Repositorio Nacional

En este trabajo se presenta una evaluación ex-ante beneficio-costo de un proyecto en donde se contempla la posible transferencia de agua de la agricultura de riego en el estado de Guanajuato hacia el lago de Chapala, mediante el funcionamiento de un banco de agua. Este trabajo se divide en cuatro secciones: en la primera se presentan los antecedentes, tanto teóricos como empíricos; en la segunda se describen los beneficios y costos que intervienen en el análisis, así

como los escenarios que se construyen para cubrir las distintas posibilidades de funcionamiento del banco de agua; en tercer término se presentan los resultados de la evaluación y, finalmente, en la cuarta parte se muestran las conclusiones.

Costo del agua Planificación hídrica Redes de distribución de agua Optimización CIENCIAS SOCIALES

Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Vida de un muerto. Entre nuestro universo y el otro

Nicolás Amoroso Boelcke (2023, [Capítulo de libro])

Capítulo número 3 de la Sección Imágenes y representaciones.

Se analiza el film Raymond & Ray, desde la construcción de la vida de Harris, personaje muerto desde el principio del film, y esto se hace mediante las palabras, no con escenas de la infancia que mencionan Raymond y Ray ni tampoco en las acciones que participa con los otros perso¬najes que hablan de él. Harris habita el filme desde las palabras.

Semiotics and motion pictures. Culture--Semiotic models. Dialogue analysis. Semiótica y cine. Análisis del diálogo. NX180.S46 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS TEORÍA, ANÁLISIS Y CRÍTICA DE LAS BELLAS ARTES CINEMATOGRAFÍA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Comparación de metodologías de análisis de declinación de la productividad en pozos

ALFONSO ARAGON AGUILAR GEORGINA IZQUIERDO MONTALVO (2014, [Artículo])

Se presentan aplicaciones y resultados de dos de los diversos métodos existentes para el análisis de declinación de la producción: a) método gráfico de ajuste por medio de curvas-tipo y b) método de normalización de flujo. Los valores obtenidos representan propiedades de los cuatro pozos productores analizados. Extendiendo la aplicación del método a cuando menos el 75% de pozos de cada campo es posible caracterizar los yacimientos. El diagnóstico general del comportamiento de la producción a partir del flujo másico y presión contra el tiempo, aplicado en este trabajo, se puede sugerir como una metodología confiable al inicio del análisis completo.

Declinación de la producción Ritmo de declinación Recuperación esperada Vida operativa INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Validación del uso de energía renovable para su aplicación en el subsector agrícola

JOSE JASSON FLORES PRIETO Olga Xochitl Cisneros Estrada (2013, [Documento de trabajo])

Desarrollo tecnológico para la desalación de agua salobre con generación híbrida de paneles solares y aerogeneradores – Sistema de bombeo solar para riego presurizado – Sistema de desalación solar por nanofiltración – Referencias bibliográficas.

Energía solar Tecnología apropiada Desalación Nanofiltración Riego Informes de proyectos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Destilación solar tubular una opción para obtener agua potable a partir de aguas salobres para comunidades rurales

Tubular solar distillation: an option to obtain dinking water from saline waters to supply rural communities

ARTURO GONZALEZ HERRERA Sofía Garrido Hoyos (2007, [Artículo])

El objetivo del presente trabajo fue el diseñar un sistema de desalación de fácil instalación y poco mantenimiento, que utilice energía solar para este propósito, pensado para comunidades rurales a nivel familiar y obtener 10 litros del agua potable al día. Los reactores evaluados fueron: un destilador tubular solar (DTS) modificado, un concentrador solar parabólico (CPC) con un DTS acoplado y un destilador convencional de escalera.

Tratamiento del agua Desalación Energía solar Zonas rurales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

La semiótica ataca de nuevo: diseño y prácticas semióticas

Olivia Fragoso-Susunaga (2023, [Capítulo de libro])

Capítulo número 3 de la Sección Abordajes semióticos.

Este trabajo hace una revisión del texto El campo de la semiótica visual. De los sistemas a las prácticas semióticas realizado por la Dra. Julieta Haidar en la Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco (UAM-A). El objetivo es señalar la relevancia que tiene el Modelo semiótico-discursivo transdisciplinario como aproximación teórico-metodológica para la comprensión del Diseño de la Comunicación Gráfica (DCG). La propuesta consiste en revisar los principales conceptos del Modelo expuestos por la autora en el citado texto y recuperar la memoria de las ideas formuladas en relación con la semiótica desde la División de Ciencias y Artes para el Diseño (CyAD) de la UAM-A al tiempo que se evidencia su vigencia y pertinencia para atender las problemáticas en el campo del diseño.

Communication in design. Visual communication. Semiotics. Comunicación en diseño. Comunicación visual. Semiótica. NC730 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS TEORÍA, ANÁLISIS Y CRÍTICA DE LAS BELLAS ARTES