cooperativos n-personales. Este marco conceptual teórico-matemático, brinda las bases necesarias para formular un criterio de decisión para poder determinar que coalición o agrupamiento de microrredes resulta ser la mejor opción para alcanzar un objetivo prefijado. Para cada estrategia de control propuesta para el EMS de las microrredes, se han realizado diferentes simulaciones con el objetivo de mostrar su desempeño y poder analizarlas. En estas se muestra el comportamiento de los sistemas controlados, bajo la acción de las variables manipuladas generadas por los controladores óptimos desarrollados. Finalmente, se presentan las conclusiones y futuras líneas de investigación.
04/06/2024