Avances en la investigación en Ciencias e Ingeniería: Actas V Jornada de Investigación y Postgrado

AVANCES EN LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIA E INGENIERÍA Editores: Ana M. Beltrán Custodio Manuel Félix Ángel AVANCES EN LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIA E INGENIERÍA Editores: Ana M. Beltrán Custodio Manuel Félix Ángel Editorial Área de Innovación y Desarrollo,S.L. Quedan todos los derechos reservados. Esta publicación no puede ser reproducida, distribuida, comunicada públicamente o utilizada, total o parcialmente, sin previa autorización. © del texto: los autores ÁREA DE INNOVACIÓN Y DESARROLLO, S.L. C/ Els Alzamora, 17 - 03802 - ALCOY (ALICANTE) inf[email protected] Primera edición: junio 2019 ISBN: 978-84-120057-2-1 DOI: http://dx.doi.org/10.17993/IngyTec.2019.52 ÍNDICE PRÓLOGO ........................................................................................................... 9 Mezclas de alginato y proteína de soja para el desarrollo de matrices porosas con potencial aplicación en ingeniería tisular .......................................................... 11 Álvarez-Castillo, E.; Aguilar, J. M.; Félix, M.; Guerrero, A. Deep learning as a tool for improving efficiency of glial tumor diagnosis .......... 21 Amaya Rodríguez, I. R.; Duran López, L.; Civit Masot, J.; Luna Perejon, F.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. Deep learning glaucoma diagnosis aid .............................................................. 31 Civit, J.; Amaya, I.; Luna, F.; Duran, L.; Civit, A.; Linares-Barranco, A.; Vicente, S. Diseño, implementación y evaluación de clúster rb-pi para el procesamiento de visión en paralelo ............................................................................................. 39 Muñoz-Saavedra, L.; Domínguez-Morales, M.; Cascado-Caballero, D.; LinaresBarranco, A. MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales ....................................................................................................... 47 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; LinaresBarranco, A. Rehabilitación de pacientes con movilidad reducida usando exoesqueleto y técnicas de gamificación ................................................................................... 57 Domínguez-Bobillo, J. M.; Domínguez Morales, M.; Miró-Amarante, L.; LinaresBarranco, A. Sistema HW-SW de telerehabilitación y telemedicina para pacientes Epoc con hiperinsuflación pulmonar ............................................................................... 67 De-Leste-Conde, C.; Domínguez-Morales, M.; Rivas-Pérez, M.; Linares-Barranco, A. Travel planner: sistema experto en la nube para generación automática de rutas turísticas en base al usuario .............................................................................. 77 Tavero-Picón, R.; Romero-Sánchez, M.; Domínguez-Morales, M.; Linares-Barranco, A. Clasificación de tumores en cáncer de mama basado en redes neuronales de convolución ...................................................................................................... 87 Durán-López, L.; Domínguez-Morales, J. P.; Luna-Perejón, F.; Amaya-Rodríguez, I.; Civit-Masot, J.; Vicente-Díaz, S.; Linares-Barranco, A. Gestión integrada de la calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral bajo la triple e y el paradigma holónico fractal ............................................................. 95 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. Determinación del modelo de comportamiento hasta rotura de los aceros corrugados tempcore mediante modelado 3D ................................................ 105 Herrera, M.A.; Hortigón, B.; Ancio, F. Evaluación de diferentes métodos de desarrollo de matrices proteicas de soja con zinc incorporado para su uso en horticultura .................................................. 115 Jiménez-Rosado, M.; Pérez-Puyana, V.; Cordobés, F.; Romero, A.; Guerrero, A. Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld ......................................................................................................... 125 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. Localización e identificación automática de pólipos mediante una red neuronal convolucional por regiones ............................................................................. 139 Luna Perejon, F.; Duran López, L.; Amaya Rodríguez, I. R., Civit Masot, J.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0 ......................................................................... 149 Guerrero, M.; Luque, A.; Lama, J. R. Representación óptima del espectro de llamadas de anuros en sistemas de control ambiental utilizando redes de sensores inalámbricos ..................................... 159 Gómez Bellido, J.; Luque Sendra, A.; Carrasco Muñoz, A. Estudio preliminar de los parámetros de fabricación en las propiedades finales de piezas de titanio comercialmente puro con geometrías sencillas producidos mediante la técnica de “additive manufacturing” ........................................... 169 Pérez-Soriano, E. M.; Arévalo, C.; Montealegre-Meléndez, I.; Kitzmantel, M.; Neubauer, E. La PRL y la digitalización de la industria .......................................................... 177 Montoro, E. M.; Aguayo, F.; Ávila, M. J.; Martín, A. M. Fabricación cognitiva en el contexto de Industry 4.0 ....................................... 187 Morales, A. I.; Aguayo, F..; Lama, J. R..; Ávila, M. J. Gestión activa de la demanda - casos de estudio: proyectos OPENADR4CHILE y G.R.A.C.I.O.S.A. .............................................................................................. 195 Parejo, A.; García, S.; Personal, E.; Larios, D. F.; Gallardo, A.; Guerrero, J. Ignacio; García, A.; León, C. Integración ACV+C2C para el diseño y desarrollo de productos sostenibles ..... 205 Alcalá-González, N.; Peralta-Alvarez, M.E; Soltero-Sánchez, V. M. Estudio y comparativa de la influencia del tipo de refuerzo en materiales compuestos de base titanio fabricados por técnicas de compactación caliente inductiva ........................................................................................................ 215 Pérez-Soriano, E. M.; Montealegre-Meléndez, I.; Arévalo, C.; Kitzmantel, M.; Neubauer, E. Influencia de gelatina sobre las propiedades de membranas de nanofibras obtenidas de polímeros sintéticos .................................................................. 225 Perez-Puyana, V. M.; Jiménez-Rosado, M.; Alonso-González, M.; Romero, A.; Guerrero, A. Machine learning para la optimización inteligente de la recogida de residuos .... 233 Ramos Cueli, J. M.; Luque Sendra, A.; Larios Martín, D. F.; Barbancho Concejero, J. Biomateriales: desarrollo de andamios para ingeniería de tejidos................... 243 Rubio Valle, J. F.; Pérez Puyana, V. M.; Félix, Á. M.; Romero García, A. Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning ........................................................................... 253 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. Amorfización de aleación Ti60CU40 mediante molienda mecánica .................... 265 Urban, P.; Sanchez Caballero, E.; Ternero Fernández, F. Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL ............................ 273 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. 9 Avances en la investigación en ciencia e ingeniería PRÓLOGO La Escuela Politécnica Superior (EPS) es un centro propio de la Universidad de Sevilla, con una tradición centenaria que se remonta a 1850, particularmente en el área de la Ingeniería de la Rama Industrial. La Visión estratégica de la EPS es la vocación de contribuir al desarrollo socioeconómico a través de la prestación de un servicio público de formación en Ingeniería mediante la docencia y la investigación, con unos proyectos formativos de Grado, Máster Universitario y Doctorado. Los estudios de los grados en ingeniería de la EPS, les permiten a los alumnos el desarrollo y la adquisición de competencias y atribuciones profesionales, sin perder de vista el rigor científico-técnico, así como el compromiso con la sociedad y el medio ambiente. En este contexto, durante los últimos años se viene impulsando la investigación básica y aplicada de calidad, agrupada en cuatro líneas estratégicas: L1Materiales y Ciencias para la Ingeniería, L2Proyectos de Química Industrial y Ambiental, L3Sistemas Inteligentes y Desarrollo de Productos, y L4Sistemas Industriales computarizados, robóticos y neuromórficos). Por otro lado, se realizan actividades de difusión de los resultados de su comunidad universitaria, destacando las Jornadas de Investigación y el concurso al Mejor artículo científico del mes, ambas enfocadas a fomentar la sinergia entre los investigadores de la EPS, haciendo hincapié en la participación de estudiantes (todas las etapas formativas). “La ciencia nunca resuelve un problema sin crear otros diez más” George Bernard Shaw 16 Álvarez-Castillo, E.; Aguilar, J. M.; Félix, M.; Guerrero, A. Las tres mezclas obtenidas fueron perfectamente inyectables y como condiciones de inyección se utilizaron: temperatura de cilindro de 50 oC, temperatura de molde de 70 oC, una presión y tiempo de inyección de 500 bar y 220 s, respectivamente. Caracterización reológica y mecánica de las probetas ALG/SPI/GL En la Figura 1 podemos observar como para todas las muestras se obtuvieron valores de E’ superiores a los de E’’, mostrando espectros paralelos, lo que indica una tan δ serán inferiores a la unidad y permanecerán prácticamente constantes en el intervalo de frecuencias estudiado, mostrando, por tanto, un comportamiento más similar a un sólido que un líquido. Como puede apreciarse se obtienen módulos viscoelásticos menores conforme se aumenta la cantidad de ALG en la muestra, lo que indica que la consistencia de las mismas disminuye conforme aumenta la proporción de alginato presente en los bioplásticos. Figura 1. Barridos de deformación de las probetas con distinto ratio ALG/SPI. Ensayos de tracción a rotura se llevaron a cabo en las probetas, obteniendo los resultados mostrados en la Figura 2. Se puede observar cómo una disminución en el módulo de Young y en el esfuerzo máximo cuando se incrementa la composición de ALG en la probeta, mientras que no se observó una evolución clara en la deformación máxima. 0/2 1/2 2/2 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Módulo de Young (MPa) Esfuerzo Máximo (MPa) Muestra E � máx � máx 0 2 4 6 Deformación máxima (%) Figura 2. Parámetros obtenidos a partir del ensayo hasta rotura para probetas con distinto ratio ALG/SPI. 17 Mezclas de alginato y proteína de soja para el desarrollo de matrices porosas con potencial aplicación en ingeniería tisular Absorción de agua y pérdida de material soluble Para cuando las muestras fueron introducidas en agua, se observó un ligero aumento de su capacidad absorbente conforme aumenta el ratio ALG/SPI, mostrando valores superiores al 500 % para cualquiera de las muestras estudiadas (Figura 3). La evolución de la pérdida de material soluble si es más clara y aumenta con la cantidad de alginato contenida en la muestra, ya que para las muestras que contienen el alginato, además de perderse la glicerina contenida en la muestra, se pierde gran cantidad del alginato que poseen. Para evitar esta pérdida de ALG durante el ensayo de absorción, se utilizó como líquido de inmersión una disolución de CaCl2 en dos distintas concentraciones 0,3 y 0,5 M. Figura 3. Resultados de absorción de agua (A) y pérdida de material soluble (B) para muestras con distinto ratio ALG/SPI y sumergidas en distintas soluciones de CaCl2. Caracterización reológica de las matrices liofilizadas Las matrices tratadas con el proceso deshidrotérmico fueron sometidas a ensayos de compresión dinámicos de baja amplitud, ilustrados en la Figura 4. Se observó de nuevo como los valores de E’ son superiores a los de E’’ para cada muestra. Figura 4. Barridos de frecuencia realizado a matrices proveniente de bioplásticos con distinto ALG/SPI y sumergidas en Agua o disolución de CaCl2 (0,3 M y 0,5 M). Los módulos viscoelásticos de las matrices fueron notablemente menores a los obtenidos del bioplástico inicial cuando las muestras no contienían alginato, independientemente de cual sea el líquido de inmersión (Figura 4A); mientras que 18 Álvarez-Castillo, E.; Aguilar, J. M.; Félix, M.; Guerrero, A. para las muestras cuyo ratio ALG/SPI fue 2/2 (Figura 4B) los resultados obtenidos fueron diferentes, mostrando que todas las matrices obtenidas tuvieron módulos elásticos mayores, acompañado de un mayor comportamiento tipo gel que el del bioplástico del que provenían. Los módulos viscoelásticos de estas últimas aumentaron ostensiblemente cuando fueron sumergidas en una disolución de CaCl2, estos resultados respaldan la hipótesis de que el alginato permanece fijado dentro de la estructura, formando un complejo con los iones Ca+2, conformando una matriz más estructurada que aquella formada exclusivamente por SPI. Además, los resultados obtenidos ponen de manifiesto dos efectos contrapuestos: la sustitución de SPI por ALG debilita la estructura en ausencia de iones Ca+2. La formación de puentes de calcio produce un reforzamiento estructural que conduce a tener matrices más consistentes, para los sistemas con mayor proporción de ALG. Debe señalarse que la matriz es menos porosa cuando existe CaCl2 en el medio, por ello aumenta sus propiedades mecánicas, a la vez que dificultan su hinchamiento con la consiguiente absorción de agua. CONCLUSIONES Las propiedades mecánicas de los bioplásticos ALG/SPI/GL tienen una clara dependencia de la proporción alginato/proteína, de modo que se produce una disminución del módulo de Young y del esfuerzo máximo necesario antes de la rotura cuando la proporción de alginato aumenta en las muestras. Además, se produce una disminución de los módulos viscoelástico al aumentar también la cantidad de alginato en las probetas. La capacidad de absorción de agua para estos bioplásticos se sitúa alrededor del 500 % y es independiente de la relación alginato/proteína, aunque la pérdida de material soluble aumenta sustancialmente al incrementarse el alginato en la muestra. Al introducir los bioplásticos en una disolución de CaCl2 la capacidad de absorción disminuye considerablemente, al igual que la pérdida de material soluble, debido a que el CaCl2 retiene el alginato en la muestra En lo que respecta a las matrices, cuando estas son sumergidas en agua, sus módulos viscoelásticos disminuyen con el contenido en la muestra, mientras que aquellas que fueron obtenidas a partir de las probetas de bioplástico sumergidas en un fluido de inmersión que contiene CaCl2, muestran un incremento en los módulos viscoelásticos cuando la cantidad de alginato utilizado para la obtención de las mismas fue mayor. 19 Mezclas de alginato y proteína de soja para el desarrollo de matrices porosas con potencial aplicación en ingeniería tisular AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen el apoyo financiero recibido para la realización de este estudio por parte del Ministerio de Economía y Competitividad y el programa FEDER (Para el proyecto con Referencia: CTQ2015-71164-P). REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Vacanti, J. P. (2014). Preface. Principles of Tissue Engineering, p. xxix. [2] Volić, et al. (2018). Alginate/soy protein system for essential oil encapsulation with intestinal delivery. Carbohydrate Polymers, 200, pp. 15–24. [3] Fernández-Espada, L., Bengoechea, C., Cordobés, F. y Guerrero, A. (2016). Protein/glycerol blends and injection-molded bioplastic matrices: Soybean versus egg albumen. Journal of Applied Polymer Science, 133(6). 20 21 Deep learning as a tool for improving efficiency the of glial tumor diagnosis DEEP LEARNING AS A TOOL FOR IMPROVING EFFICIENCY OF GLIAL TUMOR DIAGNOSIS Amaya Rodríguez, Isabel R.*; Duran López, Lourdes; Civit Masot, Javier; Luna Perejon, Francisco; Civit Balcells, Antón; Vicente Díaz, Saturnino; Linares Barranco, Alejandro Arquitectura y Tecnología de Computadores. Escuela Superior de Ingeniería Informática. Universidad de Sevilla. *E-mail: [email protected] RESUMEN La aplicación de técnicas basadas en Inteligencia Artificial como apoyo a la detección y diagnosis de cáncer mediante imagen es una práctica muy extendida hoy día. Además, el reconocimiento por regiones de interés y otros algoritmos constituyen una rama de investigación amplia que mejoran considerablemente la calidad de la clasificación. En este trabajo, se propone como caso de estudio la identificación del tumor glial con Imágenes por Resonancia Magnética de pacientes sanos y enfermos mediante la combinación de algoritmos de Deep Learning de detección de regiones que se basan en la extracción de regiones de interés en la imagen utilizando una red Spatial Pyramid Pooling combinado con la modificación de las imágenes de entrada con el algoritmo Fuzzy c-means. Obteniendo un acierto cercano al del personal sanitario. PALABRAS CLAVE Deep Learning, Cáncer, SPP, Fuzzy c-means, MRI. 22 Amaya Rodríguez, I. R.; Duran López, L.; Civit Masot, J.; Luna Perejon, F.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. ABSTRACT Nowadays, existing Artificial Intelligent techniques are used as a support for cancer detection and diagnosis. Moreover, regional object interest and other related algorithms have become common place for improving the quality of the classification. Opening a wide field of interest and research. In this work, a deep neural network based on a new pooling strategy and image segmentation (Fuzzy c-means) [1] is proposed for glial tumor in Magnetic Resonance Imaging (MRI) images by using Region of Interests methods as Spatial Pyramid Pooling. The power of SPP-net is the possibility of working with feature maps from images with different sizes, and then subsampling these features to generate a fixed-length set and to implement finally a classification step. KEYWORDS Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Spatial Pyramid Pooling, MRI, Cancer diagnosis. 23 Deep learning as a tool for improving efficiency the of glial tumor diagnosis INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS La técnica de aprendizaje Deep Learning es una tendencia creciente en el análisis de datos generales y se ha calificado como una de las tecnologías más innovadoras como una forma de automatizar el análisis predictivo. Concretamente, en el uso para el apoyo al diagnóstico clínico. Las decisiones clínicas con respecto al tratamiento de las neoplasias cerebrales se basan, en parte, en Resonancias Magnéticas (RM en adelante) en varias etapas del proceso de tratamiento. El diagnóstico radiológico se basa en el perfil de imagen multiparamétrico (Tomografía Computarizada (CT), MRI convencional, MRI avanzado). La caracterización del tumor es difícil porque el tejido neoplásico es a menudo heterogéneo en los perfiles espaciales y de imagen [2], y para algunas técnicas de imagen a menudo se superpone con el tejido normal (especialmente la parte infiltrante) [3]. Los gliomas pueden mostrar características mixtas; por ejemplo, demostrando características tanto de bajo como de alto grado. El estándar de referencia para caracterizar las neoplasias cerebrales se basa actualmente en el análisis histopatológico después de una biopsia o resección quirúrgica, pero esto también tiene limitaciones, como el error de muestreo y la variabilidad en la interpretación. [2][4] En este artículo, se muestra la aplicación de una metodología basada en redes convolucionales como apoyo al diagnóstico clínico de este tipo tumor cerebral. METODOLOGÍA Dataset El conjunto de muestras utilizado para el estudio pertenece a una base de datos pública [5] que contiene 481.158 imágenes con subdivisiones de distintas pruebas por cada paciente. Las imágenes seleccionadas son las obtenidas a partir de RM, aunque dentro del repositorio también hay imágenes de pruebas por tomografía computarizada (CT) y radiografía digital (DX). Figura 1. Imagen RM con tumor gial. 24 Amaya Rodríguez, I. R.; Duran López, L.; Civit Masot, J.; Luna Perejon, F.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. De todas las imágenes en el dataset se clasificaron de forma manual en bruto 509 imágenes con tumor glial y 507 imágenes sin tumor glial. Convolutional Neuronal Networks (CNN) En una primera fase de la investigación de comenzó por implementar una red neuronal convolucional para una clasificación binaria con las etiquetas con y sin tumor. En este tipo de arquitectura se emplean modelización de redes neuronales artificiales donde las neuronas correspondes a campos receptivos similar a las neuronas en la corteza visual de un cerebro humano. Estas redes son muy efectivas para tareas de: • Detección y categorización de objetos • Clasificación y segmentación de imágenes El objetivo de las CNN es aprender características de orden superior utilizando la operación de convolución. Puesto que las redes neuronales convolucionales aprenden relaciones de entrada-salida (donde la entrada es una imagen), en la convolución, cada píxel de salida es una combinación lineal de los pixeles de entrada. [6] Spatial Pyramid Pooling Networks Durante el proceso de reconocimiento tumoral, los resultados tras utilizar CNNs, únicamente no obtuvieron la precisión esperada. Por lo tanto, se hizo uso de la implementación de una capa que funcionaba a partir de una búsqueda de mapa de características, debido a que la diferencia entre los píxeles de tejido sano y tejido enfermo era prácticamente nula respecto a la intensidad. Por lo que se formuló la hipótesis de clasificación sobre la búsqueda de las zonas con condensación de píxeles enfermos con intensidad parecida. Figura 2. Esquema Spatial Pyramid Pooling. 25 Deep learning as a tool for improving efficiency the of glial tumor diagnosis SPP-net, puede generar una representación de longitud fija independientemente del tamaño / escala de la imagen. La agrupación de pirámides también es robusta para deformaciones de objetos. El poder de SPP-net también es significativo en la detección de objetos. Usando SPP-net, calculamos los mapas de características de toda la imagen solo una vez, y luego agrupamos las características en regiones arbitrarias para generar representaciones de longitud fija para entrenar a los detectores. [7] Método de segmentación de imágenes basado en el método Fuzzy c-means Los métodos de segmentación pueden resultar muy útiles en imágenes donde la zona de interés no tiene mucha diferenciación con otras. La detección asistida por computadora del crecimiento anormal de tejidos está motivada principalmente por la necesidad de lograr la máxima precisión posible. La segmentación manual de estos tejidos anormales no se puede comparar con las máquinas de computación de alta velocidad de hoy en día que nos permiten observar visualmente el volumen y la ubicación de los tejidos no deseados. La agrupación de datos es un método por el cual grandes conjuntos de datos se agrupan en agrupaciones de conjuntos más pequeños de datos similares. El algoritmo de agrupamiento Fuzzy c-means (FCM) es una de las técnicas de agrupamiento sin supervisión más utilizadas en el campo de la imagen médica. La segmentación de imágenes médicas se refiere a la segmentación de estructuras anatómicas conocidas a partir de imágenes médicas. Fuzzy C-means (FCM) es un método de agrupación en clúster que permite que una parte de los datos pertenezca a dos o más agrupaciones. La lógica difusa es una lógica de múltiples valores derivada de la teoría de conjuntos difusos. FCM se usa popularmente para segmentaciones suaves como el modelo de tejido cerebral. Y también FCM puede proporcionar mejores resultados que otros algoritmos de agrupamiento en clústeres como KM, EM y KNN. [8] RESULTADOS Y DISCUSIÓN Operaciones sobre el Dataset Partiendo de las 1000 imágenes aproximadamente seleccionadas y etiquetadas de forma manual se hizo un aumento de la base de datos mediante técnicas de data augmentation para tener mayor cantidad de casos de aprendizaje. Entre los que cuentan los siguientes filtros: 32 Civit, J.; Amaya, I.; Luna, F.; Duran, L.; Civit, A.; Linares-Barranco, A.; Vicente, S. ABSTRACT Glaucoma is one of the main causes of blindness. It changes the morphology of the optic nerve. The cup is the central region of the optical disc. The CDR (ratio of the diameter of the cup and disc) is an indicator of the state of the disease. A normal CDR is between 0.3 and 0.4. A higher CDR more advanced glaucoma. In this work we try to demonstrate the viability of algorithms in which the shape of the disc and the cup are approximately circles. In these cases, the number of parameters is much lower and, at least, in our initial tests the approach is sometimes more realistic than with the original forms for a Deep learning implementation. KEYWORDS Glaucoma, Deep Learning, Diagnostic Aid, Circle Approximation. 33 Deep learning glaucoma diagnosis aid INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS En este trabajo estudiaremos distintas posibilidades para aproximar las formas del disco y la copa óptica por círculos. Más tarde veremos la influencia que tienen estas aproximaciones en la detección mediante Deep learning del disco óptico y lo compararemos con una aproximación con detección directa. METODOLOGÍA Utilizaremos inicialmente el método de detección de disco y copa propuesto en [1]. Este método emplea la red de convolución-deconvolución U-Net [2] que es ampliamente empleada en la detección de imágenes médicas. El conjunto de datos empleado en nuestras pruebas es RIM-ONE v3. Inicialmente comenzamos realizando la segmentación del disco. Para ello empleamos nuestro tutorial en Google collaboratory [3]. Un ejemplo de los resultados de la segmentación se muestra en la Figura 1. Figura 1. Segmentación del Disco. Veremos ahora las distintas posibilidades de aproximar la máscara (ground truth) de la figura por un círculo. En principio planteamos tres posibles métodos: a. Detectar el borde de la máscara y ajustar un círculo a dicha curva. b. Detectar la caja contendora (Bounding Box) de la máscara y aproximar la misma utilizando el centro de la caja como centro y la media de los semilados como radio. c. Detectar el centroide y el área de la máscara y emplear como centro el centroide y como radio la raíz cuadrada del área dividido por pi. 34 Civit, J.; Amaya, I.; Luna, F.; Duran, L.; Civit, A.; Linares-Barranco, A.; Vicente, S. La evaluación de las diferentes alternativas la realizaremos evaluando los coeficientes de intersección sobre unión (Dice) de las distintas aproximaciones con la máscara real. De los métodos propuestos se seleccionará el que proporcione mejores ajustes y con él se entrenará de nuevo el sistema de segmentación para comparar los resultados con la versión inicial. Ha de tenerse en cuenta que la información necesaria para este caso es mucho menor que para el sistema original al solo tener que obtener el centro y el radio de cada disco o copa. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Para ajustar la aproximación circular a la curva externa de la máscara detectamos la misma empleando el módulo segmentation de scikit-image [4] para después emplear RANSAC [5] para aproximar el modelo del círculo. En este caso sobre el conjunto de imágenes se logra un valor medio del coeficiente Dice de un 93% con una desviación típica de 4.7 para los discos ópticos. En el caso del método del centroide empleamos el módulo measure de scikit-image para obtener las propiedades de la región correspondiente a la máscara. De estas propiedades utilizamos el centroide y el área. Empleando este método obtenemos un valor medio del coeficiente Dice de un 96% con una desviación típica de 1.6 para los discos ópticos. Para el caso de las cajas contenedoras empleamos también el módulo measure de scikit-image. En este caso nos quedamos con los datos de la caja que contiene a la máscara. Con este método obtenemos valores del coeficiente prácticamente idénticos a los obtenido utilizando el centroide. En la Figura 2 se muestran para la imagen en que el ajuste es mejor y peor los ajustes de los círculos por el método del borde, el del centroide y el de la caja contenedora. Como última fase procedemos a utilizar los datos de los círculos correspondientes a los discos como máscaras en nuestro notebook en Google colab. Empleamos los discos calculados empleando el método de las regiones contenedoras. 35 Deep learning glaucoma diagnosis aid Figura 2. Ajuste de Círculos. En la Figura 3 se muestra un ejemplo de entrenamiento realizado con máscaras circulares. Figura 3. Imágenes ajustadas con círculos. 36 Civit, J.; Amaya, I.; Luna, F.; Duran, L.; Civit, A.; Linares-Barranco, A.; Vicente, S. CONCLUSIONES Puede verse que la aproximación mediante círculos reduce, en gran medida el número de paramentos necesarios para representar el círculo y la copa perdiendo poca información útil en esta transformación. Esto nos puede permitir enfocar la segmentación empleando modelos más sencillos. AGRADECIMIENTOS This work was partially supported by the NPP project funded by SAIT (2015-2018) and by the Spanish government grant (with support from the European Regional Development Fund) COFNET (TEC2016-77785-P). The cloud environment for the project was supported by Google GCP research credits program. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Sevastopolsky A. (2017). Optic disc and cup segmentation methods for glaucoma detection with modification of U-Net convolutional neural network. Pattern Recognition and Image Analysis, 27(3), 618–624. [2] Ronneberger, O., Fischer, P., y Brox, T. (2015). U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. arXiv:1505.04597v1 [3] Civit-Masot, J., Petkevičius, L., y Civit, A. (2018). The Tensorflow/Keras tutorial on image segmentation. Google colaboratory, Google. Recuperado de: https:// bit.ly/2zLAzv0 [4] Van der Walt, S., Schönberger, J. L., Nunez-Iglesias, J., Boulogne, F., Warner, J. D., Yager, N., ... Yu, T. (2014). Scikit-image: image processing in Python. PeerJ, 2, e453. [5] Derpanis, Konstantinos G. (2010). Overview of the RANSAC Algorithm. Image Rochester NY, 4.1, 2-3. 37 Diseño, implementación y evaluación de clúster rb-pi para el procesamiento de visión en paralelo DISEÑO, IMPLEMENTACIÓN Y EVALUACIÓN DE CLÚSTER RB-PI PARA EL PROCESAMIENTO DE VISIÓN EN PARALELO Muñoz-Saavedra, Luis; Domínguez-Morales, Manuel*; Cascado-Caballero, Daniel; Linares-Barranco, Alejandro Grupo de Robótica y Tecnología de Computadores. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: mjdomingue[email protected] RESUMEN En este proyecto se presenta la creación de un clúster de micropcs para análisis de imágenes. Para su creación partimos de cero: el análisis de las herramientas que nos ayuden a conseguir el objetivo, un análisis de las prestaciones, así como los pasos para su creación. Se parte de la base de que se alcanzó el límite de procesamiento monoprocesador desde hace varias generaciones, lo cual ha supuesto una fuerte evolución en el procesamiento paralelo. Para aplicaciones con grandes necesidades (cálculos matemáticos, procesamiento de vídeo, entrenamiento, etc.) se hace uso de clústeres; sin embargo, éstos poseen un coste muy elevado, lo cual provoca que sea uso exclusivo en supercomputación. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de clúster de bajo coste basado en computadores empotrados Raspberry Pi. Se describe la configuración del clúster para comunicación por paso de mensajes. Y, finalmente, se realiza una prueba del sistema utilizando aplicación de procesamiento paralelo de vídeo. PALABRAS CLAVE Clúster, OpenCV, Raspberry, Cisión artificial, Paralelismo. 38 Muñoz-Saavedra, L.; Domínguez-Morales, M.; Cascado-Caballero, D.; Linares-Barranco, A. ABSTRACT This project presents the creation of a micro-pc cluster for image analysis. For its creation we start from scratch: the analysis of the tools that help us achieve the goal, an analysis of the benefits, as well as the steps for its creation. Since the limit of single-processor processing has been reached for several generations, a strong evolution in parallel processing has been experimented in the last years. For applications with great computation power needs (mathematical calculations, video processing, training, ...) clusters are used; however, they have a very high cost, which makes them to be used exclusively in supercomputing. In this paper we present the design and implementation of a low-cost cluster based on Raspberry Pi embedded computers. The configuration of the cluster for communication by message passing is described. And, finally, a system test is performed using a parallel video processing application. KEYWORDS Cluster, OpenCV, Raspberry, Computer vision, Parallelism. 39 Diseño, implementación y evaluación de clúster rb-pi para el procesamiento de visión en paralelo INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS Un campo en auge y que requiere gran capacidad computacional es la catalogación automática de imágenes. Puede apreciarse, por ejemplo, el proyecto Galaxy Zoo [1] que pretende catalogar imágenes de galaxias, lo cual no es un tema sencillo, ya que las imágenes no suelen ser fácilmente catalogables de manera informática debido al ruido que tienen estas fotos. Para evitar este problema, el programa usa voluntarios para catalogar estas imágenes. Con esta metodología surgen varias preguntas, ¿cuántas fotos puede catalogar una persona por minuto?, ¿qué pasa si no hay voluntarios?, y la más interesante, ¿se podría crear un sistema experto para que, mediante aprendizaje automático pudiese reconocer estas imágenes? ¿Cómo debería ser este sistema? En la temática de este trabajo, se ha obviado la parte de aprendizaje automático, y se ha centrado en la parte arquitectónica del problema, ya que es importante definir correctamente la arquitectura del sistema necesario y probar que sea capaz de realizar las operaciones que se precisan para este tipo de iniciativas. Este trabajo se puede dividir en dos partes, una más general, los sistemas HPC basados en mini PCs, y uno más particular, un clúster HPC para análisis de imágenes. Un clúster HPC formado por mini PCs podría usarse en estos campos: Infraestructuras, Educativo, Científico, etc. Y ya en un campo más específico: Sanitario, Seguridad, Automoción, etc. Aunque, en la actualidad, se tiende a llevar los servicios software a la nube, para ello hay que externalizar, y normalmente se simplifican las tareas de mantenimiento, ya que la parte de mantenimiento de las máquinas las hace otra empresa, pero, para poder realizar las pruebas de código, estos clústeres pueden ahorrar dinero y tiempo, ya que normalmente este tipo de servicios tarifica por el tiempo de procesado. METODOLOGÍA El sistema que se va a construir es el siguiente: 40 Muñoz-Saavedra, L.; Domínguez-Morales, M.; Cascado-Caballero, D.; Linares-Barranco, A. Figura 1. Sistema basado en clúster con un maestro y 5 nodos esclavos. Como vemos en el dibujo, el sistema está separado en Máster y nodos, aunque tenga una configuración similar, el máster tiene una configuración algo diferente. • Máster: El máster hace uso del sistema operativo completo de Raspbian, es decir cuenta con entorno gráfico, se ha hecho así para poder usar esta Rasberry como entorno de desarrollo en caso de que fuese necesario, ya que incluye un IDE para Python, está Raspberry también ha sido configurada para poder conectarse mediante SSH al resto de nodos, ya que tiene clave pública distribuida entre los nodos. • Nodos: Los nodos, tienen una versión mínima del sistema operativo, ya que están pensadas solo para realizar trabajos. En cuanto al software usado para el procesamiento de las imágenes, es igual en todas las máquinas, se usa Python 3.4 y OpenCV 3.0. En cuanto al software de orquestación, mantenimiento y gestión ha sido rechazado (complicaba más la configuración). DESARROLLO Este proyecto ha sido planteado para ser desarrollado en cuatro fases, la primera ha sido instalación y configuración de un solo nodo, la segunda fase ha sido el estudio de los diferentes softwares para su gestión, la tercera fase ha sido la implementación final del clúster, y finalmente, la cuarta parte ha sido la realización de las pruebas. 41 Diseño, implementación y evaluación de clúster rb-pi para el procesamiento de visión en paralelo • Primera parte: Para realizar esta parte, se ha usado la versión de Raspbian completa, incluida en NOOBS, ya que esta Raspberry sería usada para desarrollar el código, cuando se completó la instalación se instaló OpenCV 3.0 para ser usado con Python 3.4. La instalación se ha realizado creando un entorno virtual, esto hace que se aíslen las dependencias, por si hubiera que trabajar con otras versiones de OpenCV o de Python. La instalación de Python requiere que se compilen las librerías de OpenCV este paso puede llegar a tomar en torno a una hora, si todo sale bien, haciendo uso de los 4 núcleos de la Raspberry. Al trabajar en un entorno virtual, para poder trabajar con OpenCV y la versión adecuada de Python, hay que cargar el entorno que necesitábamos, para agilizar el uso del sistema se modificó el fichero RC.local para cargar el entorno virtual al iniciar el sistema. No se hicieron más cambios en la configuración del sistema operativo. Cuando estuvo el sistema listo, se realizó un pequeño código que analizaba las imágenes. Se analizó el uso de gitHub, pero se descartó ya que se empleaba más tiempo en usar la herramienta que en el desarrollo del código. Esta parte se dio por concluida cuando se consiguió procesar una lista de imágenes. • Segunda parte: En esta parte no se volvió a abordar la programación de OpenCV y se empezó a estudiar las diferentes formas de gestionar el clúster, fue en esta parte donde se ha invertido más tiempo. El primer software que se estudió fue Docker, ya que al poder meter OpenCV en un contenedor, se agilizaría el despliegue de la aplicación, ya que la instalación es lenta y delicada. Para construir el clúster, y abaratar costes, se hicieron los cables de red, por otro lado, se imprimió una serie de carcasas para tener las Raspberry montadas, también se consiguió un switch de 16 puertos para interconectar las Raspberry. Cuando ya estaba construido el clúster, físicamente, se comenzó con su configuración, para agilizar las cosas, se analizó el uso de Ansible, pero al ser configuraciones únicas, se descartó su uso. El uso de docker también se justifica con el uso de kubernetes, ya que requiere de docker para poder funcionar, tras ver que el uso de estas tecnologías no aporta lo que se les pedía, se descartó su uso. • Tercera parte: Tras descartar el uso de los diferentes programas para gestionar el clúster, se decidió hacerlo de la manera más sencilla posible. Para ello se usaron las imágenes de Raspbian, la mínima para los 5 nodos y una normal para el máster. En este caso en lugar de trabajar con todas las Raspberry en paralelo, primero se configuró el máster, luego la configuración e instalación de un nodo, para evitar futuros problemas como en el punto 48 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; Linares-Barranco, A. ABSTRACT The project consists of the creation of a robotic arm controlled remotely through a brace developed by Thalmic Labs, which can read the biopotentials of the muscles of the limb of the users. This project aims to create an economic alternative to noninvasive active prostheses that exist today. Our prosthesis can perform the same functions but at a so much affordable price. To perform all the functions of a normal joint, the arm has several elements. Strings that simulate tendons and allow the movement of the fingers, gears that allow the rotation of the wrist and motors, which can generate movement based on the data extracted from the bracelet. The bracelet is responsible for transmitting information from the hand to the robotic arm through a wireless module that connects it with the computer, where the signal that extracts the bracelet goes through a filtering process to keep the information that interests us and Transmit it through the USB port to a microcontroller, which will be in charge of moving the engines according to the signals received. To avoid errors in the measurement of the sensors, the information received from the bracelet is trained in the computer using a Neural Network architecture before sending the information to the robotic arm. KEYWORDS Neural Network, Exoskeleton, Prothesis, EMG. 49 MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS La evolución de la protésica es larga y está plagada de historias, desde sus comienzos primitivos, pasando por el sofisticado presente, hasta las increíbles visiones del futuro. Al igual que sucede en el desarrollo de cualquier otro campo, algunas ideas e invenciones han funcionado y se han explorado más detalladamente, como el pie de posición fija, mientras que otras se han dejado de lado o se han vuelto obsoletas, como el uso de hierro en las prótesis. El largo y complejo camino hacia el brazo computarizado comenzó alrededor del año 1500 a. C. y, desde entonces, ha estado en constante evolución. Ha habido muchos perfeccionamientos desde las primeras patas de palo y los primeros ganchos de mano, y el resultado ha sido la fijación y el moldeado altamente personalizados que se encuentran en los dispositivos actuales. Actualmente la biónica es la aplicación de soluciones biológicas a la técnica de los sistemas de arquitectura, diseño, ingeniería y tecnología moderna. Asimismo, existe la ingeniería biónica que abarca varias disciplinas con el objetivo de concatenar (hacer trabajar juntos) sistemas biológicos y electrónicos, por ejemplo, para crear prótesis activadas por los robots controlados por una señal biológica o también crear modelos artificiales de cosas que solo existen en la naturaleza, por ejemplo, la visión artificial y la inteligencia artificial también llamada cibernética. Se podría decir, la biónica es aquella rama de la cibernética que trata de simular el comportamiento de los seres vivos haciéndolos mejores en casi todas las ramas por medio de instrumentos mecánicos. La Biónica ha tenido un gran desarrollo en países como Alemania que cuenta con cursos titulados de ese mismo modo en distintas escuelas, Japón que tiene un gran desarrollo en Bio robots, Estados Unidos y Reino Unido. En Latinoamérica y España se cuenta también con desarrollos de este tipo. Tenemos que en México se fundó la carrera de Ingeniería Biónica en la UPIITA (Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas) del IPN (Instituto Politécnico Nacional) en 1996 la cual ha rendido frutos en la creación de artefactos biónicos. Tal como se dio con el ingeniero Luis Armando Bravo Castillo, graduado del IPN, al realizar su prótesis de brazo. La cual funciona por medio de señales eléctricas que emite la piel después de realizar contracciones musculares. Así el paciente crea un código que le permite poder mover su brazo. En Estados Unidos, el 82% de las amputaciones se deben a enfermedades vasculares, el 22% a traumatismos, el 4% son congénitas y otro 4% tienen origen tumoral. Aproximadamente, 1,6 millones de personas en Estados Unidos conviven con una 50 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; Linares-Barranco, A. amputación. 1,5 amputados por 1.000 habitantes en E.E.U.U. y Canadá. Según la Agencia para la Investigación y la Calidad del Cuidado de la Salud (Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ), cada año se hacen alrededor de 113.000 amputaciones de extremidades inferiores. Existe una proporción de 3:1 entre hombres y mujeres (73.6% vs 26.4%). Las amputaciones ocurren predominantemente en miembros inferiores con un 84%, respecto a los miembros superiores con un 16%. En miembros superiores la causa predominantemente es traumática con un 70,4% le sigue la causa congénita con un 18%. En miembros inferiores la causa predominante es vascular con un 69,5% seguido de las traumáticas con un 22,5%. Por lo tanto, vamos a intentar poner solución a un gran problema que afecta a millones de personas en el mundo (extrapolando las cifras antes vistas solamente en E.E.U.U. y Canadá). El objetivo principal de este trabajo es la creación de prótesis activas no invasivas económicas. El usuario de esta prótesis la podrá manejar mediante un brazalete, el cual lleva integrado varios sensores (giróscopo, acelerómetro y electromiograma). Dicho brazalete, se colocará en el brazo del usuario y leerá los parámetros de las terminaciones musculares residentes del muñón del usuario, transmitiéndoselas a un microprocesador que moverá una serie de motores de la prótesis. Para lograr este propósito, se ha seguido la técnica de “Divide y Vencerás”. Es decir, se ha separado el objetivo final del proyecto en unos más pequeños, los cuales se pueden realizar de manera individual, para finalmente juntarlos y obtener el objetivo principal. METODOLOGÍA El sistema está dividido en tres partes: el brazalete Myo (color verde), el ordenador (color azul) y el microcontrolador y el brazo (color rojo). La primera comunicación (entre el brazalete y el ordenador) se realiza mediante una conexión inalámbrica y la segunda comunicación (entre el ordenador y el microcontrolador) se realiza mediante una comunicación por puerto USB. 51 MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales Figura 1. Arquitectura del sistema. Desde el brazalete se envía la información obtenida de los sensores al ordenador. En el ordenador se ejecuta una aplicación de filtrado de la señal para quedarnos con los datos que nos interesan para el movimiento del brazo. Una vez la señal ha sido filtrada y tenemos los datos que queremos, transmitimos la señal de control al microcontrolador, el cual se encarga del movimiento de los servomotores y por tanto del movimiento del brazo robótico. Los sensores del brazalete engloban las tecnologías utilizadas para medir los diferentes valores del brazo: • Sensores de electromiografía: Son los sensores colocados en cada módulo del brazalete, se encargan de medir los biopotenciales de los músculos del brazo. • Acelerómetro: Es el sensor encargado de tomar las medidas de las aceleraciones del brazo y muñeca. • Giróscopo: Es el sensor encargado de tomar las medidas de los cambios de posición y giro de la muñeca y el brazo. En la transmisión de datos de los valores leídos, se utiliza un módulo USB que proporciona el brazalete. El dispositivo permite enviar los datos a través de él de forma inalámbrica. En nuestro caso, está conectado al ordenador y el brazalete le envía los datos mediante Bluetooth. 52 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; Linares-Barranco, A. En el ordenador se ejecuta una aplicación creada en Visual Estudio en idioma de programación C#, en la cual se reciben los datos del brazalete y se realiza un entrenamiento mediante una red neuronal para ser capaz de discretizar la información a aportar al brazo; de esta forma el sistema requiere un proceso previo de entrenamiento, así como una gran cantidad de datos que entrenar antes de comenzar a dar una salida del sistema. El resultado de la red neuronal se transforma en movimientos programados que se envían al microcontrolador para controlar la recepción de datos. En la placa, la cual se encarga de controlar el brazo completo, se encuentran las conexiones necesarias para el funcionamiento de los distintos dispositivos. El brazo robótico se encarga de imitar los movimientos que ejercemos nosotros en el brazo que tenemos colocado el brazalete. En la parte de los motores del brazo, se utilizan servomotores. Este tipo de motor es la mejor alternativa para la aplicación que desempeñara el brazo ya que podemos controlar el movimiento de los dedos y el giro de la mano. Los servomotores se encuentran conectados al microcontrolador a través de los pines de PWM de la placa. En este caso, los dispositivos no se alimentan desde el microcontrolador. Para la alimentación de los servomotores se usa una fuente de alimentación externa. RESULTADOS Y DISCUSIÓN A continuación, podemos ver el diagrama de bloques del funcionamiento del electromiograma: Figura 2. Diagrama de bloques del funcionamiento del sistema. 53 MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales Se recibe la señal analógica de los electrodos colocados en el brazalete, seguidamente, el conversor analógico digital de 8 bits que posee el brazalete, convierte la señal analógica en un rango digital de 0 a 255 bits, si los movimientos no están calibrados, se calibran todos los movimientos primeramente, después de tener todos los sensores perfectamente calibrados, hacemos que las muestras de calibración las entrene el sistema de red neuronal que hemos puesto en el código para que el programa sea capaz de distinguir bien los movimientos automáticamente. Por último, una vez que el sistema está entrenado, las señales se mandan al brazo para que se mueva de la forma que nosotros le mandamos a través de los biopotenciales eléctricos de los músculos. La estructura de la red neuronal del sistema se compone por una capa de entrada, una de salida y una capa oculta. A continuación, puede observarse la estructura completa: Figura 3. Estructura de la red neuronal. Por otro lado, la aplicación desarrollada, encargada de la comunicación y el entrenamiento, puede observarse a continuación: 54 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; Linares-Barranco, A. Figura 4. Aplicación de usuario. En cuanto a las pruebas, se realizaron de tres tipos diferentes: en primera instancia se hicieron pruebas de integración del sistema para comprobar el correcto funcionamiento de todas las partes desarrolladas; seguidamente, para el entrenamiento del sistema se obtuvieron los porcentajes de acierto para varios sujetos y en múltiples ocasiones (los resultados del entrenamiento no bajaron en ningún caso del 85%); y finalmente se realizaron pruebas de usabilidad con los pacientes que habían servido de sujetos de prueba para la red neuronal. Figura 5. Prueba de funcionamiento. 55 MYOARM: prótesis robótica con sensado emg y entrenamiento con redes neuronales CONCLUSIONES Una vez finalizado el proyecto completamente, los objetivos del proyecto se han cumplido completamente. Se ha diseñado, integrado y testeado un sistema basado en el movimiento de un brazo robótico a través de la lectura de los sensores EMG de un brazalete y el entrenamiento de la información recibida por el pc mediante redes neuronales. El porcentaje de éxito tras el entrenamiento y testeo con 8 sujetos no disminuyó en ningún caso del 85%; estando la media por encima del 90% de éxito en la clasificación del sistema neuronal. Los resultados son satisfactorios y los usuarios han mostrado interés en la materia. AGRADECIMIENTOS Este trabajo ha sido desarrollado y financiado dentro del grupo de investigación TEP108: Robótica y Tecnología de Computadores de la Universidad de Sevilla. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Langevin, G. (2014). InMoov-Open Source 3D printed life-size robot. Recuperado de: http://www.amputee-coalition.org/spanish/inmotion/nov_dec_07/ history_prosthetics.x96942pdf [2] Escribà Montagut, G., et al. (2016). Inmoov robot: building of the first open source 3D printed life-size robot. Tesis de Licenciatura. [3] Ciancio, A. L., et al. (2016). Control of prosthetic hands via the peripheral nervous system. Frontiers in neuroscience, 10, p. 116. [4] Ganiev, A., Shin, H.S., y Lee, K.H. (2016). Study on virtual control of a robotic arm via a myo armband for the selfmanipulation of a hand amputee. International Journal of Applied Engineering Research, 11(2), pp. 775-782. [5] Shin, H.S., Ganiev, A., y Lee, K.H. (2015). Design of a Virtual Robotic Arm based on the EMG variation. Proc. ASTL. [6] Yang, C., et al. (2015). Teleoperated robot writing using emg signals. En Information and Automation. IEEE International Conference. IEEE, pp. 22642269. 56 Pérez-Rodríguez, A.; Domínguez-Morales, M.; Jiménez-Fernández, Á.; Linares-Barranco, A. [7] Sathiyanarayanan, M., y Rajan, S. (2016). MYO Armband for physiotherapy healthcare: A case study using gesture recognition application. En Communication Systems and Networks (COMSNETS), 8th International Conference. IEEE, pp. 1-6. [8] Byoyali, A., Hashimoto, N., y Matsumoto, O. (2015). Hand posture and gesture recognition using MYO armband and spectral collaborative representationbased classification. En Consumer Electronics (GCCE), IEEE 4th Global Conference. IEEE, pp. 200-201. 57 Rehabilitación de pacientes con movilidad reducida usando exoesqueleto y técnicas de gamificación REHABILITACIÓN DE PACIENTES CON MOVILIDAD REDUCIDA USANDO EXOESQUELETO Y TÉCNICAS DE GAMIFICACIÓN Domínguez-Bobillo, José Miguel; Domínguez Morales, Manuel*; MiróAmarante, Lourdes; Linares-Barranco, Alejandro Grupo de Robótica y Tecnología de Computadores. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: mjdomingue[email protected] RESUMEN Este proyecto denominado consiste en la creación de un prototipo de exoesqueleto para su utilización en personas con movilidad reducida en brazos y manos. Está enfocado en entrenar al paciente con distintos grados de ejercicios y esfuerzos para ayudar en las tareas de recuperación del movimiento y aumentar así la movilidad de estas partes del cuerpo ante mencionadas. Para realizar estas funciones, el prototipo está formado por: una exo-mano que permite mover los dedos del usuario gracias al uso de motores, un exo-brazo que cuenta con un motor en el codo que ayuda al movimiento del brazo y una aplicación software con el que el usuario interactúa con el exoesqueleto y permite el entrenamiento y recolección de datos de éste. La exo-mano es capaz de imitar los movimientos de la mano del usuario a partir de un sensor que mide el grado de actividad del músculo de la mano, mientras que el exo-brazo calcula el grado de curvatura en función de su posición. Los componentes hardware del prototipo se interconectan con las aplicaciones software gracias al microcontrolador conectado al puerto serie del PC. La aplicación software esta´ formado por dos juegos en los que cada uno entrena una parte diferente: un juego estilo Pong con el que el usuario entrena el movimiento del brazo y en función de su grado de movilidad, el exo-brazo se adapta para ofrecer mayor o menor ayuda, y un juego con el que entrenar el movimiento tanto del brazo como de la mano, en el que la exo-mano se adapta al grado de movilidad de la mano. PALABRAS CLAVE Rehabilitación, Gamificación, Exoesqueleto. 64 Domínguez-Bobillo, J. M.; Domínguez Morales, M.; Miró-Amarante, L.; Linares-Barranco, A. Figura 4. Esquema de comunicación del firmware. Finalmente se desarrollaron dos videojuegos debido a la evolución del proyecto. En primera instancia y haciendo únicamente uso del exo-brazo, se desarrolló un videojuego similar al Pong, en el que el usuario debe estirar y contraer el brazo para mover la plataforma y, de dicha forma, impedir que la pelota toque el suelo. Puede apreciarse a continuación una imagen con el juego y otra con las pruebas realizadas sobre el mismo. Figura 5. Juego Pong. 65 Rehabilitación de pacientes con movilidad reducida usando exoesqueleto y técnicas de gamificación Figura 6. Prueba de juego Pong. De igual forma, se desarrolló un segundo videojuego que integrara el movimiento del brazo y de la mano por igual. Dicho juego consiste en un cañón que dispara bolas y se deben encestar en los anillos que van apareciendo por el aire de forma aleatoria. Mediante el movimiento del brazo se puede subir y bajar el cañón; y, mediante el cierre de la mano se dispara una bola. A continuación, se aprecia el juego en funcionamiento y las pruebas realizadas sobre el mismo. Figura 7. Juego de anillos. Figura 8. Prueba de juego de anillos. CONCLUSIONES Se ha diseñado, fabricado, montado y testeado un exoesqueleto de mano y otro de brazo. Se ha integrado un microcontrolador para controlar los movimientos del paciente y ayudar en el proceso de movilidad. Se le ha añadido al microcontrolador 66 Domínguez-Bobillo, J. M.; Domínguez Morales, M.; Miró-Amarante, L.; Linares-Barranco, A. la funcionalidad de comunicarse con el ordenador de propósito general con el fin de enviar la información del movimiento del paciente y poder integrarlo con la aplicación de pc. Se han desarrollado dos videojuegos para que el usuario ejercite el movimiento de brazo y mano a medida que avanza en los juegos. Se le han dado funcionalidades al sistema para poder ser tratado como mecanismo de rehabilitación y ejercitación para pacientes con reducción de movilidad en brazo y mano. El uso con pacientes ha sido satisfactorio y ha suscitado un amplio interés. AGRADECIMIENTOS Este trabajo ha sido desarrollado y financiado dentro del grupo de investigación TEP108: Robótica y Tecnología de Computadores de la Universidad de Sevilla. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Bagnall, D.L. (2010). Physiatry: What’s the end game? PM&R, 2(1), pp. 3-5. [2] Greenemeier, L. (2011). Robotic Exoskeletons from Cyberdyne Could Help Workers Clean Up Fukushima Nuclear Mess. Scientific American, 9(11), p. 11. [3] Backus, S.B., Odhner, L.U., y Dollar, A.M. (2014). Design of hands for aerial manipulation: Actuator number and routing for grasping and perching. En Intelligent Robots and Systems (IROS 2014), IEEE/RSJ International Conference. IEEE, 2014. pp. 34-40. [4] León, R. y Freddy, J. (2018). Diseño y validación experimental de un dispositivo de rehabilitación adaptable para los dedos de la mano: DReAM. [5] Manguerra, M.V., et al. (2018). Active Motor Control for an Upper Extremity Exoskeleton. Advanced Science Letters, 24(11), pp. 8837-8840. [6] Kontadakis, G., et al. (2018). Gamified platform for rehabilitation after total knee replacement surgery employing low cost and portable inertial measurement sensor node. Multimedia Tools and Applications, pp. 1-28. [7] Komarova, S. (2018). Design a solution and a prototype for hand rehabilitation after trauma injures and post stroke. 67 Sistema HW-SW de telerehabilitación y telemedicina para pacientes Epoc con hiperinsuflación pulmonar SISTEMA HW-SW DE TELEREHABILITACIÓN Y TELEMEDICINA PARA PACIENTES EPOC CON HIPERINSUFLACIÓN PULMONAR De-Leste-Conde, Chantal; Domínguez-Morales, Manuel*; Rivas-Pérez, Manuel; Linares-Barranco, Alejandro Grupo de Robótica y Tecnología de Computadores. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: mjdomingue[email protected] RESUMEN La enfermedad pulmonar obstructiva crónica es la cuarta causa de muerte en el mundo. Gran parte de estos enfermos no están diagnosticados y a medida que avanza la enfermedad empiezan a aparecer dificultades en la respiración y cambios en la fisiología pulmonar. Entre estos cambios está la hiperinsuflación, los pacientes hiperinsuflados retienen aire en los pulmones. Por lo tanto, estos pacientes requieren de un seguimiento y necesitan hacer ejercicios específicos con dispositivos PEP (Presión Espiratoria Postiva) para expulsar este aire. En este proyecto se implementa un sistema que comprenda la función de espirometría y la función de telerehabilitación. Para esto se desarrolla por un lado una aplicación móvil que será la interfaz gráfica y el motor de cálculo, por otro se diseña un espirómetro de turbina que mediante bluetooth envía la velocidad del aire exhalado a la aplicación, y por último dos boquillas intercambiables, una para las pruebas de espirometría y otra que será la boquilla PEP para ejercicios de rehabilitación. Para la boquilla PEP, la cual integra la misma turbina para poder contar revoluciones, se diseñará un juego que mediante estimulación visual avisará al paciente de cuando espira demasiado fuerte o demasiado lento, ayudando así a que los ejercicios se hagan correctamente. Para la boquilla de espirometría, se calcularán la FVC, la FEV1, el Índice de Tiffenau y la curva flujo volumen y se almacenarán los resultados para verlos gráficamente en función del tiempo. Con este proyecto, se pretende dar facilidades y solución a las personas que padecen esta patología, cuyas necesidades requieren de ayuda externa de centros médicos para realizar el seguimiento de su enfermedad y llevar a cabo la rehabilitación, de este modo, se ofrece la posibilidad de hacerlo desde casa y con un control equitativo al que podría dar el servicio técnico de un centro médico. PALABRAS CLAVE EPOC, Telemedicina, Salud, PEP, Telerehabilitación. 68 De-Leste-Conde, C.; Domínguez-Morales, M.; Rivas-Pérez, M.; Linares-Barranco, A. ABSTRACT Chronic obstructive pulmonary disease is the fourth leading cause of death in the world. Many of these patients are not diagnosed and as the disease progresses, breathing difficulties and changes in pulmonary physiology begin to appear. Among these changes is hyperinflation, hyperinflation patients retain air in the lungs. Therefore, these patients require follow-up and need to do specific exercises with PEP (Positive Expiratory Pressure) devices to expel this air. In this project we want to implement a system that includes the function of spirometry (calculation of lung function) and telerehabilitation function. For this reason, It is developed on the one hand a mobile application that will be the graphical interface and computer brain, on the other hand is designed a turbine spirometer that by bluetooth sends the velocity of the exhaled air to the application, and finally two replaceable nozzles, one for spirometry tests and another that will be the PEP nozzle for rehabilitation exercises. For the PEP nozzle, which integrates the same turbine to be able to count revolutions, a game will be designed that, through visual stimulation, will alert the patient when exhales too hard or too slow, thus helping the exercises to be performed correctly. For the spirometry nozzle, the FVC, FEV1, Tiffenau Index and volume flow curve will be calculated, and the results stored for graphing as a function of time. With this project, it is intended to provide facilities and solutions to people suffering from this pathology, whose needs require external help from medical centers to follow up their disease and carry out rehabilitation, thereby offering the possibility of do it from home and with equitable control that could give the technical service of a medical center. KEYWORDS EPOC, e-Health, Rehabilitation, PEP. 69 Sistema HW-SW de telerehabilitación y telemedicina para pacientes Epoc con hiperinsuflación pulmonar INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El interés hacia la enfermedad obstructiva pulmonar crónica, EPOC, se debe al reconocimiento de la importancia de la EPOC como causa de morbilidad, invalidez y mortalidad a nivel mundial. En el año 2014 (último año que se dispone de datos) se produjeron en España 395.830 defunciones, de las cuales 43.841 fueron a causa de enfermedades del sistema respiratorio, siendo esta la tercera causa de muerte en España. La principal causa de la aparición de la EPOC es el tabaquismo y la inhalación de partículas. Además de factores de riesgo como las complicaciones perinatales y enfermedades de la infancia, factores genéticos como el déficit de α1-antitripsina y la hiperreactividad de la vía aérea (por alérgenos y por infecciones broncopulmonares repetidas). La espirometría es la principal prueba de la función pulmonar, y es imprescindible para el seguimiento de enfermedades respiratorias como EPOC. La EPOC es una enfermedad obstructiva, donde se tienen las vías respiratorias inflamadas y obstruidas por gases nocivos, mayormente el tabaco. La EPOC, produce dos cambios patológicos importantes, la obstrucción de las vías aéreas y la perdida de la retracción elástica del pulmón. Normalmente, el parénquima pulmonar tracciona de las vías aéreas para mantenerlas abiertas, y esta pérdida de la retracción elástica como el incremento de la resistencia de las vías aéreas contribuyen a disminuir el flujo espiratorio, puesto que el flujo a través de las pequeñas vías aéreas es inversamente proporcional a su resistencia y directamente proporcional al gradiente de presiones. Debido a estos dos cambios, durante un ciclo respiratorio normal, los alveolos tienen dificultad para vaciarse durante la fase espiratoria, con lo que son incapaces de retornar a la situación previa a la inspiración. Esto produce un trastorno conocido como atrapamiento aéreo y que ocurre en todos los pacientes con EPOC, independientemente de su gravedad. La consecuencia más inmediata del atrapamiento aéreo en la EPOC es el desarrollo de hiperinsuflación. La hiperinsuflación dinámica HD, es una consecuencia del atrapamiento, el volumen pulmonar al final de la espiración, EELV, no se sitúa en el punto pasivo de relajación de la caja torácica y de los pulmones, sino que se establece a una presión positiva al final de la espiración, auto-PEEP, antes de que la espiración pueda llegar al volumen de relajación, Vr. Lo que se pretende diseñar en el presente proyecto es un sistema software-hardware con aplicación en telerehabilitación y telemedicina para pacientes con EPOC que por consecuencia están hiperinsuflados. 70 De-Leste-Conde, C.; Domínguez-Morales, M.; Rivas-Pérez, M.; Linares-Barranco, A. Para hacer realidad este objetivo se creará una aplicación en iOS, parte software del proyecto, que está compuesta de una sección para realizar pruebas de espirometría forzada, donde se podrán almacenar los resultados y enviarlos al profesional que realice el seguimiento del paciente. Otra sección que albergará un ejercicio de telerehabilitación para pacientes hiperinsuflados, y la sección de registro de los datos. Además, se desarrollará un dispositivo compuesto por una base y dos boquillas sustituibles (boquilla para espirometría y boquilla PEP) para intercambiarlas en función de lo que el usuario vaya a realizar. El dispositivo estará compuesto por sensores y un microcontrolador, informará a la aplicación en tiempo real de la velocidad al que el paciente espira por la boquilla, esto permite crear juegos interactivos y realizar pruebas de espirometría en cualquier lugar. METODOLOGÍA El principio de funcionamiento del espirómetro de turbina es que la velocidad de giro de la hélice es proporcional al flujo; por tanto, a más flujo, más veces se interrumpirá el haz de luz. Esto crea interrupciones en el microcontrolador, es decir vamos a obtener un tren de pulsos. Este tren de pulsos nos da la frecuencia a la que gira la turbina por lo que podemos calcular las revoluciones por minuto para luego calcular el flujo y el volumen. A la hora de elegir un tipo de espirómetro se han estudiado los diferentes tipos de espirómetros que hay actualmente y se ha decidido en función de las características que más se adecuan a nuestros requisitos. Existen varios tipos de espirómetros, pero se clasifican en dos grupos: • Espirómetros de Volumen: registran la cantidad de aire exhalado o inhalado en un determinado intervalo de tiempo. • Espirómetros de flujo: miden que tan rápido fluye el aire cuando se desplaza hacia adentro o hacia afuera del pulmón, conforme se incrementa el volumen de gas inhalado o exhalado. Dentro de los espirómetros de volumen tenemos el de campana o de agua, de pistón y de fuelle, dentro de los espirómetros de flujo tenemos los neumotacógrafos de tipo fleisch, lilly y desechable, espirómetros de hilo caliente, de ultrasonidos y el espirómetro de turbina. Tras haber estudiado todos estos, se eligió el de turbina porque es entre los que hay el de más fácil implementación, menor coste y más económica reparación. 71 Sistema HW-SW de telerehabilitación y telemedicina para pacientes Epoc con hiperinsuflación pulmonar En la figura siguiente se muestra el esquema de conexiones del prototipo en el PC. El esquema incluye todos los componentes y adaptaciones con el pinout correspondiente de la placa. Figura 1. Conexionado del sistema. El circuito de adquisición de la señal se compone de dos diodos, un emisor de infrarrojos y un receptor. En el caso del receptor o fotodiodo, se polariza inversamente. Para que el microcontrolador detecte el cambio en ese pin de entrada, se va a conectar el colector del fotodiodo al pin de interrupciones externas. Una vez que tengamos configurada la interrupción, podremos calcular las revoluciones por minuto. Para calcularlas se utiliza la siguiente fórmula: El flujo es la cantidad de aire en volumen V expirado en un tiempo determinado. Para calcular el flujo a través de las revoluciones por minuto primero debemos calcular la velocidad angular: Luego obtenemos la velocidad lineal multiplicando por el radio: El flujo lo obtenemos por la ecuación de continuidad, donde S es la sección de la turbina: El volumen V es la integral del flujo en tiempo: Donde: V = Volumen (L), = Flujo (L/s), nº de aspas = 2, Tiempo entre cada lectura: 0.2 segundos. 72 De-Leste-Conde, C.; Domínguez-Morales, M.; Rivas-Pérez, M.; Linares-Barranco, A. La aplicación se va a dividir en cuatro secciones de acuerdo con las cuatro diferentes funciones que va a tener: • Sección de espirometría: El paciente al entrar en esta sección leerá las instrucciones de la prueba, tendrá que poner la boquilla para los tests, luego realizará la prueba 3 veces seguidas tomándose el tiempo que necesite entre una y otra. La aplicación rechazará las pruebas no válidas. Por último, la aplicación calculará en base a los 3 resultados la prueba válida y presentará los resultados en pantalla y mediante una gráfica, luego el usuario podrá enviar dicha gráfica a su médico y guardar los datos si lo cree necesario. • Sección de ejercicios: El paciente deberá sustituir la boquilla por la boquilla PEP y realizará los ejercicios mediante un juego guiado, deberá mantener una nave espacial entre dos paredes de pinchos que en caso de que toque, la aplicación emitirá un sonido. De esta forma el paciente podrá saber si está realizando el ejercicio correctamente. • Sección de resultados: En esta sección el usuario podrá ver gráficamente los resultados de sus pruebas. Su fev1 por día, semana, mes o año. Así verá su avance a lo largo del tiempo. • Sección Bluetooth: Escanea los dispositivos conectados y se conecta automáticamente a nuestro dispositivo si lo encuentra. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Tras la descripción del sistema; a continuación, se presenta el diseño final del dispositivo hardware. Figura 2. Diseño del prototipo. Una vez terminada la etapa de impresión, se integraron y soldaron todos los componentes del sistema, y se procedió a la etapa de pruebas. En esta etapa se realizaron pruebas al dispositivo y a la aplicación, en la siguiente figura se puede ver el resultado de realizar una prueba de espirometría (sección de tests) con la aplicación diseñada. 73 Sistema HW-SW de telerehabilitación y telemedicina para pacientes Epoc con hiperinsuflación pulmonar Figura 3. Espirómetro. La sección de entrenamiento está formada por un juego de móvil en el cual se debe mantener la nave dentro de los límites de la escena sin chocar con los laterales; esto se realiza mediante la espiración del paciente. Como se puede observar en la figura siguiente, la nave se mantiene flotando si el usuario exhala el aire de manera pausada, es decir las revoluciones son las deseadas, si aumenta demasiado se chocará con los pinchos de la parte superior y su exhala muy flojo se chocará con los de abajo, emitiendo un pitido que el usuario escuchará para poder corregir a tiempo. Figura 4. PEP. Y por último tenemos la sección de resultados. Aquí podremos ver los resultados de las pruebas en gráficas (por horas, semana, mes y año) y sólo tendremos que pulsarlos para generar la gráfica deseada. La gráfica nos mostraras los valores de fev1 que hemos ido registrando. Este valor figura como un índice altamente representativo de la capacidad ventilatoria y es el indicativo habitual de obstrucción de flujo aéreo. 80 Tavero-Picón, R.; Romero-Sánchez, M.; Domínguez-Morales, M.; Linares-Barranco, A. Hay que tener en cuenta también, que el turismo actual ha dado un cambio radical en cuanto al concepto de viaje se refiere. Sus preferencias han cambiado y buscan nuevas aventuras que los lleve a una inmersión total por cada nuevo destino a visitar, experimentando otras culturas, estilos de vida e incluso una gastronomía diferente, todo esto en un corto periodo de tiempo. Sin importar la tipología de turista a la que pertenezca, todos ellos hacen un uso masivo de las redes sociales y las tecnologías a la hora de elegir y reservar un destino, el alojamiento o el transporte. Booking, Dreaming o TripAdvisor son solamente algunos ejemplos de páginas más visitadas junto con los blogs de viajes [3]. Del tiempo total destinado para el viaje, estos nuevos turistas dedican: • Un 18% a la búsqueda de un nuevo destino. Investigan en diversas páginas webs y blogs cual puede ser el lugar más idóneo para la realización del viaje. • Un 9% a la realización de la reserva. Esta reserva se hace mediante portales de venta directa o agencias online. • Un 18% a la planificación del viaje. Buscan información sobre los diferentes sitios a visitar y que rutas realizar, contrastándolas con fotos, opiniones y puntuaciones de otros usuarios que han compartido su experiencia en esos lugares. • Un 45% al disfrute del viaje. • Un 10% a compartirlo en redes sociales. La planificación del viaje se ha convertido a la vez que la búsqueda del destino en una fase donde el turista invierte una parte importante del tiempo. Esto puede deberse a la corta duración de los viajes y a la amplia oferta de sitios de interés cultural disponibles como posible lugar de destino para el viaje, lo que provoca que en ocasiones se haga tediosa o complicada la realización de un itinerario que permita aprovechar al máximo posible la estancia en el lugar. Tras analizar y estudiar esta fase se han encontrado tres problemas principales que presentan todos los turistas a la hora de realizar la planificación de un itinerario para un destino: • Quiero ver cosas en mi viaje, pero no quiero tener que planificarlo. • Quiero ver lo máximo posible en lo que dure el viaje. 81 Travel planner: sistema experto en la nube para generación automática de rutas turísticas en base al usuario • Quiero que se ajuste a mis necesidades, presupuesto, gustos, requisitos, etc. Como solución a esas tres problemáticas surge el proyecto emprendedor denominado Travel Planner, que consiste en una aplicación multiplataforma basada en un sistema de recomendación para ofrecer planificaciones de rutas de distintos lugares de forma automática y eficiente, en función de una serie de configuraciones establecidas por el usuario. El objetivo principal de este proyecto es la creación de una aplicación multiplataforma basada en un sistema de recomendación que permita ofrecer una planificación de rutas de distintos lugares de forma automática y eficiente, en función de una serie de configuraciones establecidas por el usuario. Como subobjetivos, tenemos: Planificación dinámica de rutas de turismo en base al tiempo disponible, número de integrantes, etc.; Sistema de recomendaciones en base a la posición y la franja horaria; Seguimiento en tiempo real con avisos puntuales de cercanía y modificación de la planificación en base al tiempo restante; Almacenamiento de rutas realizadas para su posible repetición; Sistema de puntuaciones para futuras rutas. METODOLOGÍA Todo el sistema se comunica a través de Internet mediante el protocolo HTTP para poder realizar el envío y la recepción de los datos. Figura 1. Diagrama de bloques. Tal y como se aprecia en el diagrama de bloques anterior, lo primero que hará la aplicación será consultar los datos del usuario si este ya está registrado, o enviar los datos del formulario de registro que el usuario ha introducido. El servidor gestionará dichas consultas y devolverá los resultados o bien guardará los datos enviados en la propia base de datos alojada en el servidor. 82 Tavero-Picón, R.; Romero-Sánchez, M.; Domínguez-Morales, M.; Linares-Barranco, A. Una vez realizado el envío y la posterior carga de datos, el usuario procederá a hacer uso de la propia funcionalidad para la que ha sido creada esta aplicación, es decir, procederá a crear nuevas planificaciones de viajes o consultar algunas de las rutas que ya se han almacenado previamente en su historial de rutas realizadas o en su lista de rutas pendientes de realizar. El siguiente diagrama muestra una visión general del contenido de la aplicación, centrándose en cada una de las vistas que se han generado para ella y que posteriormente se describirán con mayor detalle en el presente documento. Figura 2. Contenido de la aplicación. Para que la aplicación genere un mapa que se ajuste a las preferencias seleccionadas por el usuario se ha decidido crear un algoritmo que, en base a dichas preferencias elegidas, devuelva unas localizaciones en el mapa por sus coordenadas. El algoritmo será el encargado de ajustar la búsqueda de localizaciones, ya que previamente comprobará cuales son las localizaciones destacadas para que estas sean las primeras candidatas para pertenecer al mapa generado para el usuario. El algoritmo constará dos partes: una primera parte que será la encargada de destacar unas localizaciones u otras en base a la puntuación de los usuarios y las categorías más demandadas; y una segunda parte que será la encargada de buscar en la base de datos las localizaciones, y filtrarlas en base a lo que el usuario desee. 83 Travel planner: sistema experto en la nube para generación automática de rutas turísticas en base al usuario Valoraciones de Usuarios Preferencias del Usuario SISTEMA EXPERTO Valoración Unitaria de la ruta Entrenamiento del sistema Generación de Ruta Actualización de Valoraciones Base de Datos Figura 3. Sistema generador de rutas. RESULTADOS Y DISCUSIÓN El sistema desarrollado se ha sometido a múltiples pruebas de usuarios vía uso de la aplicación in situ y mediante encuestas anónimas online a través de una web diseñada a tal efecto (la aplicación se encuentra gratuita para que estos usuarios puedan probarla). El resultado final de la aplicación se muestra en el siguiente diagrama de funcionamiento: Figura 4. Aplicación final. 84 Tavero-Picón, R.; Romero-Sánchez, M.; Domínguez-Morales, M.; Linares-Barranco, A. En cuanto a los resultados de las encuestas, puedes ser observados a continuación. Figura 5. Resultados de las encuestas. CONCLUSIONES El sistema desarrollado integra aplicación móvil, almacenamiento en la nube y sistema experto, convirtiéndolo en un proyecto novedoso y puntero en su sector. Se ha desarrollado un sistema de planificación de rutas que ha demostrado ser funcional y útil. El sistema ha sido sometido a innumerables pruebas de estrés y a la crítica pública de los usuarios, obteniendo múltiples datos satisfactorios. 85 Travel planner: sistema experto en la nube para generación automática de rutas turísticas en base al usuario REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Instituto Nacional de Estadística (28 de septiembre de 2017). Encuesta de Turismo de Residentes (ETR/FAMILITUR) Segundo trimestre de 2017. [2] Organización Mundial del Turismo (15 de enero de 2018). Resultado del turismo internacional en 2017: los más altos en siete años. [3] Garcia Butragueño, Angel y Brell, Jose Manuel (24 de octubre de 2017). ¿Qué tiempo dedicamos a cada viaje de ocio? [4] Europapress Andalucía (11 de diciembre de 2017). La empresa andaluza Past View, reconocido en los Luxury Travel Guide Awards. [5] Consejería de Turismo y Deporte. Junta de Andalucía (2016). Balance del Año Turístico en Andalucía. Año 2016. [6] Empresa Pública para la Gestión del Turismo y del Deporte de Andalucía. Junta de Andalucía (varios años). Segmentos turísticos. [7] Junta de Andalucía (31 de diciembre de 2011). Boletín Oficial de la Junta de Andalucía - Histórico del BOJA. Disposiciones generales. [8] Comisión Europea. La protección de datos en la UE. [9] Jefatura del Estado. BOE (12 de julio de 2002). Disposiciones generales. [10] Gobierno de España (Anualidad 2018). Guía dinámica de Ayudas e Incentivos para el emprendedor (14 de agosto de 2018). [11] Gobierno de España (Anualidad 2018). Ayudas e incentivos para empresas (17 de abril de 2018) Referencia: 62602. [12] Gobierno de España. Enisa. Jóvenes emprendedores. [13] Gobierno de España (Anualidad 2018). Ayudas e incentivos para empresas (17 de abril de 2018) Referencia: 62601. [14] Gobierno de España (Anualidad 2018). Guía dinámica de Ayudas e Incentivos para empresas por Comunidad Autónoma. 86 87 Clasificación de tumores en cáncer de mama basado en redes neuronales de convolución CLASIFICACIÓN DE TUMORES EN CÁNCER DE MAMA BASADO EN REDES NEURONALES DE CONVOLUCIÓN Durán-López, Lourdes*; Domínguez-Morales, Juan P; Luna-Perejón, Francisco; Amaya-Rodríguez, Isabel; Civit-Masot, Javier; Vicente-Díaz, Saturnino; LinaresBarranco, Alejandro Robótica y Tecnología de Computadores Arquitectura y Tecnología de Computadores. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Universidad de Sevilla. *E-mail: [email protected] RESUMEN El cáncer de mama es una de las causas más frecuentes de mortalidad en las mujeres. Con la llegada de los sistemas inteligentes, la detección automática de tumores en mamografías se ha convertido en un gran reto y puede jugar un papel crucial para mejorar el diagnóstico médico. En este trabajo, se propone un sistema de diagnóstico asistido por ordenador basado en técnicas de Deep Learning, específicamente en redes neuronales de convolución (CNN). El sistema está dividido en dos partes: en primer lugar, se realiza un preprocesamiento sobre las mamografías extraídas de una base de datos pública; posteriormente, las CNNs extraen características de las imágenes preprocesadas para finalmente clasificarlas en función de los dos tipos de tumores existentes: benignos y malignos. Los resultados de este estudio muestran que el sistema tiene una precisión del 80% en clasificación de tumores. PALABRAS CLAVE Cáncer de mama, Mamografía, Deep Learning, Redes neuronales de convolución. 88 Durán-López, L.; Domínguez-Morales, J. P.; Luna-Perejón, F.; Amaya-Rodríguez, I.; Civit-Masot, J.; Vicente-Díaz, S.; Linares-Barranco, A. ABSTRACT Breast cancer is one of the most frequent causes of mortality in women. With the arrival of the artificial intelligent, the automatic detection of tumors in mammograms has become a big challenge and can play a crucial role in improving medical diagnosis. In this work, a computer-aided diagnosis system based on Deep Learning techniques, specifically in Convolutional Neural Networks (CNN), is proposed. The system is divided into two parts: first, a preprocessing is performed on mammograms taken from a public database; then, the CNN extracts features of the preprocessed images to finally classify them accordingly to the type of tissue. The results of this study show that the system has an accuracy of 80% in the classification. KEYWORDS Breast cancer, Mammography, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN). 89 Clasificación de tumores en cáncer de mama basado en redes neuronales de convolución INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El cáncer de mama es una de las causas más frecuentes de mortalidad en las mujeres [1]. Se origina cuando se produce una multiplicación anormal de células en el tejido mamario. Actualmente, la mamografía es el método más eficaz para la detección de esta enfermedad. Sin embargo, el diagnóstico por un experto de este tipo de técnica no es siempre efectivo debido a razones incluyendo factores relacionados con el propio experto, como descuido o fatiga ocular, y factores externos, como la calidad de la imagen mamográfica [2]. Un diagnóstico computarizado (CAD) puede proporcionar una segunda opinión reproducible para un radiólogo, que puede reducir los diagnósticos falsos negativos, mejorando así la calidad de vida de los afectados. Existen varios tipos de anomalías en mamografías. Los tumores y las microcalcificaciones son los principales indicadores de malignidad en las mamografías. Los tumores se atribuyen a cualquier lesión o protuberancia en la mama, pudiendo ser benignas o malignas; mientras que las microcalcificaciones son zonas donde se acumula una gran cantidad de calcio. En este trabajo, estudiaremos un sistema de diagnóstico computarizado para la clasificación de regiones de interés, en este caso de los dos tipos de tumores y tejido sano, aplicando algoritmos de Deep Learning como son las redes neuronales de convolución (del inglés Convolutional Neural Network, CNN). METODOLOGÍA Base de datos Las mamografías se obtuvieron de la base de datos pública llamada Digital Database for Screening Mammography (DDSM). La DDSM [3][4] contiene 2.620 mamografías escaneadas. Incluye casos sanos, benignos y malignos con información patológica verificada (Figura 1). 96 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. ABSTRACT The objective of this work is to develop a proposal that contributes to the creation of an Integrated Management System for quality, environment, safety and occupational health, based on the holonic paradigm and building a proposal included in the Triple E. With the implementation of the ISO 9001, ISO 14001 and OHSAS 18001 (ISO 45001) standards from a systemic approach, companies are considered as a set of processes that have to be managed with all their variables, in an effective and efficient manner, in order to become visible in the market as a responsible actor to what all interested parties demand. This situation promotes a response to the need that companies currently must find tools that facilitate the management of processes in a responsible and comprehensive manner. It proposes a framework where to develop a proposal through a computer tool that makes this integration a reality. KEYWORDS Integrated Management System (IMS), Triple E, Holonics, Security. 97 Gestión integrada de la calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral bajo la triple E y el paradigma holónico fractal INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS Cualquier empresa, puede ser entendida como un conjunto de procesos que interactúan para ofrecer un producto o prestar un servicio a un cliente. Estos procesos, que tienen lugar en distintos ámbitos de la organización y a distintos niveles, deben ser planificados, realizados y controlados con el fin de conseguir los resultados que se proponen, es decir, deben ser gestionados. Si se entiende la empresa como un conjunto de procesos, la gestión de empresa entonces equivale a la de todos los procesos que en ella tienen lugar. Deben ser administrados para conseguir la máxima eficacia y eficiencia empresarial y, en la medida en que se consideren las distintas variables de cada proceso (ambiente, personas, procesos, materiales, equipos, productos, etc.) y se gestionen de la mejor forma, se estará optimizando su funcionamiento. Con la implantación de las normas entre ellas la ISO 9001, se ha propiciado que las organizaciones se familiaricen con la estructura de un sistema de gestión, documentando los distintos procesos, asignando responsabilidades y formalizando registros que permitan evidenciar el funcionamiento del sistema ante terceros. Desde el ámbito de la responsabilidad social el concepto de una empresa con un buen desempeño se amplia, abarcando otros aspectos relacionados con la salubridad y la higiene ambiental. Aspectos que en la actualidad son de gran importancia para las comunidades, por involucrar la salud y el medio ambiente y por permitirles destacarse en el mercado para las empresas que los protegen. Movidas por este interés, algunas organizaciones han comenzado a implantar otros sistemas de gestión para controlar y mejorar los aspectos más sensibles de la organización relacionados con el medio ambiente, la seguridad y salud laboral, con la implantación de normas ISO 14001 y OHSAS 18001 respectivamente. Esto supone una multiplicación de recursos, costes y esfuerzos para los empresarios. Existe una gran variedad de iniciativas internacionales en materia de normas y presentación de informes que contemplan los temas sociales y medioambientales a partir de los cuales las empresas pueden diseñar planes de gestión, en términos de sostenibilidad económica, ecológica y de equidad social. Sin embargo, existe un riesgo en la forma en que se viene afrontando esta triada; el manejar cada sistema por separado les representa duplicación de esfuerzos y costos. Bajo el anterior marco, se entiende que las empresas requieren de herramientas que les permitan encontrar un cómo, en la difícil tarea de enfrentar todos estos retos. 98 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. Este trabajo centra su atención en resolver un cómo integrar los sistemas de Calidad, Medio ambiente, Seguridad y Salud Laboral, a través de una propuesta que sirva de espacio para la gestión documental de los sistemas y espacio de interacción entre los actores involucrados con el Sistema de gestión. Se trata de una propuesta en su etapa de diseño que contribuya en la integración de los sistemas de calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral, bajo el paradigma holónico fractal y el triple resultado. ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE La gestión de la calidad, el medio ambiente, la seguridad y la salud laboral, deben ser los pilares fundamentales de las empresas sostenibles, a continuación, se presenta en la Figura 1 un recorrido de los principales hechos que han dado paso a los sistemas de gestión integrada en el concepto de sostenibilidad, en la responsabilidad social corporativa en la Triple bottom line y en la integración de los sistemas de gestión. Figura 1. Timeline acontecimientos más importantes. Según Ferguson, García y Bornay [1], durante los años noventa fueron apareciendo las normas nacionales, europeas e internacionales para la calidad (ISO 9000), la protección medio ambiental (ISO 14001 y Reglamento EMAS) y para la seguridad e higiene en el trabajo (BS 8800 y BSI - UK; OHSAS 18001 y 18002 - USA). La existencia de separación entre los tres tipos de sistemas de gestión ocasiona dificultades y duplicidades de esfuerzo, por lo que ciertas empresas se están planteando la integración como un modo de disminuir los costes y simplificar las actuaciones, gracias a la generación de sinergias, y la eliminación de la confusión y la suboptimización [2]. El interés por la aplicación de los SGI se está comprobando tanto en la literatura sobre la práctica directiva [3, 4] como en la más académica [5, 6, 7]. 99 Gestión integrada de la calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral bajo la triple E y el paradigma holónico fractal No obstante, la lentitud con la que se están produciendo las aplicaciones empresariales de los SGI tiene que ver, en primera instancia, con la ausencia de una normativa específica que hace que sean las propias empresas las que tengan que realizar diseños ad hoc según sus características y contingencias. El SGI, por tanto, es un sistema de sistemas” que retiene en todo caso la identidad propia de los sistemas individuales [8]. Es en este punto donde nace la necesidad de la aportación de este trabajo, que parte de las normativas UNE EN 66177 y la PAS99, vigentes actualmente en España sobre SGI. Situación ISO en España Actualmente España se encuentra entre los primeros diez países del mundo con mayor número de certificados, siendo en ISO 9001 el 4º en Europa y el 8º en el mundo. En ISO 14001 3º en Europa y el 5º en el mundo. Sin embargo, en ISO 9001 se ha reducido considerablemente desde 2008, pasando de 69.000 a 32.700 empresas certificadas. Esto representa el 52% de los certificados Figura 2. Certificados ISO 9001 y 14001 al año 2013 España y Europa. PARADIGMAS DE INTEGRACIÓN Dado el concepto de integración de los sistemas y los diferentes aportes de los autores en donde se muestran los beneficios que representa para las empresas, se desea encontrar referentes sustentables en la naturaleza que nos ayuden a entender a facilitar el proceso de integración. Es viable tener en cuenta ejemplos de la naturaleza que nos ayuden a encontrar una dinámica de interacción para facilitar su aplicación en el mundo empresarial, la pregunta sería ¿Puede encontrarse en la naturaleza la integración de características análogas al triple resultado?, de la misma forma que modelos como los algoritmos genéticos como paradigma fractal han ayudado a resolver la complejidad en la economía y la administración. 100 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. Paradigma holónico El holismo considera que el “todo” de un sistema es más complejo que la simple suma de cada una de sus partes. El holismo defiende el sinergismo entre las partes y no la individualidad de cada una. Un Sistema Holónico es conceptualizado a partir de una serie de entidades abstractas, denominadas holones. El término “holón” fue acuñado Arthur Koestler y lo definió como una entidad que era todo y al mismo tiempo una parte. Un sistema de holones que operar para consegui un objetivo se llama Holarquía. Un holón puede formar parte de varias holarquías y, a su vez, es una en sí mismo [9]. Un sistema holónico se basa en un sistema de jerarquía “hacia arriba” o “hacia abajo” y que combina las mejores características de las estructuras de dirigir con las de cooperar. En este modelo lo importante es la estructura de las partes que componen el sistema, así como sus interacciones. Paradigma fractal El término fractal proviene del latín fractus que significa “fragmentado”. Se aplica al conjunto de formas generadas normalmente por un proceso de repetición, se caracteriza por poseer similitud en toda escala. En términos sencillos, un fractal es una estructura que está compuesta por pequeñas partes, las cuales son parecidas a la figura original, que se repite en diferentes escalas, desde grandes (macro) hasta pequeñas (micro). La unidad básica en este modelo es el fractal. El modelo de arquitectura fractal representa una estructura construida por fractales. Un fractal es una estructura cuyo diseño se puede representar completamente a cualquier nivel de la jerarquía, es decir, posee invariancia escalar. El término fractal puede representar un sistema entero de fabricación al más alto nivel o una máquina física al nivel inferior. Cada fractal proporciona servicios de acuerdo con un objetivo a nivel individual y actúa independientemente mientras trata de conseguir el fin de todo el sistema. En un sistema fractal no existe organización predefinida, cada fractal tiene sus propios recursos con capacidades de autoorganización. Esta característica permite un entorno dinámico dentro de la unidad, lo que hace posible el trabajo con constantes cambios en la estructura de la empresa y una rápida reacción ante requisitos externos. 101 Gestión integrada de la calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral bajo la triple E y el paradigma holónico fractal Triple E El concepto de sostenibilidad que abarca tres pilares fundamentales, el primero la sostenibilidad económica, cuando la empresa concentra su atención a la rentabilidad del negocio, el segundo la sostenibilidad social cuando actúa con una visión de equidad, atendiendo a los diferentes segmentos del mercado, buscando trabajar en pro de la creación de riqueza social y atención de los grupos desfavorecidos, y la tercera la sostenibilidad ambiental, cuando su actuar es responsable en la protección del medio ambiente. Figura 3. Estructura fractal de la sostenibilidad. PROPUESTA La parte central de la propuesta se centra en establecer un marco de trabajo para desarrollar una herramienta informática que permita crear un SGI con una gestión sencilla, incluyendo roles a los diferentes actores. Para ello, se realiza una Analogía de un Sistema Inmunológico con una Empresa SGI Figura 4. Analogía sistema inmunológico – empresa. 102 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. De aquí se definen los holones dentro de la holarquia partes interesadas: Externos (todas las personas al exterior de las instalaciones de la empresa que se relacionan con ella), Miembro del equipo gerencial, Administrador SGI (encargado de administrar la herramienta de gestión), Técnico SGI (técnico especializado), Líder SGI y Empleado. Figura 5. Analogía sistema inmunológico – empresa. Ahora se definirán las clases que contendrán la información que utilizaran los usuarios en el protomodelo, se hará a partir de un diagrama de clases. Primero que todo se agrupan los todos los elementos que son de interés en el SGI, para ello se en la Figura 6 se muestra el conjunto de elementos Empresa SGI. Figura 6. Diagrama de clases. Para llevar a cabo toda la gestión se propone la creación de una herramienta informática que pueda albergar toda la información y donde puedan acceder con diferentes roles los actores. Este último paso de la investigación, así como la aplicación a un caso estudio de una empresa se está llevando a cabo en la actualidad para su implementación. 103 Gestión integrada de la calidad, medio ambiente, seguridad y salud laboral bajo la triple E y el paradigma holónico fractal CONCLUSIONES Existen muchos modelos de gestión integrada y propuestas de informes de reporte de responsabilidad social; pero en ellos no se plantea métodos para la recogida de la información ni cómo integrar esta acción con el quehacer de la empresa sin que parezca una tarea adicional que le representa un esfuerzo adicional. Los paradigmas holónico y fractal, permiten hacer un análisis del funcionamiento del sistema empresa y la posibilidad de compararle con otros sistemas en la esfera natural. En el ejercicio de esto se encuentra similitud a nivel macro en cuanto a cómo se encuentra organizados los ecosistemas, con la forma en que se organizan los procesos de sistemas a nivel micro. Se concluye entonces que solamente en la esfera humana se considera posible manejar por separado acciones del orden natural como el estar en equilibrio con los demás sistemas naturales, el uso suficiente de recursos, la protección del sistema y orientación al mejoramiento continuo. El planteamiento de una herramienta informática no constituye la solución al problema de integrar los sistemas de gestión de una organización, pero si ofrece una alternativa para integrar los esfuerzos humanos que son en realidad los que necesitan de una integración para el éxito de un SGI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Ferguson, M.E. y García, M. (2002). Modelos De Implantación De Los Sistemas Integrados De Gestión De La Calidad, El Medio Ambiente Y La Seguridad Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa. Cádiz: Universidad de Cádiz. [2] Beechner, A. B. y Koch, J.E. (1997). Integrating ISO 9000 and ISO 14000. Quality Progress, 30(2), pp.33-36. [3] Kaerkes, W.M. (1999). Sistemas integrados de gestión: actualidad y perspectiva futura. Una contribución a la eficiencia y desarrollo sostenido de la empresa. Fórum Calidad, 103, pp. 48-52. [4] Arteche, F. (2000). Los sistemas de Calidad, medio ambiente y prevención de riesgos laborales: un enfoque integrador. Fórum Calidad, 112, pp. 34-38 [5] Bamber, C.J., Srarp, J.M., y Hides, M.T. (2010). Developing management systems towards integrated manufacturing: a case study perspective. Integrated Manufacturing System, 11(7), pp. 454-461. 104 Acuña-Quintana, J. F.; De las Heras-García de Vinuesa, A. Aguayo-González, F.; Córdoba-Roldán, A. [6] Pheng, L.S. y Shiua, S.CH. (2010). The maintenance of construction safety: riding on ISO 9000 quality management systems. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 6(1), pp. 28-44 [7] Scipioni, A., Arena, F., Villa, M., y Saccarola, G. (2011). Integration of management systems. Environmental Management and Health, 12(2), pp. 134-145 [8] Wilkinson, G. y Dale, B.G. (2009). Integrated management systens: An exanimation of the concept and theory. The TQM Magazine, 11(2), pp. 95-104. [9] Aguayo González, F., Marcos Bárcena, M., Sánchez Carrilero, M., y Lama Ruiz, J.R. (2007). Sistemas avanzados de fabricación distribuida. Madrid: RA-MA EDITORIAL. 105 Determinación del modelo de comportamiento hasta rotura de los aceros corrugados tempcore mediante modelado 3D DETERMINACIÓN DEL MODELO DE COMPORTAMIENTO HASTA ROTURA DE LOS ACEROS CORRUGADOS TEMPCORE MEDIANTE MODELADO 3D Herrera, MA*; Hortigón, B; Ancio, F Departamento: Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla *E-mail: mariaaherr[email protected]om RESUMEN El estudio del comportamiento real hasta rotura de los metales resulta de gran interés en la industria ya que permite determinar la tenacidad o energía absorbida durante el proceso de deformación y rotura. En cuanto a los aceros estructurales, existe el interés añadido de conocer su respuesta real ante cargas asociadas a situaciones límites como son los movimientos sísmicos. En este trabajo se aborda el comportamiento tenso-deformacional de los aceros corrugados Tempcore. La peculiar geometría de estas barras, diseñadas a tal efecto para aumentar la adherencia acero-hormigón, dificulta el análisis de la fase de estricción desde la metodología que tradicionalmente se sigue para probetas cilíndricas, basada en diversas hipótesis de partida que no se cumplen en probetas corrugadas. Por tanto, se hace necesario el planteamiento de nuevos principios y, por ende, de nuevos procesos que permitan abordar su estudio. En este trabajo se presentan algunos de los avances realizados referentes a la evolución del perfil del cuello y a las deformaciones sufridas por las diferentes secciones transversales del mismo para estas barras. PALABRAS CLAVE Tempcore, Corrugado, Comportamiento mecánico, Estricción, Fractura. 112 Herrera, M.A.; Hortigón, B.; Ancio, F. Además, con el área obtenemos los datos de deformación equivalente (Ec.3). Al plantear estos datos en una gráfica se obtiene una caída en los datos de tension de fluecia, al no ser este un comportamiento real no se puede dar por válido este modelo. Cuarto método: Se volvió a las barras ensayadas hasta rotura y se planteó un mejor método para la unión, uniendo ambas partes de las barras mediante un perno. Posteriormente se siguió la misma metodología que en método anterior. Figura 9. Detalle de la unión de la probeta gracias a un perno. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Introduciendo los valores área distancia entre aletas en una gráfica, se puede observar que en este caso hay menor dispersión en los valores obtenidos. A estos datos se les ajustaron varios tipos de ecuaciones todos con ajustes superiores al 0,95. Figura 10. Diferente ajustes Área-Distancia entre aletas. 113 Determinación del modelo de comportamiento hasta rotura de los aceros corrugados tempcore mediante modelado 3D Siguiendo la metodología descrita anteriormente se obtienen los valores de tensión de fluencia frente a deformación equivalente durante la estricción. Introduciendo los datos correspondientes a la zona de endurecimiento por deformación, la ecuación final que define el comportamiento del material hasta rotura es: f x ( ) =975.0207*x0.143; R2=0.9695 Ec.4 ( ) Figura 11. Curva completa Tensión de Fluencia frente a Deformación de la barra B500SD-14. CONCLUSIONES Las conclusiones de este trabajo son las siguientes: • La metodología de Bridgman no se ajusta al acero TEMPCORE B500SD ya que el perfil del cuello en la estricción no mantiene la simetría. • Se ha puesto en marcha una nueva metodología experimental para determinar el comportamiento mecánico de estos aceros corrugados mediante un modelado 3D REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Eurocódigo 2-92. (1992). Proyecto de estructuras de hormigón armado. Parte 1-1: Reglas generales y reglas de edificación. Bruselas: Comité Europeo de Normalización (CEN). [2] Bridgman, P.W. (1944). The stress distribution at the neck of a tension specimen. Transaction of the American Society for Metals, 32, pp. 553–574. [3] Bridgman, P.W. (1952). Studies in large plastic flow and fracture. Nueva York: McGraw Hill. 114 Herrera, M.A.; Hortigón, B.; Ancio, F. [4] La Rosa, G., Mirone, G., y Risitano, A. (2003). Postnecking elastoplastic characterizacion: Degree of approximation in the Bridgman method and properties of the flow-stress/true-stress ratio. Metallurgical and Materials Transactions, 34(3), pp. 615–624. 115 Evaluación de diferentes métodos de desarrollo de matrices proteicas de soja con zinc incorporado para su uso en horticultura EVALUACIÓN DE DIFERENTES MÉTODOS DE DESARROLLO DE MATRICES PROTEICAS DE SOJA CON ZINC INCORPORADO PARA SU USO EN HORTICULTURA Jiménez-Rosado, Mercedes*; Pérez-Puyana, Víctor; Cordobés, Felipe; Romero, Alberto; Guerrero, Antonio TEP-229: Tecnología y Diseño de Productos Multicomponentes Departamento de Ingeniería Química. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: mjimene[email protected] RESUMEN En la actualidad existe una gran demanda de productos hortícolas, lo que se traduce en una alta tasa de producción que provoca una excesiva explotación de los suelos, causando en ellos un descenso en el nivel de nutrientes y energía, no pudiéndose obtener rendimientos óptimos en sus cultivos. Una posible solución a estos problemas podría ser el uso de matrices de base proteica que contienen los elementos esenciales que requiere el suelo, siendo, además, una materia prima renovable y biodegradable. El objetivo de este trabajo es la evaluación de diferentes métodos de introducción de un micronutriente seleccionado (zinc, Zn), en matrices de base proteica de soja. Los resultados confirman que se pueden incorporar grandes cantidades de micronutrientes en las matrices, siendo sus propiedades mecánicas, microestructura y nivel de carga dependientes del método usado. En todos los casos, los resultados muestran un gran potencial para el uso de matrices como fuente de suministro de micronutrientes en horticultura. PALABRAS CLAVE Matrices proteicas, Soja, Micronutrientes, Zinc, Horticultura. 116 Jiménez-Rosado, M.; Pérez-Puyana, V.; Cordobés, F.; Romero, A.; Guerrero, A. ABSTRACT Recently, there is a high demand for horticultural products, which translates into a raised production that causes an excessive exploitation of the soil, leaving them poor in nutrients and energy and to be able to have optimum yield in their crops. A possible solution to these problems could be the use of protein-based matrices, which can contain the essential elements required by the soil, being, in addition, a renewable and biodegradable raw material. The objective of this work is the evaluation of different methods of introducing a selected micronutrient (zinc, Zn) in soy protein-based matrices obtained. The results confirm that a high level of essential micronutrient can be incorporated in the matrices, being its mechanical properties, microstructure and load level dependent on the method used. In all cases, results show a great potential for the use of matrices as a source of supplying micronutrients for horticulture. KEYWORDS Protein-based matrices, Soy, Micronutrients, Zinc, Horticulture. 117 Evaluación de diferentes métodos de desarrollo de matrices proteicas de soja con zinc incorporado para su uso en horticultura INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS La horticultura es definida como la rama de la agricultura dedicada al crecimiento de plantas para el consumo humano, medicina y uso estético [1]. Su interés ha ido creciendo en los últimos años llegando a registrarse una producción en España de 7155 millones de kilos en 2017 [2]. Esta alta demanda ha llevado a la necesidad de crear un sistema de plantación masiva, que tiene asociado la desventaja de la excesiva degradación de los suelos. Esta degradación hace que el suelo sea incapaz de realizar una regeneración efectiva de nutrientes y energía, teniendo estos que ser suministrados por los humanos [3]. Los nutrientes son elementos necesarios para las plantas. Entre ellos, los micronutrientes, aunque se necesitan en pequeñas cantidades, son muy importantes en el crecimiento y desarrollo de las plantas. Normalmente, estos micronutrientes son incorporados directamente en los sustratos en forma de sales para cubrir carencias de los mismos, aunque esto causa problemas derivados de la baja asimilación por parte de la planta, ya que esta solo asimila lo que necesita en ese preciso momento, siendo el resto arrastrado por el agua del riego o lluvia, lo que lleva a la contaminación de los suelos y aguas subterráneas por exceso de nutrientes [4]. Entre todas las sales incorporadas, las de zinc son las más solubles por lo que son las que más problemas de arrastre por agua causan. Una posible alternativa que podría solucionar este inconveniente es el uso de matrices con base proteica que contengan los micronutrientes necesarios, haciendo que estos se liberen de manera controlada durante la degradación de la matriz o el riego de las plantas, incrementando así la eficacia de asimilación por parte de la misma. Además, el uso de esto materiales podría brindar grandes ventajas debido a su nula toxicidad y alta biodegradabilidad [5], así como el aporte extra de nutrientes tras su degradación [6]. Por otro lado, estos materiales tienen la habilidad de retener agua incrementando la eficiencia del ciclo del agua. Dentro de este contexto, el objetivo global del presente trabajo es el desarrollo de diferentes métodos de incorporación de un micronutriente (Zn) en matrices proteicas de soja. En este sentido, se evaluará la cantidad de zinc incorporado en la matriz, así como su distribución, y las propiedades mecánicas y morfológicas de las diferentes matrices obtenidas. 118 Jiménez-Rosado, M.; Pérez-Puyana, V.; Cordobés, F.; Romero, A.; Guerrero, A. METODOLOGÍA Materiales Como base proteica se utilizó el aislado proteico de soja (SPI), con un porcentaje mínimo en proteína del 91% en peso, un 6% en peso de cenizas y un 3% en peso de humedad, el cual fue suministrado por Protein Technologies International (SUPRO 500E, Bélgica). La glicerina (Gly) se usó de plastificante y el zinc se incorporó a la matriz mediante sales de sulfato de zinc (ZnSO4·H2O y ZnSO4·7H2O, MN), todos estos suministrados por Panreac Química Ldt. (España). Preparación de masas con base proteica de soja Esta etapa se utiliza para conseguir masas homogéneas de SPI y Gly (en relación 1:1), con o sin la adicción de ZnSO4·H2O (MP). El proceso de mezclado de este estudio se llevó a cabo en un reómetro discontinuo de mezclado Haake Polylab QC (ThermoHaake, Alemania) a temperatura ambiente (25 ± 5 oC) y 50 rpm durante 10 min, en condiciones adiabáticas. Preparación de bioplásticos con base proteica de soja Las masas obtenidas después del mezclado fueron procesadas mediante un moldeo por inyección (MI), a escala de laboratorio, usando una Inyectora MiniJet Piston Injection Moulding System II (ThermoHaake, Alemania). Así se obtuvieron bioplásticos con base proteica de soja. Los parámetros definidos para dicha inyección fueron: temperatura del cilindro (40 oC), temperatura del molde (70 o 90 oC), presión de inyección (550 bar aprox. durante 20 s) y presión de post-inyección (200 bar durante 300 s), dependiendo de las masas obtenidas. Después del moldeo por inyección, los bioplásticos se sometieron a un tratamiento dehidrotérmico (DHT), que consiste en una etapa de calentamiento llevada a cabo en un horno convencional a 50 oC durante 24 h obteniendo bioplásticos secos (BPS). Esta etapa implica cierto grado de fortalecimiento de la red que ayuda a mantener la integridad de las matrices en la posterior etapa de inmersión. Preparación de matrices con base proteica de soja Con la finalidad de preparar las matrices con base proteica de soja, primero, se llevó a cabo una etapa de inmersión del bioplástico BPS en un recipiente cerrado durante 24 h. En esta etapa, prácticamente toda la glicerina se liberó al agua (AGM) como en estudios previos [7]. Además, algo de proteína y/o micronutriente también 119 Evaluación de diferentes métodos de desarrollo de matrices proteicas de soja con zinc incorporado para su uso en horticultura pudo liberarse. Finalmente, las matrices proteicas hinchadas (MPH) después de la inmersión se sometieron a un tratamiento de liofilización, consistente en una primera etapa de congelación de la matriz durante 2 h a -40 oC y una etapa de liofilizado en un equipo liofilizador LyoQuest (Tesltar, España) a -80 oC y vacío durante 24 h con el objetivo de eliminar toda el agua por sublimación y obtener así las matrices proteicas secas (MPS). Caracterización de las matrices proteicas de soja con zinc En primer lugar, se realizaron medidas de espectroscopía de emisión atómica plasmática acoplada inductivamente (ICP-AES) con la finalidad de determinar el contenido de zinc de las matrices finales, usando un ICP SpectroBlue TI (Spectro, Alemania). Las matrices secas (MPS) se sometieron a un tratamiento previo de digestión por microondas con la ayuda de ácidos (HNO3 y H2O2 en proporción 7:1), y, seguidamente, la muestra pasó a una antorcha de plasma a una temperatura alrededor de los 6000 K, midiendo las longitudes de onda características de los átomos e iones de la muestra. Por otro lado, también se realizaron medidas reológicas en modo de compresión, usando un analizador dinámico-mecánico RSA3 (TA Instrument, EE.UU.) con una geometría plato-plato de 8 mm de diámetro. Se realizaron, en primer lugar, barridos de deformación entre 0,002 y 2% a una frecuencia constante de 1 Hz para determinar el intervalo viscoelástico lineal. A continuación, se llevaron a cabo barridos de frecuencia desde 0,02 a 2 Hz y a una deformación dentro del intervalo viscoelástico lineal antes estudiado. Así, se comparó el módulo elástico y la tangente de pérdidas a 1 Hz (E’1 y tan (δ1), respectivamente) para realizar una adecuada comparación de los sistemas. Por último, la distribución de la concentración de zinc para las matrices MPS estudiadas se analizó mediante análisis dispersivos de energía de rayos X (EDAX), usando un microscopio electrónico de barrido JEOL 6460LV (EE.UU.). El objetivo de estas medidas es la detección del zinc tanto en la superficie como en el interior de la matriz. Los análisis se realizaron por duplicado en diferentes áreas de la matriz, que se recubrió de oro/paladio y se aumentó 100 veces. Análisis estadísticos Se realizó al menos tres medidas de casa muestra. El análisis estadístico se obtuvo mediante un test de comparación de medias (test de t de Student) y realizando un análisis de varianza (ANOVA, p <0,05) mediante el paquete estadístico SPSS 120 Jiménez-Rosado, M.; Pérez-Puyana, V.; Cordobés, F.; Romero, A.; Guerrero, A. 18. Además, se calcularon las desviaciones estándar de algunos parámetros seleccionados. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Métodos de preparación de matrices proteicas de soja con zinc incorporado Los distintos procesos usados para incorporar la sal de zinc a las matrices proteicas de SPI están delineados en el diagrama de la Figura 1. Figura 1. Diagrama de los diferentes procesos de obtención de matrices proteicas de soja con zinc incorporado. SPI: aislado proteico de soja. Gly: glicerina. MN: sal que contiene el micronutriente (ZnSO4·H2O en el mezclado y ZnSO4·7H2O en la absorción). En el método A, se mezcló junto con SPI y Gly (1:1) un 10% en peso de ZnSO4·H2O (MP), seguidamente la masa se inyectó usando una temperatura de molde de 90 oC, al considerarse la temperatura óptima de trabajo para esta masa evaluados en estudios previos [7]. A continuación, el bioplástico pasó por un tratamiento dehidrotérmico, una inmersión en agua y una etapa de liofilización obteniendo así las matrices MPS con zinc incorporado. En el método B-1, se mezcló solamente SPI y Gly (1:1), inyectándose a una temperatura de molde de 70 oC y sometiéndose seguidamente a un tratamiento dehidrotérmico. A continuación, el bioplástico BPS se sumergió en una disolución de ZnSO4·7H2O obteniendo la matriz hinchada que luego se seca mediante un proceso de liofilización. Otro de los métodos usados se denomina B-2, este método consiste en una combinación de los métodos A y B-1, incorporando el zinc tanto en la etapa de mezclado como en la de inmersión. Por último, se probó un método alternativo (método C), en el que el zinc se incorporó mediante una inmersión en una disolución saturada de ZnSO4·7H2O, pero 121 Evaluación de diferentes métodos de desarrollo de matrices proteicas de soja con zinc incorporado para su uso en horticultura incorporando una etapa previa de inmersión en agua. El objetivo de esta etapa previa es que la matriz se hinche antes de la incorporación de zinc, con la finalidad de que pueda incorporar más micronutriente en su interior. La cantidad de zinc incorporada en cada matriz MPS, medido mediante ensayos de ICP-AES, se muestra en la Tabla 1. Se puede observar como el método A es el que menos zinc incorpora, debido posiblemente a que la mayor parte del zinc se pierde en la inmersión con agua ya que se incorpora en forma de sal muy soluble. El método B-1 y B-2 tienen porcentajes de incorporación parecidos, donde el método B-2 registra un poco más de zinc debido a la doble incorporación (mezclado e inmersión). Por último, el método C es el que más zinc incorpora debido, posiblemente, a la incorporación de la etapa previa de inmersión con agua, que abre los poros de la matriz permitiendo que haya más espacio libre para la incorporación del zinc. Table 1. Concentración en peso de Zn2+ obtenidos en los análisis de ICP-AES y EDAX de las matrices proteicas secas (MPS) obtenidas por los diferentes métodos de incorporación de zinc. Matrices MPS ICP-AES EDAX % Zn2+ %Zn2+ Superficie %Zn2+ Interior Método A 1,8 5,0 ± 0,1a4,2 ± 0,6 b Método B-1 10,5 27,2 ± 2,6 ce 19,6 ± 3.5 d Método B-2 12,6 27,5 ± 0,5 c 24,0 ± 0,7 e Método C 18,4 30,2 ± 0,2 f 32,2 ± 2,3 f Caracterización de las matrices proteicas de soja con zinc La Figura 2 muestra los valores del módulo elástico y la tangente de pérdidas a 1 Hz (E’1 y tan (δ1), respectivamente) obtenidos a partir de los barridos de frecuencia. Se puede observar como las matrices obtenidas por una inmersión directa en una disolución saturada de ZnSO4·7H2O (B-1 y B-2) exhiben valores similares de E’1, los cuales son mayores que los valores de E’1 obtenidos para las matrices que tuvieron una etapa de inmersión en agua (A y C), los cuales también son similares entre sí. Este comportamiento puede atribuirse al grado de hinchamiento presentado por las matrices cuando se introducen en la inmersión con agua (A y C), ya que al ser significativamente mayor hace que el espacio libre de la matriz también lo sea. Este efecto no se produce en las matrices introducidas en la inmersión con sal (B-1 y B-2), mostrando así estas últimas una estructura más rígida. En cuanto a los valores de tan (δ1), son todos menores a 0,2, lo que demuestra que, independientemente del grado de hinchamiento de la matriz, estas presentan un remarcable carácter sólido. Además, los valores de tan (δ1) no presentan diferencias significativas entre ellos, demostrando que la relación entre E’ y E’’ no se ve afectada por el cambio de procesado. 128 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. Mediante el uso de tarjetas de circuito impreso basadas en FPGAs y microcontroladores se ha implementado e implantado un sistema de control motor pulsante para los 4 DC motors del robot usando controladores PID en el dominio pulsante. Así mismo se ha desarrollado el software necesario para comandar al robot desde un portátil. El controlador se ha caracterizado. Y, por último, se ha dotado al controlador de una interfaz hacia sistemas pulsantes implementados en la plataforma Dynap-SE. METODOLOGÍA En esta sección se procede a describir las características del robot utilizado en este trabajo, posteriormente se expone un resumen del controlador PID basado en impulsos que se integra en el robot, y por último, se expone la arquitectura de la plataforma final del robot con la integración del controlador neuroinspirado. El brazo robótico BioRob El robot BioRob [16] está basado en el concepto de actuación elástica y antagonista que se inspira en el aparato elástico músculo-tendón (ver Figura 1). Cada articulación dispone de un motor DC acoplado mediante cuatro cables o cuerdas que contienen muelles y otros componentes elásticos. De esta forma cada articulación posee características de resortes progresivos y no lineales. Adicionalmente, las articulaciones están dotadas de dos sensores: un sensor de posición del motor DC de tipo encoder óptico, y un sensor de posición angular de la articulación. El diseño de la actuación está descrito en detalle en [17] [18]. Figura 1. Brazo robótico BioRob X4. 129 Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld Figura 2. Diagrama de arquitectura del BioRob: articulaciones y motores. La Figura 2 indica la ubicación de cada motor y cada sensor en el brazo robótico. Los encoders de los motores y los sensores de posición de las articulaciones aseguran una resolución cartesiana por debajo de 1mm. Los sensores de posición de las articulaciones permiten la medida de las fuerzas elásticas de las articulaciones mediante el uso de las curvas características de la rigidez de la articulación. Esto habilita el control de fuerzas, la detección de colisiones y la reacción ante estos efectos. El control motor pulsante El controlador PID pulsante de motor es un controlador en lazo cerrado PID totalmente diseñado en el dominio pulsante. Tanto su señal de referencia de entrada, la señal de salida hacia el motor, así como la señal de sensado del motor para el cálculo del error, son señales codificadas en pulsos. Se utiliza la modulación por frecuencia de pulsos (PFM) incluso para atacar a las bornas de los motores. De esta manera ser permitiría que cualquier sistema neuro-inspirado pueda producir una señal que sea directamente usada para mover un motor a una velocidad determinada o a una posición concreta. Un controlador motor PID clásico se compone de tres bloques que ajustan la proporcionalidad, la integración y la deriva del error del sistema de control en lazo cerrado. Para implementar en el dominio pulsante un controlador PID se requiere del uso de una serie de elementos de procesado pulsante que nos permitan realizar las mismas funciones. Para ello se han diseñado e implementado una serie de elementos de procesado pulsante cuya formulación se realiza en el dominio S. Los bloques básicos son: 130 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. • Spike-Generator o Generador de impulsos: se utiliza para convertir una señal digital en una secuencia de pulsos con una frecuencia determinada. • Integrate & Generate (I&G) o Integrador y Generador de pulsos: Este bloque se compone de dos partes: la primera es un contador de pulsos de entrada, y la segunda es un generador de pulsos (descrito en el epígrafe anterior). De esta forma, y teniendo en cuenta los pulsos de polaridad positiva y negativa, la señal pulsante de salida de este bloque está representando la integral de la señal de entrada. En el dominio S, este bloque se representa con una función de transferencia como la siguiente: Donde out es la frecuencia en pulsos de la señal de salida, count es el valor de contador de pulsos de entrada, in es la frecuencia de la señal de entrada, NBITS es la resolución en bits del generador de pulsos, genFreqDiv es el divisor del reloj del generador de pulsos y fCLK su frecuencia de reloj. • Hold & Fire (H&F) o retén y dispara: Este bloque permite la fusión de dos señales pulsantes en una nueva señal que representa la diferencia de ambas o la suma de ambas, de una forma intuitiva y sencilla. Teniendo en cuenta las polaridades de los impulsos y el origen de la señal, se usa una máquina de estados para, una vez llegado un pulso por una de las entradas, esperar un próximo pulso y, teniendo en cuenta las polaridades de ambos, así como la operación a realizar (por ejemplo, restar señales pulsantes o sumarlas), se cancelarán los dos pulsos o se mandará el primero que se recibió para retener el último en llegar. • Spike Expanse block o Expansor de pulsos: Debido a que los pulsos de los sistemas neuromórficos son muy estrechos, este bloque se usa para expandir la anchura de los pulsos antes de ser enviados a las bornas de los motores. En este sentido, este bloque permite aplicar un factor multiplicativo o proporcional a la señal de salida de un controlador. • Spike Derivative block o derivador de pulsos: Mediante el uso combinado de un I&G y un H&F, tal como muestra la Figura 3, se puede obtener la función de transferencia en el dominio S de un derivador para su uso en un controlador PID. 131 Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld Figura 3. Diagrama del derivador y formulación en S. • Spike PID: La Figure 4 muestra el diagram de bloques de un controlador PID clásico, así como la solución adoptada para su implementación en el dominio pulsante. Se incluye la formulación en el dominio S. X(s) representa la señal enviada al motor, mientras que el estado actual del motor se representa por Y(s), la cual es enviada al controlador una vez medida por el sensor que cierra el lazo, y se representa como FB(s). La función de transferencia del controlador PID es TF(s) y la señal de referencia es U(s). En la solución pulsante, los bloques de integración y derivación trabajan sobre la señal de error del sistema (referencia menos realimentación), mientras que la proporcionalidad se aplica al expandir los pulsos. Figura 4. Arriba: controlador PID clásico y formulación. Abajo: Solución pulsante. Este controlador PID permite controlar en velocidad a un motor. Para poder aplicarlo al robot del CITEC se debe añadir un bloque I&G al sensor que mide el estado actual del motor para poder tener control sobre la posición actual del motor, que reflejará la posición actual de la articulación del robot. En la Figura 5 se muestra un diagrama de bloques que representa la solución implementada para el control del robot de cuatro articulaciones del CITEC. 132 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. Se han utilizado dos plataformas basadas en FPGA con la intención de mantener en la Spartan-3 la expansión de los pulsos y la adaptación de los sensores al dominio pulsante, lo cual es necesario para cualquier controlador pulsante que se realice. Por otro lado, en la Spartan-6, de mayor capacidad, se ha implementado el controlador pulsante PID en un porcentaje reducido de sus recursos, con la intención de permitir que la plataforma final permita probar e implementar nuevos controladores neuroinspirados en este robot. Figura 5. Diagrama de bloques del controlador pulsante PID del brazo robótico BioRob del CITEC. La infrastructura desarrollada La Figura 6 muestra el Sistema completo, su configuración y una fotografía. La tarjeta AER-Robot es capaz de alimentar hasta 4 motores DC con señales de potencia que se manejan desde una FPGA Spartan-3. Además, permite la lectura de los sensores. Se han usado dos buses paralelos AER para comunicar esta tarjeta con la segunda, la AER-node, que implementa los controladores pulsantes para todas las articulaciones. Se usa un bus SPI para enviar la configuración desde la placa AER-Robot hacia la AER-node. Esta configuración llega al sistema a través del bus USB que conecta el computador con la tarjeta AER-Robot. 133 Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld Figura 6. Configuración HW de la plataforma BioRob para control pulsante y fotografía del robot con el controlador (derecha). • AER-Robot: esta tarjeta ha sido desarrollada en el grupo RTC durante el proyecto SAMANTA-2 (2008) para controlar una mano robótica antropomórfica. Se centra en una FPGA Spartan-3 y un microcontrolador 8051 con conexión USB. Dispone de puentes de potencia opto-acoplados para controlar hasta 4 motores DC. En este escenario la FPGA está recibiendo impulsos en formato AER para poder controlar los motores. Se usan en total 8 direcciones para codificar los dos posibles sentidos de cada uno de los motores. Estas direcciones son decodificadas y se generan pulsos expandidos que se envían directamente a los motores a través de puentes de potencia. Al mismo tiempo, señales de los encoders anexados a los motores se usan, gracias a parejas desfasadas, para detector el sentido de giro del motor y su velocidad. Estas señales se convierten a pulsos y se envían en formato AER a la AER-node. La longitud de expansión de los impulsos es configurada a través de comandos recibidos por el microcontrolador 8051, que se conecta al software del PC mediante USB. El software del PC usado es el jAER, de libre distribución, al que se le ha añadido un filtro para controlar el robot. Estos comandos de configuración se envían a la FPGA de la placa AER-Robot y también a la FPGA de la placa AER-node a través del bus SPI. • AER-Node: Esta segunda tarjeta dispone de una FPGA de mayor capacidad, la Spartan-6, para poder albergar holgadamente los cuatro controladores pulsantes PID para fijar las articulaciones en una posición concreta. Además, esta tarjeta deja abierta la posibilidad de implantar nuevos modelos de controladores motores pulsantes, como puede ser el SVITE [20] u otros por 134 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. llegar. El bus de entrada AER trae información sensorial del robot en formato pulsante, proveniente de la AER-Robot, la cual se usa para cerrar el lazo de control. Existe un bus SPI para configurar los controladores. Este bus es el mismo que se tenía en la AER-Robot. Gracias al formato de 16-bits dirección más dato, cada bloque del controlador recibe de forma distribuida sus parámetros. Por último, la salida pulsante de los controladores se envía en formato AER a la tarjeta AER-Robot para su tratamiento y envío a los motores. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Una vez montado, programado y configurado tanto el robot como el controlador pulsante expuesto anteriormente se procedió a la realización de varias pruebas para la validación del sistema para su uso en los proyectos del CITEC. La validación fue doble: en primer lugar, se programó el filtro desarrollado en el jAER, para que se pudiera comandar al robot una secuencia de posiciones con unos tiempos de espera entre cada una y se realizó una medida del consumo de la lógica y los motores, no llegando a 1A al tener en funcionamiento los 4 motores. Este bajo consumo se ha conseguido gracias al diseño del robot, que está fabricado en aluminio y por tanto es de bajo peso, pero también a los controladores pulsantes, los cuales reducen considerablemente el gasto energético por adaptarse la cantidad de pulsos que envían energía a los motores al error de posición de los mismos. Actualmente se están realizado trabajos para poder comparar cuantitativamente los controladores pulsantes con los tradicionales en este robot. Por otro lado, ya que el objetivo del trabajo es poder disponer de una actuación robótica manejable desde un sistema de control neuroinspirado que emule las funcionalidades del cerebro, se trabajó en la integración del controlador con la plataforma Dynap-SE. Esta plataforma está compuesta por cuatro chips que integran numerosas neuronas de silicio distribuidas en cuatro núcleos (cores) en cada chip. Una interfaz con Linux permite programar las conexiones entre las neuronas y sus pesos para poder implementar redes neuronales pulsantes de la complejidad que se desee hasta 1M de neuronas. La plataforma cuenta con una interfaz gráfica que permite activar conjuntos de neuronas para que produzcan una actividad en la salida regulable. En esta prueba se ha aprovechado el mismo core de los 4 chips para unir poblaciones de neuronas suficientes para generar actividad de salida que pueda usarse como señal de referencia para las cuatro articulaciones del robot. En la Figura 7 se muestran fotografías de la articulación 4ª en diferentes grados como resultado de la actividad de las poblaciones de neuronas del mismo core de cada chip, dejando el resto de cores inactivos para este experimento y por tanto el resto de las articulaciones 135 Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld en su posición de home. El experimento fue repetido numerosas veces sin observar una deriva en la posición alcanzada. Se tiene como trabajo futuro la caracterización del posible error de deriva tras realizar el experimento repetidamente. Home (0o) 45o90o140o Home (0o) 45o 90o140o Figura 7. Activaciones de neuronas de 1 núcleo de 4 chips del Dynapse para generar impulsos de referencia al controlador pulsante para 4 posiciones de la articulación 4. CONCLUSIONES Este trabajo describe la integración de controladores pulsantes de motores DC para un brazo robótico de la Universidad de Bielefeld utilizando tarjetas basadas en FPGA diseñadas por el grupo RTC (TEP-108) para el procesamiento y control neuroinspirado de robots. Además, se han adaptado los circuitos de las FPGAs para recibir la señal de referencia pulsante de un sistema de redes neuronales pulsantes implementado en la plataforma Dynap-SE, diseñada en la Universidad de Zurich y comercializada por la empresa AI-Cortex. 136 Linares Barranco, A.; Jiménez Fernández, A. F.; Jiménez Moreno, G.; Gutiérrez Galán, D.; Ríos Navarro, J. A. AGRADECIMIENTOS Este trabajo ha sido desarrollado gracias a la financiación dentro del programa de movilidad para investigadores Senior Salvador de Madariaga del Ministerio de Educación y Ciencia del Gobierno de España. Las tareas realizadas se encuadran dentro del trabajo del Proyecto COFNET (TEC2016-77785-P) del plan nacional de I+D del Ministerio de Educación y Ciencia del Gobierno de España con el soporte de los Fondos FEDER de la Unión Europea. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Chicca, E., et al. (2014). Neuromorphic electronic circuits for building autonomous cognitive systems. Proceedings of the IEEE, pp. 1–22. [2] Maguire, L. P., et al. (2007). Challenges for large-scale implementations of spiking neural networks on FPGAs. Neurocomputing, 71, pp. 13–29. [3] Rocke, P., et al. (2008). Evolvable Systems: From Biology to Hardware (Eds. Hornby, G., et al.) pp. 118–129. [4] Lichtsteiner, P., et al. (2008). A 128x128 120 dB 15 us latency asynchronous temporal contrast visión sensor. Solid-State Circuits. IEEE Journal, 43, pp. 566– 576. [5] Serrano-Gotarredona, T. y Linares-Barranco, B. (2013). A 128x128 1.5 Contrast Sensitivity 0.9 FPN 3 us Latency 4 mW Asynchronous Frame-Free Dynamic Vision Sensor Using Transimpedance Preamplifiers. Solid-State Circuits. IEEE Journal, 48, pp. 827–838 [6] Chan, V., et al. (2007). AER EAR: A matched silicon cochlea pair with address event representation interface. Circuits and Systems, I: Regular Papers. IEEE Transactions, 54, pp. 48–59. [7] Jiménez-Fernández, A., et al. (2017). A Binaural Neuromorphic Auditory Sensor for FPGA: A Spike Signal Processing Approach. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System, s28(4), pp. 804-818. [8] Koickal, T. J., et al. (2007). Analog VLSI circuit implementation of an adaptive neuromorphic olfaction chip. Circuits and Systems, I: Regular Papers. IEEE Transactions, 54, pp. 60–73. [9] Qiao, N., et al. (2015). A Re-configurable On-line Learning Spiking Neuromorphic Processor comprising 256 neurons and 128K synapses. Frontiers in Neuroscience, 9. 137 Control neuromórfico del brazo robótico BIOROB del Citec de la Universidad de Bielefeld [10] Benjamin, B. V., et al. (2014). Neurogrid: A Mixed-Analog-Digital Multichip System for Large-Scale Neural Simulations. Proceedings of the IEEE, 102, pp. 699–716, [11] Calimera, A., et al. (2013). The human brain project and neuromorphic computing. Funct Neurol 28, pp. 191– 196 [12] Furber, S.B., et al. (2014). The SpiNNaker Project. Proceedings of the IEEE 102, pp. 652–665. [13] Davies, M., et al. (2018). Loihi: A neuromorphic manycore processor with onchip learning. IEEE Micro, 38(1), pp. 82-99. [14] Cassidy, A.S., et al. (2013). Cognitive computing building block: A versatile and efficient digital neuron model for neurosynaptic cores. En International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE. [15] Sivilotti, M.A. (1990). Wiring considerations in analog VLSI systems, with application to field programmable networks. PhD thesis (California Institute of Technology, July 1990) [16] Lens, T., Kunz, J., von Stryk, O., Trommer, C. y Karguth, A. (2010). BioRob-Arm: A Quickly Deployable and Intrinsically Safe, LightWeight Robot Arm for Service Robotics Applications. ISR 2010 (41st International Symposium on Robotics) and ROBOTIK 2010 (6th German Conference on Robotics), Munich, Germany, pp. 1-6. [17] Klug, S., Lens, T., von Stryk O., Möhl, B., y Karguth, A. (2008). Biologically inspired robot manipulator for new applications in automation engineering. En Proceedings of Robotik 2008, ser. VDI-Berichte, no. 2012. Munich, Germany: VDI Wissensforum GmbH, June 11-12. [18] Möhl, B. (2000). Bionic robot arm with compliant actuators. En Proceedings of SPIE - Sensor Fusion and Decentralized Control in Robotic Systems III, vol. 4196, pp. 82–85. [19] Jimenez-Fernandez, A., Jimenez-Moreno, G., Linares-Barranco, A., DominguezMorales, M.J., Paz-Vicente, R. y Civit-Balcells, A. (2012). A Neuro-Inspired SpikeBased PID Motor Controller for Multi-Motor Robots with Low Cost FPGAs. Sensors, 12, pp. 3831-3856. Recuperado de: http://www.mdpi.com/14248220/12/4/3831 144 Luna Perejon, F.; Duran López, L.; Amaya Rodríguez, I. R., Civit Masot, J.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. Capas convolucionales (ResNet50) Algoritmo R-CNN Clasificación Ajuste del marco Detector de regiones de interés Red de propuesta de regiones (RPN) Adquisición de características Extracción de regiones con un posible elemento Selección de mejores candidatos Clasificación y ubicación Figura 2. Diagrama de la arquitectura de Faster-RCNN empleada con ResNet50 aplicada en la adquisición de características. Modificaciones en la base de datos y parámetros El método usado devuelve regiones rectangulares determinados por coordenadas, por lo que requiere las coordenadas de las imágenes del conjunto de entrenamiento. Se generaron las coordenadas del rectángulo de área mínima que recubriese la región circular proporcionada por cada imagen de los vídeos de colonoscopia. Las imágenes originales poseen un marco negro que fue eliminado para el entrenamiento del modelo (conjunto A), por lo que se hizo un recalculo de las coordenadas de la región que contiene un pólipo. Habitualmente para aumentar la variedad del conjunto de datos y combatir el sobreajuste del modelo se recurre a técnicas de data augmentation. Consisten en manipulaciones de las imágenes del subconjunto original tales como cambio de orientación o brillo. Para nuestro conjunto de datos se aplicó una secuencia de operaciones para ampliarlo (Figura 2). Se creó una imagen volteada horizontalmente de todo el conjunto A (conjunto B). Sobre los conjuntos A y B se aplicó aleatoriamente una modificación del brillo, un difuminado o una rotación de 180o. Se aplicó una y solo una de estas operaciones por cada imagen. Con este procedimiento se obtuvo un conjunto de datos compuesto por 47816 imágenes diferentes. 145 Localización e identificación automática de pólipos mediante una red neuronal convolucional por regiones Figura 3. Operaciones realizadas sobre el conjunto de datos original. El algoritmo Faster R-CNN en una de sus etapas de entrenamiento aprende a detectar el fondo de la imagen, que se interpreta como un tipo de objeto auxiliar. No obstante, es posible incluir el aprendizaje de este tipo de objetos en las demás etapas proporcionando como entrada regiones que contengan solo fondo. Se ha aplicado esta técnica, denominada hard negative mining, utilizando para ello las imágenes que no contienen pólipo. CONCLUSIONES Se ha empleado un algoritmo Faster R-CNN para afrontar el problema de detección y ubicación de pólipos en videos de colonoscopia propuesto por GIANA en su edición de 2018. Se ha usado ResNet50 como arquitectura en la fase de extracción de características de imagen que posee el método. Se han realizado técnicas de data augmentation para obtener un conjunto de datos mayor que combata el sobreajuste y mejore el rendimiento del modelo. Se ha empleado hard negative mining para reforzar el aprendizaje del fondo y que influya favorablemente en los resultados. Algunos de los resultados preliminares, en los que se ha empleado parte de los videos de entrenamiento (15 vídeos de entrenamiento y 3 para evaluación), han alcanzado una precisión del 74.87% y una exactitud de 84.46%. Algunas muestras se ilustran a continuación. 146 Luna Perejon, F.; Duran López, L.; Amaya Rodríguez, I. R., Civit Masot, J.; Civit Balcells, A.; Vicente Díaz, S.; Linares Barranco, A. Figura 4. Ejemplos sobre el subconjunto de videos empleado en estudios preliminares. A la izquierda se ilustran un caso de falso positivo y un falso negativo (pólipo no identificado en la parte inferior central). En el centro, un caso de verdadero positivo. A la derecha, un caso de falso positivo al fondo y un caso de verdadero positivo. Los resultados del desafío GIANA serán publicados en el artículo resumen del evento. AGRADECIMIENTOS Agradecemos a los doctores Jorge Bernal y Aymeric Histace su labor como organizadores del challenge Gastrointestinal Image ANAlysis, así como por proporcionar el conjunto de datos necesario para llevar a cabo nuestra labor investigadora. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Touretzky, D. S., Mozer, M. C., y Hasselmo, M. E. (1996). Advances in Neural Information Processing Systems 8: Proceedings of the 1995 Conference, 8 [2] Kasey, P. (2017). Top Trends in the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies. Recuperado de: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-inthe-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/ [3] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., y Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings IEEE. [4] Krizhevsky, A., Sutskever, I., y Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in neural information processing systems, 25(2). [5] Greenspan, H., Van Ginneken, B., y Summers, R. M. (2016). Guest Editorial Deep Learning in Medical Imaging: Overview and Future Promise of an Exciting New Technique. IEEE Transactions on Medical Imaging. 147 Localización e identificación automática de pólipos mediante una red neuronal convolucional por regiones [6] Angermann, Q. et al. (2017) Towards Real-Time Polyp Detection in Colonoscopy Videos: Adapting Still Frame-Based Methodologies for Video Sequences Analysis. En Cardoso, M., et al. (eds). Computer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures. CARE 2017, CLIP 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10550. Springer, Cham. [7] Bernal, J., et al. (2018). Polyp detection benchmark in colonoscopy videos using gtcreator: A novel fully configurable tool for easy and fast annotation of image databases. Proceedings of 32nd CARS conference, June 2018, Berlin, Germany. (hal-01846141) [8] Ren, S., He, K., Girshick, R., y Sun, J. (2017). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. [9] He, K., Gkioxari, G., Dollar, P., y Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. En Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. [10] Dai, J., Li, Y., He, K., y Sun, J. (2016). R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks. arXiv:1605.06409v2 [11] Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C. Y., y Berg, A. C. (2016). SSD: Single shot multibox detector. En Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), [12] Huang, J., Rathod, V., Sun, C., Zhu, M., Korattikara, A., Fathi, A., … Murphy, K. (2017). Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors. En Proceedings - 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017. [13] Girshick, R. (2015). Fast R-CNN. En Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. [14] He, K., Zhang, X., Ren, S., y Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Multimedia Tools and Applications, arXiv:1512.03385v1. 148 149 Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0 TÉCNICAS DE PREDICCIÓN MEDIANTE MINERÍA DE DATOS EN LA INDUSTRIA ALIMENTARIA BAJO EL PARADIGMA DE INDUSTRIA 4.0 Guerrero, Manuel; Luque, Amalia*; Lama, Juan Ramón Grupo TEP022 Diseño Industrial e Ingeniería del Proyecto y la Innovación. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: [email protected] RESUMEN Un objetivo del paradigma de Industria 4.0 es convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. Tras el término de minería de datos (Data Mining) se engloba un conjunto de técnicas dirigidas a la extracción de conocimiento procesable y que se encuentra implícito en los datos analizados. Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos productivos o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada. Las técnicas de predicción se basan en el análisis de datos para predecir funciones de valores continuos. La industria alimentaria es una industria de especial relevancia en nuestro país. Poder ajustar el proceso de producción al volumen de demanda, tipo de materia prima, composición y a las condiciones de funcionamiento de la fábrica permitirá tomar decisiones que lleven a la reducción de costes, a la mejora del control y a la reducción de las incidencias técnicas con clientes. En este trabajo se mostrarán como las principales técnicas de predicción pueden ser aplicadas a la industria alimentaria, en aras de avanzar hacia los objetivos que propone la Industria 4.0. PALABRAS CLAVE Industria alimentaria, Industria 4.0, Técnicas de predicción, Minería de datos. 150 Guerrero, M.; Luque, A.; Lama, J. R. ABSTRACT One objective of the Industry 4.0 paradigm is to convert data into useful information for decision making. After the term of Data Mining, a set of techniques is included, aimed at the extraction of processable knowledge and that is implicit in the analyzed data. Data Mining techniques are used to improve the performance of productive or industrial processes in which large volumes of structured information are handled. Prediction techniques are based on data analysis to predict continuous value functions. The food industry is an industry of special relevance in our country. Being able to adjust the production process to the volume of demand, type of raw material, composition and the operating conditions of the factory will allow decisions to be taken that reduce costs, improve control and reduce technical incidents with customers. In this paper we will show how the main prediction techniques can be applied to the food industry, to advance towards the objectives proposed by Industry 4.0. KEYWORDS Food industry, Industry 4.0., Prediction techniques, Data mining. 151 Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS En cualquier aplicación de Minería de Datos nos encontramos con el problema de diseño de la aplicación, procesamiento y transformación de datos que dan como resultado una representación del problema. El objetivo último es convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. El procesamiento de datos apunta a abordar una serie de problemas, como la redundancia de datos, la inconsistencia, el ruido, la heterogeneidad, la transformación, el etiquetado, el desequilibrio de datos y la representación/selección de características [1]. La preparación y el procesamiento de los datos suelen ser costosas, debido al requerimiento, presencia e intervención de un humano y una gran cantidad de opciones para elegir. Este trabajo aborda los desafíos que se deben afrontar al hacer uso de la Minería de datos que más tarde será de utilizada para diversas técnicas predictivas. METODOLOGÍA Para la elaboración de este trabajo se han utilizado fuentes internacionales como Scopus, Web of Science y ScienceDirect; para buscar literatura relacionada. Con la literatura relevante encontrada, se ha realizado un análisis para determinar el papel de la Minería de Datos en la Industria 4.0. En los siguientes apartados se pueden encontrar procesos por los que deben pasar los datos para poder ser utilizado y diferentes técnicas predictivas. Por último, una aplicación práctica para industria de alimentaria. RESULTADOS Y DISCUSIÓN La preparación y el procesamiento de los datos suelen ser costosas, debido al requerimiento, presencia e intervención de un humano y una gran cantidad de opciones para elegir. Además, algunos supuestos de datos convencionales no son válidos para el Data Mining, por lo que algunos métodos tradicionales de procesamiento se vuelven inviables. Por otro lado, la minería de datos crea la oportunidad de reducir la dependencia de la supervisión humana al obtener información de fuentes de datos extensas, diversas y de transmisión directa. 152 Guerrero, M.; Luque, A.; Lama, J. R. Figura 1. Técnicas de Minería de Datos. Los datos deben ser transformados en información, deben ser tratados antes de poder hacerse uso de ellos. La Minería de datos nos proporciona las herramientas para gestionarlos. Redundancia de datos La duplicación surge cuando dos o más muestras de datos representan la misma entidad. El impacto de la duplicación de datos o la inconsistencia puede ser grave [2]. Ruido de datos La falta de valores, valores incorrectos, dispersión de datos y valores atípicos pueden introducir ruido en el tratamiento de los mismos [3]. Heterogeneidad de datos Las bases de datos actuales ofrecen datos de múltiples vistas y diferentes tipos de repositorios, en formatos dispares y de diferentes muestras de la población y, por lo tanto, muy heterogéneos [4]. Discretización de datos Algunos algoritmos, como los árboles de decisión, solo pueden tratar con atributos discretos. La discretización convierte los datos cuantitativos en datos cualitativos, obteniendo una división no superpuesta de un dominio continuo [5]. 153 Técnicas de predicción mediante minería de datos en la industria alimentaria bajo el paradigma de Industria 4.0 Datos desequilibrados El problema de los datos desequilibrados se ha abordado mediante métodos tradicionales de muestreo aleatorio y estratificado. Sin embargo, el proceso puede llevar mucho tiempo si involucra iteraciones en la generación de submuestras y cálculo de métricas de error [6]. Técnicas Predictivas Con las técnicas predictivas se pretenden obtener información valiosa para la toma de decisiones. Existen multitud de herramientas, aquí presentamos algunas de ellas: Red neuronal artificial (ANN, Artificial Neural Network) Una red neuronal es una red de neuronas no lineales interconectadas inspiradas en los estudios del sistema de neuronas de organismos biológicos. Una red neuronal produce un patrón de salida cuando se presenta con un patrón de entrada. Tiene una arquitectura distribuida en paralelo con un gran número de nodos (neuronas) y conexiones [7]. Algoritmo genético (GA, Genetic Algorithm) Es una forma de técnicas de investigación de función común adaptativas motivadas por la evolución natural sugerida por Holland [8]. Pretenden modelar el procedimiento de evolución en la naturaleza. Cada cromosoma consta de varios genes y presenta el resultado candidato a la dificultad presentada. El cruce produce dos nuevos cromosomas al cruzar dos elementos de la población. La mutación cambia arbitrariamente los genes de los individuos [9]. Árbol de regresión Es una herramienta de análisis que puede ser utilizada para clasificar, predecir, interpretar y manipular datos [10]. Características: simplifica relaciones complejas, relativamente fácil de interpretar, se construye con un enfoque no requiere el cumplimiento de supuestos estadísticos, maneja distribuciones sesgadas sin la necesidad de realizar transformaciones sobre los datos y es robusta a las puntuaciones extremas [11]. Los árboles ayudan a buscar subgrupos específicos y relaciones que tal vez no se encontrarían con los estadísticos tradicionales; de esta manera, ayudan a revelar información oculta [12]. 256 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. En el Marco MECES las características de las cualificaciones asociadas al Grado vienen definidas según una serie de descriptores presentados en términos de resultados del aprendizaje: a. Adquirir conocimientos avanzados y demostrar comprensión de los aspectos teóricos, prácticos y de metodología de trabajo con profundidad y actualización del conocimiento. b. Aplicar conocimientos, su comprensión y capacidades de resolución de problemas en ámbitos laborales complejos o profesionales y especializados que requieren el uso de ideas creativas e innovadoras. c. Tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre las que fundamentar conclusiones, incluyendo, cuando sea preciso, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética. d. Capacidad de desenvolverse en situaciones complejas o que requieran el desarrollo de nuevas soluciones tanto en el ámbito académico como profesional. e. Saber comunicar de manera clara y precisa, conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones. f. Identificar las necesidades formativas propias y organizar el aprendizaje con autonomía en diferentes tipos de contextos. El autoconcepto es una estructura cognitiva que contiene tres dimensiones, lo que se es, lo que se desea ser y lo que se manifiesta externamente. Lo que es el individuo frente a lo que pretende llegar a ser tiene repercusiones sobre su autoestima y constituye, al querer tender hacia la imagen ideal, una fuente de motivación [3]. El aprendizaje autodirigido desarrollado por Richard Boyatzis considera al “yo ideal” el mecanismo motivacional básico y está centrado en los deseos y esperanzas del individuo. La discrepancia entre el yo ideal y el real tiene importantes implicaciones en las conductas y las emociones [4]. La teoría cognitiva social enfatiza la interacción de factores personales, conductuales y ambientales. Estos factores se ven modificados en el trascurso del aprendizaje y han de ser reevaluados, es por ello por lo que la autoregulación se dice que es un proceso cíclico. Zimmerman, Schunk y Pintrich han hecho más comprensible el proceso de aprendizaje, incorporándose a partir de ellos los procesos metacognitivos, motivacionales y socio-contextuales, que permitieron integrar en una sola dos líneas 257 Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning de investigación que se encontraban separadas, por un lado, los estudios cognitivos y por el otro los estudios sobre la motivación [5]. El Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) impulsa la metodología de enseñanza-aprendizaje basada en una alineación entre los resultados de aprendizaje que se persiguen, las actividades formativas que se han de llevar a cabo y los métodos de evaluación adecuados. Los resultados de aprendizaje son declaraciones de lo que se espera que un estudiante conozca, comprenda y sea capaz de hacer al final de su periodo de aprendizaje [6]. El hecho de que el Ingeniero Mecánico desarrolle su labor profesional en el ámbito de la Ingeniería de Fabricación bajo enfoque Industria 4.0 implica el conocimiento relacionado con la conexión en red de máquinas, sistemas de almacenamiento de datos, CPS, en definitiva, de Fabricas Inteligentes [7]. Las tecnologías digitales aplicadas a la Industria de la Fabricación están cambiando la forma de diseñar, producir, comercializar y generar valor a partir de los productos y de sus servicios asociados [8]. Smart Factory incorpora Cloud, redes industriales, terminales de control de supervisión con elementos inteligentes en el shop-floor. El Grado en Ingeniería Mecánica requiere enfocar el proceso de enseñanzaaprendizaje en el sentido de cubrir las necesidades que, la fabricación flexible basada en Industria 4.0, demanda. Mejorando las posibilidades de un aprendizaje más efectivo e innovador que permita la obtención de las competencias necesarias para la óptima adaptación del Ingeniero Mecánico al mercado laboral. Entendiendo por “competencia” la habilidad para responder a las demandas o llevar a cabo tareas con éxito, en base a dimensiones cognitivas y afectivas [9]. Teniendo una competencia que integra y relaciona las características personales, el contexto y la demanda de perfiles asociados al Ingeniero Mecánico. El término “Machine Learning” fue acuñado por John McCarthy en 1956 y define la capacidad de hacer máquinas inteligentes a nivel humano y multiusos [10]. Es una rama de la inteligencia artificial con el objetivo de que los ordenadores aprendan. Se trata para ello de crear programas capaces de generar patrones de comportamiento a partir de unos datos. Los avances en la comprensión del aprendizaje humano han inspirado metodologías de machine learning (ML), tales como las redes neuronales artificiales, basadas en la estructura de interconexión de redes neuronales en humanos. Algunos ejemplos de aplicaciones son el reconocimiento de voz, la detección de fraude, el procesamiento de imágenes, la clasificación de la secuencia de ADN o las predicciones deportivas, entre otras. ML no sólo hace uso de las 258 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. matemáticas, sino también de la capacidad de resolver problemas [11]. ML es la simulación mediante modelado por ordenador del proceso de pensamiento en los humanos. Interactuando mediante lenguaje natural y consiguiendo incrementar sus capacidades. Los sistemas tradicionales analizaban datos estructurados, los sistemas cognitivos son capaces de entender el lenguaje de los humanos y aprender de la información recibida. Procesando gran cantidad de información procedente de múltiples fuentes, adaptándose la máquina al humano. Y esto ayuda en la toma de decisiones, al tener mayor garantía de éxito y estar basadas en el análisis de grandes cantidades de información. Los sistemas cognitivos son probabilísticos y se adaptan a la complejidad de los datos no estructurados, ofreciendo hipótesis con un cierto nivel de acierto. La elaboración de un modelo de predicción, en este sentido, puede inferir una probabilidad de acierto mayor en la toma de decisiones. Cognitive Computing, por tanto, está muy relacionada con los problemas que pueden resolver los humanos, caracterizados éstos por la incertidumbre y la ambigüedad. Intentando reproducir los procesos psicológicos y biológicos que se producen en el cerebro. El aprendizaje automático relacionado con los sistemas cognitivos acomete el proceso psicológico del aprendizaje, teniendo en cuenta los algoritmos necesarios para aprender a partir de la observación de datos. Educational Data Mining es la aplicación de minería de datos, aprendizaje automático y estadística, aplicados a la información generada a partir de entornos educativos. Su objetivo es comprender mejor el proceso de aprendizaje y su entorno. El potencial de la minería de datos permite analizar y descubrir la información oculta en ellos, algo difícil de hacer manualmente y que requeriría de mucho tiempo. Una aplicación de ML en educación viene asociada al e-Learning. En este tipo de aprendizaje la presencia del docente ya no viene caracterizada de la misma manera que en el aprendizaje presencial. En este caso la realimentación, en la que se posibilita que el profesor/a monitorice el progreso del estudiante para reajustar ciertos parámetros y hacer el aprendizaje más efectivo, se pierde. La mayoría de los enfoques en e-Learning personalizan el contenido para adaptarlo a diferentes objetivos de aprendizaje. Pero se puede aplicar ML para personalizar también la presentación del contenido [12]. Las redes neuronales artificiales están basadas en las redes neuronales de los humanos. El cerebro humano contiene alrededor de cien mil millones de neuronas perfectamente organizadas y conectadas entre sí. Esas cien mil millones de neuronas forman alrededor de cien billones de conexiones sinápticas. Cada una de esas neuronas recibe alrededor de mil conexiones, generando así un sistema complejo. 259 Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning Las sinapsis son canales para el flujo y almacenamiento de la información. Santiago Ramón y Cajal describió el principio de la polarización dinámica por el cual una neurona presenta una zona receptora de mensajes (dendritas), una zona integradora de los mismos (soma neuronal), otra zona conductora (axón) y una zona transmisora (terminal sináptica) que se encarga de codificar el mensaje y llevarlo a la siguiente neurona. Por lo tanto, la función fundamental de la neurona consiste en recibir la información, procesarla y enviarla. La comunicación entre las neuronas tiene lugar en unas zonas especializadas de contacto denominadas sinapsis. Por lo que el proceso de comunicación entre neuronas se conoce como transmisión sináptica. El gran avance en el conocimiento de la comunicación neuronal se debe a la electrofisiología y a la incorporación de la biología molecular al estudio de la transmisión sináptica [13]. El objetivo de este trabajo consiste en proponer la incorporación de Machine Learning y de Educational Data Mining como herramientas asociadas al proceso de enseñanza-aprendizaje para el Grado en Ingeniería Mecánica. METODOLOGÍA En este trabajo se propone incorporar Machine Learning y Educational Data Mining como herramientas para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje aplicado al Grado en Ingeniería Mecánica. Para ello, se realiza una revisión bibliográfica y se tiene en cuenta un conjunto de artículos de interés relacionados con el tema. Figura 1. Sistemas Cognitivos asociados al proceso de E/A. 260 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. Aprender implica construir y modificar el conocimiento, las habilidades, actitudes, conductas, estrategias y creencias. Que el estudiante de Grado en Ingeniería Mecánica aprenda, por tanto, implica construir y modificar su conocimiento, así como sus habilidades, estrategias, creencias, actitudes y conductas [6]. Para el Grado en Ingeniería Mecánica el estudiante ha de obtener las competencias necesarias que le habiliten para el desempeño adecuado a nivel profesional. Hay diferentes técnicas para evaluar el rendimiento alcanzado por los estudiantes, siendo la minería de datos una de las técnicas aplicadas en el ámbito de la educación [14]. Es lo que se conoce como Educational Data Mining. La información y los patrones de datos sirven para hacer una estimación del resultado que alcanzan los estudiantes y permite a los profesores/as, en base a esos datos, establecer modificaciones para aumentar el índice de logro mediante la mejora en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Mostrando también al estudiante, aquellos aspectos de su aprendizaje en los que ha de incidir más, o abordarlos de manera diferente, si quiere obtener mejores resultados. Una revisión sistemática sobre el tema en base a artículos publicados entre 2002 y enero de 2015 [15] muestra cuáles son las características más importantes empleadas en la predicción del rendimiento de los estudiantes y los métodos de predicción asociados. Del resultado de esta revisión se ha deducido que la característica más empleada que definía la predicción del rendimiento del estudiante era considerar el promedio académico acumulativo (cumulative grade point average: CGPA) y la evaluación interna (definida en base a la nota asignada, pruebas, actividades de laboratorio, test de clase y asistencia [16]). Siendo la principal razón para ello, el hecho de considerar CGPA como un indicador de potencial académico realizado [17]. El método predictivo se puede llevar a cabo mediante categorización, regresión o clasificación, siendo el más habitual éste último. Abordando el método predictivo mediante clasificación, se tienen en cuenta el algoritmo del árbol de decisiones [18] y el de las redes neuronales artificiales [19]. Tabla 1. Exactitud de la predicción en función del tipo de algoritmo empleado. 261 Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning Además, teniendo en cuenta el caso de estudio analizado para un sistema educativo basado en la web [22], se observa que la equivocación en el proceso de realización de una actividad, por parte del estudiante, es parte del proceso de aprendizaje, sobre todo si los errores no penalizan y se ven como parte de su proceso de aprendizaje. RESULTADOS Y DISCUSIÓN A la hora de diseñar el proceso de enseñanza-aprendizaje de una actividad formativa relacionada con Ingeniería de Fabricación bajo enfoque Industria 4.0 para el Grado en Ingeniería Mecánica resulta conveniente su adaptación por un lado a las demandas del perfil profesional requerido en dicho ámbito y por otro lado tener en cuenta la manera en la que se produce el aprendizaje del estudiante. Machine learning y Educational Data Mining ayudan en ese proceso de feedback proactivo que potencia el aprendizaje del estudiante. Por ejemplo, a partir de datos asociados del estudiante y teniendo en cuenta calificaciones de exámenes, se puede predecir el desempeño del estudiante con una buena aproximación [23]. En base a los dos algoritmos que se han tenido en cuenta, se puede decir que, en el algoritmo por árbol de decisiones, la característica que marca la mayor exactitud (91%) en la predicción del rendimiento de los estudiantes es CGPA. Mientras que la exactitud en el algoritmo por redes neuronales artificiales para la característica de evaluación interna es del 81%. El algoritmo por árbol de decisiones ofrece buenos resultados tanto en el conjunto de datos numéricos como los susceptibles de ser categorizados [13], además de resultar fácilmente interpretable la relación entre variables [24]. CONCLUSIONES Lo aportado aquí forma parte del trabajo que se está llevando a cabo para la detección y adquisición de competencias necesarias que han de adquirir los Graduados en Ingeniería Mecánica en el contexto de Smart Manufacturing. Machine Learning, relacionado con los sistemas cognitivos, acomete el proceso psicológico del aprendizaje, teniendo en cuenta los algoritmos necesarios para aprender a partir de la observación de datos. Lo que permite un proceso de enseñanza-aprendizaje más específico derivado del empleo y análisis de los datos obtenidos durante dicho proceso. Permitiendo al profesor/a identificar las necesidades del estudiante y a este último enfocar más correctamente su propio aprendizaje. Además, la visualización mediante gráficos e histogramas sobre los resultados obtenidos permite ver tendencias a simple vista, lo cual resulta también muy útil en el manejo de información para la toma de decisiones. 262 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Schunk, D. H. (2012). Teorías del aprendizaje. Una perspectiva educativa. México: Pearson. [2] Yániz, C. y Villardón, L. (2006). Planificar desde competencias para promover el aprendizaje. Cuadernos monográficos del ICE. Bilbao: Universidad de Deusto. [3] González, M.C. y Tourón, J. (1992). Autoconcepto y rendimiento escolar: sus implicaciones en la motivación y en la autoregulación del aprendizaje. Navarra: Ediciones Universidad de Navarra. [4] Boyatzis, R. (2006). An overview of intentional change from a complexity perspective. Journal of Management Development, 25(7), pp. 607-623. [5] Daura, F. (2011). Exploración de las cualidades psicométricas de la escala de motivación y estrategias de aprendizaje. Acta psiquiátrica y psicológica de América Latina, 57(4), pp. 291-298 [6] Bologna Working Group. (2005). A Framework for Qualifications of the European Higher Education Area. Bologna Working Group Report on Qualifications Frameworks. Copenhagen: Danish Ministry of Science, Technology and Innovation. [7] Monostori, L. (2015). Cyber-physical production systems: Roots from manufacturing science and technology. At-Automatisierungstechnik. doi: https://doi.org/10.1515/auto-2015-0066 [8] Jackson, K., et al. (2016). Digital Manufacturing and Flexible Assembly Technologies for Reconfigurable Aerospace Production Systems. In Procedia CIRP. doi: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.054 [9] DESECO-OCDE. (2002). Definition and selection of competencies: theortical and conceptual foundations. Strategy paper. [10] El Naqa, I. y Murphy, M. J. (2015). What Is Machine Learning? In Machine Learning in Radiation Oncology. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-31918305-3_1 [11] Essinger, S. D. y Rosen, G.L. (2011). An introduction to machine learning for students in secondary education. Philadelphia: IEEE. [12] Harry, J. (2014). Promoting education: a state of the art machine learning framework for feedback and monitoring e-learning impact. 2014 IEEE Global Humanitarian Technology ConferenceSouth Asia Satellite: IEEE. 263 Sistemas cognitivos asociados al proceso de aprendizaje-enseñanza del ingeniero mecánico: machine learning [13] Jiménez, Y. (2016). La Programación Neurolingüística y los Hemisferios Cerebrales como herramientas de aprendizaje. Logroño: Sin índice. [14] Romero, C. y Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part C, 40(6), pp. 601–618. doi: https://doi.org/10.1109/TSMCC.2010.2053532 [15] Amirah, M.S., et al. (2015). A review on predicting student´s performance using data mining techniques. The Third Information Systems International Conference. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.157 [16] Christian, T. M. y Ayub, M. (2014). Exploration of classification using nbtree for predicting students’ performance. En Data and Software Engineering (ICODSE), 2014 International Conference on, IEEE, 2014, pp. 1–6. [17] Bin Mat, U., Buniyamin, N., Arsad, P. M., y Kassim, R. (2013). An overview of using academic analytics to predict and improve students’ achievement: A proposed proactive intelligent intervention. En Engineering Education (ICEED), 2013 IEEE 5th Conference on, IEEE, 2013, pp. 126–130. [18] Natek, S., Zwilling, M. (2014). Student data mining solution–knowledge management system related to higher education institutions. Expert systems with applications, 41(14), pp. 6400–6407. [19] Gray, G., McGuinness, C., y Owende, P. (2014). An application of classification models to predict learner progression in tertiary education. En Advance Computing Conference (IACC), 2014 IEEE International, IEEE, 2014, pp. 549– 554. [20] Amirah, M.S., et al. (2015). A review on predicting student´s performance using data mining techniques. The Third Information Systems International Conference. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.157 [21] Merceron, A. y Yacef, K. (2005). Educational data mining: a case study. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/221297164 [22] González, M.C., Tourón, J. (1992). Autoconcepto y rendimiento escolar: sus implicaciones en la motivación y en la autoregulación del aprendizaje. Navarra: Ediciones Universidad de Navarra. [23] Minaei-Bidgoli, B., Kashy, D.A., Kortemeyer, G., y Punch, W.F. (2003). Predicting student performance: an application of data mining methods with the educational web-based system LON-CAPA in Proceedings of ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference, Boulder, CO: IEEE. 264 Suárez-Fernández-Miranda, S.; Aguayo-González, F.; Lama-Ruíz, J.R. [24] Wook, M., et al. (2009) Predicting student’s academic performance using data mining techniques. En Computer and Electrical Engineering, 2009. ICCEE’09. Second International Conference, 2, IEEE, 2009, pp. 357–361. 265 Amorfización de aleación Ti40CU60 mediante molienda mecánica AMORFIZACIÓN DE ALEACIÓN TI60CU40 MEDIANTE MOLIENDA MECÁNICA Urban, Petr*; Sanchez Caballero, Eduardo; Ternero Fernández, Fátima TEP123: Metalurgia e Ingeniería de los Materiales. Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Materiales y del Transporte. Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Universidad de Sevilla. *E-mail: [email protected] RESUMEN En los últimos 10 años, las aleaciones cristalinas de Ti-Cu han sido estudiadas intensivamente por sus buenas propiedades mecánicas y protección contra corrosión. Una de las posibilidades para mejorar aún más estas propiedades es fabricar aleaciones de Ti-Cu amorfas. El objetivo del presente trabajo fue fabricar aleaciones amorfas Ti60Cu40 mediante molienda mecánica (MA). La microestructura y la posible formación de la fase amorfa se caracterizaron mediante granulometría por difracción láser, microscopía electrónica de barrido (SEM), microscopía electrónica de transmisión (TEM) y difracción de rayos X (XRD). La aleación Ti60Cu40 se obtuvo en estado amorfo después de 60 h de molienda. PALABRAS CLAVE Amorfización, Molienda mecánica, Titanio, Cobre. ABSTRACT In the last 10 years, the crystalline alloys of Ti-Cu have been studied intensively for their good mechanical properties and good protection against corrosion. One of the possibilities to further improve these properties is to fabricate amorphous Ti-Cu alloys. The objective of the present work was to prepare amorphous alloys Ti60Cu40 by mechanical alloying (MA). The microstructure and the possible formation of the amorphous phase were characterized by laser diffraction granulometry, scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM) and X-ray diffraction (XRD). The alloy Ti60Cu40 was obtained in an amorphous state after 60 h of milling. 272 Urban, P.; Sanchez Caballero, E.; Ternero Fernández, F. [10] Shengqi, X., Kesheng, Z., Xiaogang, L., Guang, R., y Jingen, Z. (2008). Study on the solid solubility extension of Mo in Cu by mechanical alloying Cu with amorphous Cr (Mo). Acta Materialia, 56, 6050. [11] Akbarpour, M. R. y Moniri Javadhesari, S. (2017). Wear performance of novel nanostructured Ti-Cu intermetallic alloy as a potential material for biomedical applications. Journal of Alloys and Compounds, 699, 882. [12] Zhang, E., Wang, X., Chen, M. y Hou, B. (2016). Effect of the existing form of Cu element on the mechanical properties, bio-corrosion and antibacterial properties of Ti-Cu alloys for biomedical application. Materials Science and Engineering: C, 69, 1210. [13] Okulov, I., Pauly, S., Kühn, U., Gargarella, P., y Eckert, J. (2013). Effect of microstructure on the mechanical properties of as-cast Ti–Nb–Al–Cu–Ni alloys for biomedical application. Materials Science and Engineering: C, 33, 4795. [14] Osório, W.R., Cremasco, A., Protásio, N., Garcia, A., y Caram, R. (2010). Electrochemical behavior of centrifuged cast and heat treated Ti–Cu alloys for medical applications. Electrochimica Acta, 55, 759. 273 Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL DISEÑO Y CONTROL DE FILTROS ACTIVOS MEDIANTE SIMULACIÓN HIL Vélez Hinojosa, Luis F.*; Bravo Rodríguez, Juan C. Grupo de investigación: Invespot tep-175. Departamento de Ingeniería Eléctrica. Escuela Politécnica Superior. Universidad de Sevilla. *E-mail: felipev[email protected]om RESUMEN La implementación de los filtros activos es una de las soluciones más eficientes a la problemática que plantea el creciente uso de cargas no lineales en la red eléctrica y la proliferación de cargas distribuidas provenientes de energías renovables conectadas a la misma. El diseño de un filtro activo y del algoritmo para su control pueden realizarse mediante la simulación “Hardware in the loop” (HIL) en tiempo real. Estas simulaciones sirven de interfaz entre el modelo matemático de todos los elementos dinámicos relacionados con el sistema eléctrico bajo control (simulación de la planta) y el sistema integrado bajo prueba. En este trabajo se ha desarrollado la simulación en la máquina virtual de Typhoon HIL, tanto del modelo del filtro activo como de su algoritmo de control. Tras la comprobación de los modelos se ha implementado el algoritmo en una tarjeta de procesamiento digital (DSP). Para la elaboración del código de programación necesario en este sistema de control de prueba se incorporan las herramientas Simulink de Matlab y Code Composer Studio (CCS). Los resultados han sido satisfactorios en general y ofrecen la posibilidad de la implementación física del sistema propuesto con un coste reducido. PALABRAS CLAVE Filtro activo, Hardware in the loop, Simulación en tiempo real, Armónicos, Sistemas de control. 274 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. ABSTRACT Active Power Filter implementation is one of the most efficient solutions for problems which raises non-linear loads in the electric net and proliferation of the distributed charges which are coming from the connection of renewable energy sources. The active filter design and its control algorithm can do with the real time simulation “Hardware in the loop” (HIL). These simulations work as interface between the mathematician model of all dynamic elements, which relate to the under control electric system, and the integrated system which is under test. In this project, the simulation in the virtual machine of Typhoon HIL has been developed, including the filter active model and its control algorithm. After checking the model, the algorithm has been implanted in a digital signal processor card. To write the necessary programming code in this embedded system under test, Simulink of Matlab and Code Composer Studio tools are used. In general, results have been satisfactory, so the designed model give us the chance of implementing physically the system with a reduced price. KEYWORDS Active filter, Hardware in the loop, Real time simulation, Harmonics, Control system. 275 Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El crecimiento de los equipos electrónicos es un fenómeno característico de los últimos años y su proliferación ha incrementado la aparición de señales no sinusoidales con alto contenido de armónicos en el sistema eléctrico, comprometiendo la calidad de la señal y a los distintos elementos que la componen. La calidad de la señal se refiere a las características con las que se ofrece esta al usuario, evaluándose parámetros como la frecuencia, la amplitud, la forma y simetría de la onda. Las desviaciones de estos valores respecto a unos límites establecidos por la normativa se consideran como una perturbación. Este compromiso de calidad referente a la distorsión armónica generada por las cargas no lineales se ha solventado tradicionalmente con el uso de filtros pasivos sintonizados. Sin embargo, esta solución es limitada e imprecisa ante variaciones temporales del consumo y ocasiona fenómenos de resonancia o consumos excesivos de reactiva. El crecimiento de la electrónica de potencia ha ocasionado problemas, pero también ha creado un entorno de trabajo más robusto para el desarrollo de los filtros activos de potencia que, a día de hoy, son la solución más fiable al problema de la distorsión armónica cuando se producen variaciones del consumo en el tiempo. El concepto de filtros activos fue introducido por primera vez por Gyugyi y Strycula en 1976 [1] y los podemos definir como dispositivos que aprovechan la energía almacenada bien, en un condensador o bien en una bobina, para entregar a la red o volver a almacenar la energía según una consigna de referencia que busca compensar la perturbación. La generación se da por medio de la apertura y cierre de interruptores de potencia (semiconductores). Los filtros activos se componen de controladores que determinan en tiempo real una señal de referencia compensatoria y fuerzan al convertidor a sintetizar dicha señal, por lo que pueden compensar los armónicos de las cargas no lineales y pueden hacer un seguimiento de los cambios producidos en estas. Para determinar la compensación se han empleado muchas técnicas tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. Entre ellas se encuentra la teoría p-q, la teoría del marco de referencia síncrono y la transformada de Fourier entre otras. La existencia de tantas técnicas lleva a pensar que el uso de cada una de ellas se centra en compensar una perturbación concreta o que una es mejor que otra. 276 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. Hoy en día, gracias al desarrollo de la electrónica, los filtros activos de potencia no son un sueño y los podemos encontrar de forma comercial en muchas partes del mundo, pero a un alto coste por lo que su adquisición requiere un estudio de las ventajas y la utilidad que puede ofrecer a la instalación. Por este motivo se ha decidido buscar una solución más económica de este tipo de compensadores. Así, nuestra investigación se enmarca en la primera fase para la elaboración de un filtro activo de potencia de bajo coste. Esta fase se centra en diseñar un modelo y estudiar su comportamiento. Para ello se ha recurrido a herramientas tales como Simulink y Typhoon que permiten elaborar modelos y simular su funcionamiento en un sistema eléctrico. El diseño propuesto incluye los parámetros de los elementos que componen el filtro activo y el control del mismo, en base a las teorías que existen para ello. Este trabajo incluye además la incorporación del modelo de control en una tarjeta DSP, lo que permite tener una simulación más realista. De forma más concreta, esta investigación se ha centrado en el diseño de un filtro activo en derivación que se encarga de eliminar las perturbaciones en la corriente; se ha utilizado la teoría del marco de referencia síncrono para el cálculo de las consignas por facilidad en su implementación y para comprobar su funcionalidad. El objetivo general de esta investigación es diseñar un modelo de filtro activo capaz de compensar las perturbaciones existentes en la corriente de un sistema eléctrico generadas por cargas no lineales y encontrar una estrategia de compensación adecuada. El filtro activo de potencia es un equipo electrónico de potencia, con control digital. Su principio de funcionamiento consiste en la inyección de armónicos de la misma magnitud, pero con fase opuesta a los armónicos existentes en la red [4]. Generalmente los filtros activos de potencia están formados por un convertidor, un elemento almacenador de energía, un elemento de acople a la red, un circuito de control encargado de obtener las distintas consigas y unos elementos de medida. Cada uno de estos elementos se puede incluir en una etapa determinada del FAP [5], así los elementos de medida son introducidos en la etapa de medida; el convertidor, la bobina de acople y el elemento almacenador quedan recogidos en la etapa de potencia. En el circuito de control tenemos incluidas dos etapas importantes como son: el cálculo de las corrientes de consigna y la generación de las señales modulares. 277 Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL En la Figura 1, queda recogida el esquema de las distintas etapas del FAP. Figura 1. Esquema de las etapas que forma un FAP. La obtención de la corriente de consigna se realiza separando la componente fundamental de los armónicos. Estos armónicos son los utilizados para generar las señales moduladoras. Las señales moduladoras se encargan de los pulsos de disparo para el puente inversor, generando de esta forma las corrientes de inyección necesarias para la compensación. Obtención de las consignas Para reducir o eliminar los armónicos generados por la carga no lineal, en primer lugar, debemos separar la componente fundamental de los armónicos. Este proceso es posible realizarlo por diversas teorías, cada una de ellas presentando sus ventajas e inconvenientes. En la Tabla 1, realizada por [2], podemos observar la comparación de algunas teorías. Tabla 1. Comparativa de las distintas teorías para obtener las corrientes de consigna. Característica DFT FFT PQ dq0 fundamental dq0 armónico Red eléctrica 1-F/3-F 1-F/3-F 3-F 3-F 3-F Respuesta tensiones desbalanceadas ++ ++ - + + Respuesta corriente desbalanceada ++ ++ ++ +++ Compensación selectiva de armónicos No Sí No No Sí Tiempo respuesta ante transitorios - - ++ ++ + 278 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. Entre los distintos métodos, se ha empleado el dq0 fundamental (marco de referencia síncrono) por facilidad en la implementación. En la Figura 2, vemos que la obtención de la corriente de referencia se basa en pasar del sistema de referencia abc al sistema dq0, filtrar la señal con un filtro paso bajo y añadirle las pérdidas producidas en el bus de continua. Figura 2. Cálculo de la corriente de referencia. Estrategia de control Para el control del bus de continua se emplea un PI. Comparamos la señal de referencia del bus DC con la señal que es medida, el error pasa por un PI y posteriormente es incluido en la Id para la obtención de la consigna. Es importante que la tensión del bus de continua sea superior a la tensión de la red en todo momento para obtener un control adecuado [3]. El control de la intensidad consiste en comparar las corrientes inyectadas por el filtro activo con las consignas, consiguiendo una señal de error a la que se le añade un control PI. A la señal resultante se le incluyen las pérdidas debidas a la inductancia de acople y a los componentes del filtro activo. El circuito modulador PWM, toma las señales antes calculas y las transforma en pulsos de disparos. Estos pulsos permiten la inyección de la corriente compensatoria para reducir o eliminar los armónicos. METODOLOGÍA En primer lugar, realizamos el modelo en Simulink buscando la mayor facilidad para la obtención de los distintos parámetros de los PI. En la Figura 3, vemos el modelo de FAP propuesto para la corrección de los armónicos en corriente conectado a la red. Una vez realizado el modelo en Simulink, lo adaptamos a la plataforma de Typhoon Control Center. En esta plataforma buscamos un comportamiento más realista en la simulación. En la Figura 4, observamos el modelo adaptado propuesto y su control. Cuando la adaptación del modelo es satisfactoria pasamos a crear el código C de control necesario en la tarjeta DSP. En la Figura 5 queda recogida el modelo de 279 Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL control propuesto para la codificación. Este código es creado con la herramienta de Simulink y cargado en la DSP con la herramienta Code Composer Studio. Por último, realizamos un modelo en el que incluimos la tarjeta DSP y el hardware HIL. En este diseño propuesto buscamos una simulación en tiempo real en la que incluimos el control externo del inversor y el modelo de una red eléctrica a la que está conectada nuestro FAP. En la Figura 6, vemos el modelo propuesto. Figura 3a. Modelo del FAP propuesto conectado a la red. Simulink. Figura 3b. Modelo de control del FAP. Simulink 280 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. Figura 4a. Modelo adaptado conectado a la red. Figura 4b. Modelo de control del FAP. TCC. Figura 5a. Modelo propuesto conectado a la red. 281 Diseño y control de filtros activos mediante simulación HIL Figura 5b. Modelo del FAP. Tarjeta DSP. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Los resultados con la simulación en Simulink los podemos ver a continuación. Con el filtro activo no conectado al circuito, tenemos los siguientes valores: Tabla 2. Resultados de las señales, en Simulink 2017 a, con el FAP desconectado de la red. Señales THD (%) V= 207.6 V 5.406% Ifuente= 7.587 A 24.52% Icarga= 7.587 A 24.23% Con el filtro activo conectado al circuito, tenemos los siguientes resultados: Tabla 3. Resultados de las señales, en Simulink 2017 a, con el FAP conectado a la red. Señales THD (%) V= 207.9 V 3.731% Ifuente= 7.434 A 9.09% Icarga= 7.725 A 26.23% Ifiltro= 2.279 A 146.6% A continuación, podemos vemos en las figuras la representación gráfica de cada una de las señales. 288 Vélez Hinojosa, L. F.; Bravo Rodríguez, J. C. de los errores que aparecían; estos informes en algunas ocasiones eran escuetos y no proporcionaban información suficiente como para solventar el error rápidamente ralentizando drásticamente el avance del trabajo. Pese a ello, el uso de Simulink para generar el código en lenguaje C ha sido una opción muy acertada. De esta forma la programación necesaria en C se ha solventado utilizando un entorno de programación mucho más visual y amigable. Finalmente, tras un largo periodo solucionando los distintos problemas que aparecían se consigue implementar satisfactoriamente la estrategia de control en la DSP. El último objetivo se afronta con el respaldo de un trabajo previo bien consolidado y se centra en una simulación conjunta del modelo y la tarjeta DSP. Este trabajo conjunto ha proporcionado la posibilidad de reajustar las etapas anteriores mediante un proceso iterativo que lleva a una implementación adecuada, es decir con todos sus parámetros correctamente ajustados para ofrecer, unos resultados muy buenos; parecidos a los realizados en Simulink, algo que era bastante deseable desde el principio. En base a los resultados puede decirse que la primera etapa para buscar una solución económica de filtros activos ha sido bastante satisfactoria, aunque mejorable. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Akagi, H., Hirokazu Watanabe, E., y Aredes, M. (2007). Instantaneous Power Theory and Applications to Power Conditioning. Estados Unidos. IEEE. [2] Asiminoaei, L., Blaabjerg, F., y Hansen, S. (2007). Evaluation of Harmonic Detection Methods for Active Power Filter Applications. IEEE Industry Appliactions Magazine. [3] Lamich, M. (n.d.). Filtros activos de potencia. Universitat Politècnica de Catalunya. [4] Muñoz, A. y Pasmay, P. (2012). Diseño y simulación de un filtro activo de potencia trifásico. Guayaquil: Escuela Superior Politécnica del litoral. [5] Rojas, F. (2016). Diseño e implementación de un filtro activo de potencia mediante filtros adaptativos para la reducción de armónicos de corriente ante variaciones de la frecuencia fundamental. Colombia: Universidad Distrital Francisco José De Caldas.