Modelación, simulación y predicción de los accidentes viales en una intersección mediante autómatas celulares e inteligencia artificial

PABLO HUMBERTO HERNÁNDEZ PERALTA (2023, [Tesis de maestría])

En la actualidad, en diferentes ciudades del mundo, existe una gran variedad de problemas

por el uso de los diferentes sistemas de transporte, principalmente el terrestre, los cuales son

generados por el aumento del parque vehicular y deficiencias en las vías de tránsito que son

rebasadas en capacidad y diseño, esto propicia mayor tiempo de traslado de un punto a otro

y al mismo tiempo una alta emisión de gases que contribuyen al efecto invernadero.

En la última década, los científicos del mundo han puesto un mayor interés en la busca de

soluciones a esta problemática, destacando los modelos que implementan inteligencia

artificial y ciencia de datos para realizar modelos de simulación de distintas condiciones de

tráfico vial.

Como resultado del desarrollo de estos modelos, podemos obtener soluciones a las nuevas

problemáticas que se manifiestan en los sistemas de transporte, mejorando los tiempos de

traslado, disminuyendo las emisiones de gases que causan el efecto invernadero y reduciendo

la probabilidad de accidentes viales.

En el presente estudio, se realizó una simulación de los accidentes viales en una intersección

utilizando las reglas de Nagel & Schreckenberg llamadas autómatas celulares.

Posteriormente se analizaron los datos resultantes para hacer una predicción de los accidentes

viales con inteligencia artificial, específicamente las herramientas de aprendizaje automático.

Currently, in different cities around the world, there is a wide variety of problems due to the

use of different transportation systems, mainly land transportation, which are generated by

the increase in the vehicle fleet and deficiencies in traffic routes that are exceeded. In capacity

and design, this leads to a longer transfer time from one point to another and at the same time

a high emission of gases that contribute to the greenhouse effect.

In the last decade, scientists around the world have placed greater interest in finding solutions

to this problem, highlighting models that implement artificial intelligence and data science

to create simulation models of different road traffic conditions.

As a result of the development of these models, we can obtain solutions to the new problems

that arise in transportation systems, improving travel times, reducing gas emissions that cause

the greenhouse effect and reducing the probability of road accidents.

In the present study, a simulation of road accidents at an intersection was carried out using

the Nagel & Schreckenberg rules called cellular automata. The resulting data was then

analyzed to make a prediction of road accidents with artificial intelligence, specifically

machine learning tools.

BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA

Análisis transcriptómico de los linfocitos T CD4+ de adultos y neonatos humanos en función de la activación, la edad gestacional y el tipo de nacimiento

LINDA AIMARA KEMPIS CALANIS (2024, [Tesis de doctorado])

La respuesta inmune adaptativa es coordinada por las células T CD4+, que determinan el tipo y la fuerza de la respuesta inmune, así como las células efectoras involucradas durante un desafío inmunitario particular. Se ha reportado que las células T CD4+ de los recién nacidos son menos responsivas y sesgadas en su respuesta, lo que lleva a una activación baja de la respuesta inmune celular y una producción deficiente de anticuerpos por parte de las células B. Esta baja respuesta es esencial para la ventana tolerante que favorece la transición del nacimiento del ambiente estéril en el útero al mundo exterior plagado de antígenos, pero deja a los recién nacidos vulnerables a la infección, que sigue siendo un problema de salud importante en México y el mundo. Los recién nacidos tienen una alta tasa de morbilidad y mortalidad por infecciones. Los mecanismos celulares y moleculares asociados están poco descritos. En este trabajo, nos preguntamos si los linfocitos T CD4+ neonatales, tienen un programa genómico especifico que los predispone a una baja respuesta inmune en comparación con las células vírgenes de adultos. Para responder a esta pregunta, evaluamos el transcriptoma de los linfocitos T CD4+ vírgenes neonatales y de adultos humanos. Nuestros resultados apuntan a una red de regulación muy particular en las células neonatales, que favorece procesos como la proliferación, el metabolismo de la glucosa, la señalización intracelular y una baja respuesta de las células T. Comprender esta red es de suma importancia ya que podría conducir a mejores vacunas para recién nacidos y mejor tratamiento de las enfermedades potencialmente mortales durante este período altamente vulnerable de nuestras vidas. Adicionalmente, quisimos saber si el tipo de nacimiento o la edad gestacional (parto prematuro) influyen en el establecimiento del perfil génico neonatal. Usando transcriptómica, encontramos que, en la transición del nacimiento, el tipo de parto determina el establecimiento del perfil de expresión génica que tendrá el recién nacido, ya que los linfocitos T CD4+ de neonatos nacidos por parto por cesárea presentan un perfil de expresión génica diferente que los de los neonatos nacidos por parto natura. Por otra parte, los neonatos prematuros no cambian mucho su patrón de expresión génico al compararlos con los neonatos de término, nacidos en ambos casos por cesárea. Nuestros hallazgos indican que para los linfocitos T CD4+, el tipo de nacimiento es sumamente importante en el establecimiento del perfil de expresión génica del neonato, teniendo mayor impacto que las últimas semanas de gestación.

BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA

Desarrollo de Recubrimientos Anticorrosivos para un Acero de Bajo Carbono a Base de una Resina Epóxica y Óxido de Grafeno, Funcionalizado con 3-aminopropiltrietoxisilano

MONICA AIMEE CENICEROS REYES (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se desarrollaron recubrimientos nanoestructurados a base de resinas epóxicas y óxido de grafeno funcionalizado (fGO) con el agente de acoplamiento de tipo silano 3-aminopropiltrietoxisilano (APTES) a diferentes concentraciones (0.01, 0.1, 0.2 y 0.4 M). Posteriormente, estos nanocompuestos se aplicaron sobre sustratos metálicos con la finalidad de evaluar el efecto que tiene el grado de funcionalización del GO con el APTES en las propiedades anticorrosivas de un recubrimiento preparado a partir del sistema Epoxi/fGO. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo en tres etapas: I) Síntesis y caracterización del óxido de grafito mediante el método de Hummers modificado, II) la funcionalización del óxido de grafeno con el silano APTES en solución y III) el desarrollo del nanocompuesto epóxico (Epoxi/fGO) y su aplicación mediante la técnica de inmersión, sobre sustratos metálicos de lámina de acero de bajo carbono A36. Se logró la obtención del óxido de grafito con una concentración de los grupos funcionales típicos reportados en la literatura (hidroxilos, carboxilos, carbonilos y epóxido) de ~ 32 % y un ~ 37 % determinado por XPS y TGA respectivamente. Se determinó mediante FTIR que la funcionalización ocurrió: i) por apertura de anillo y ii) por silanización al encontrar evidencia de la presencia de los enlaces Si-O-C, Si-O-Si y C-N, producto de ambos mecanismos de reacción. También se encontró que en los nanocompuestos Epoxi/ fGO (T1 0.01 M y T2 0.1 M) se obtiene la mejor dispersión fGO en la resina epóxica y mejores propiedades barrera de los recubrimientos preparados con estos nanocompuestos; obteniendo los mayores valores de impedancia |Z|0.1 Hz = 1.81E09 y Z|0.1 Hz = 1.48E09 ohm cm, respectivamente; así como las velocidades de corrosión más bajas T1 corr = 1.92E-05 y T2 corr = 2.50E-05 vs Acero corr = 1.09E-02 mm/año, respectivamente.

Estos resultados son de gran importancia ya que se demostró que funcionalizar al GO con una solución de silano a bajas concentraciones, es una vía para preparar recubrimientos con un buen desempeño barrera, haciendo útiles estos recubrimientos para aplicaciones anticorrosivas de estructuras de acero de bajo carbón; en las concentraciones de T3 0.2 M y T4 0.4 M se observó la presencia de estructuras de sílice, lo que da lugar a la formación de un sistema con características diferentes a lo buscado en este trabajo.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Modelado y optimización de la conductividad térmica, conductividad eléctrica y propiedades de tensión de compuestos de HDPE-partículas de carbono mediante herramientas de inteligencia artificial

Edgar Miguel García Carrillo (2022, [Tesis de doctorado])

En el diseño de compuestos poliméricos, es de gran interés poder predecir y optimizar sus propiedades térmicas, eléctricas y mecánicas, antes de su fabricación, con el fin de reducir el trabajo experimental y de obtener materiales con mejor desempeño para diversas aplicaciones. Sin embargo, esta tarea es complicada debido al comportamiento complejo y no lineal de las propiedades de los compuestos. En este trabajo se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica, la conductividad eléctrica y las propiedades de tensión de compuestos de polietileno de alta densidad (HDPE) adicionados con partículas de carbono (PC). En la implementación de estos modelos se utilizaron datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando cuatro tipos de partículas de carbono de distinta geometría a diferentes concentraciones. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con una sola capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.97 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica y del módulo elástico basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura. También, se determinó el impacto relativo de cada variable de entrada sobre las propiedades de los compuestos, a través del tratamiento de los pesos sinápticos de las RNA mediante el método connection weight. Las ecuaciones derivadas de las RNA se utilizaron como funciones de ajuste de un algoritmo genético multi- objetivo (MOGA) con el fin de optimizar los parámetros de diseño que permiten maximizar la conductividad térmica y el módulo elástico, así como minimizar la conductividad eléctrica de los compuestos. Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto.

Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto. Una prueba de conformidad se llevó a cabo para validar la capacidad de optimización del método de algoritmos genéticos. Finalmente, este modelo podría ser adaptado para su aplicación en otras propiedades de compuestos, así como en un intervalo de variables extendido.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Inteligencia Artificial como Estrategia en la Predicción de la Conductividad Térmica en Compuestos de Polipropileno/Nanotubos de Carbono

Daniela Alejandra Abreu Caceres (2022, [Tesis de maestría])

La eficiencia de los materiales compuestos complejos es importante a la hora de optimizar y predecir sus propiedades térmicas y eléctricas, con el fin, de ahorrar recursos, gastos y tiempo invertido antes de su fabricación, por ello, se emplean herramientas tradicionales como lo son, el uso de modelos analíticos, estos modelos, resultan fáciles de analizar, sin embargo, presenta una baja predicción a comparación de los datos experimentales. El uso de herramientas más sofisticadas, como lo son, la inteligencia artificial y una de sus ramas, el aprendizaje de máquina, resultan ser más precisos a la hora de optimizar valores. En este trabajo se analizaron las conductividades térmicas y eléctricas de los compuestos presentados en diferentes concentraciones a través de modelos analíticos, los cuales resultaron subestimar los valores de k y sobreestimar los valores de σ, con sus respectivas excepciones. Esto puede sugerir que los modelos analíticos, no aproximan los valores obtenidos experimentalmente en todos los casos. También se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica del polipropileno (PP) adicionados con nanotubos de carbono de pared múltiple (MWCNT), implementando datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando diferentes tipos de concentraciones (1, 2, 3 y 4%) tanto con el tratamiento, como sin el tratamiento de ultrasonido. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con 1 capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.99 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura.

Maestría en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Estudio de la modificación de hueso de aguacate y su incorporación en una matriz de PLA/EVA y polifosfato de amonio compatibilizado, para la

JOSE DAVID ZULUAGA PARRA (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se propuso la fosfatación del hueso de aguacate con ácido fosfórico, además de la adición de urea para mejorar la estabilidad térmica y conferirle propiedades de retardancia a la flama intrínsecas al hueso de aguacate. Donde se estableció que 3 h de reacción y una concentración de ácido/urea de 1:4 fue suficiente para alcanzar una comparación de fósforo y nitrógeno cerca de 11%, de igual manera se determinó que la fosforilación mejora la estabilidad térmica del hueso de aguacate y le confiere características de retardancia a la flama, pero el biocompuesto lavado con NaOH 1N reemplaza a la urea con sodio en forma de iones y la urea promueve la formación de una capa carbonosa protegiendo al polímero mientras que el sodio no.

De igual manera, se estudió la inserción de anhídrido maleico (AM) en poli (ácido láctico) (PLA) (PLA-g-AM), buscando una relación de peróxido de dicumilo / anhídrido maleico (DCP:AM) adecuada para obtener el mayor grado de injerto. Se encontró que la relación 1:10 generó el mayor grado de injerto, que fue cerca del 1%; esto sin que el peso molecular del PLA se haya modificado significativamente. En seguida, partiendo del PLA-g-AM, se preparó el PLA funcionalizado con polifosfato de amonio (PLA-g-APP). Es importante mencionar que esta modificación química del PLA se llevó a cabo “en fundido”, sin la utilización de solvente alguno. Finalmente, se encontró que las propiedades mecánicas y la resistencia a la flama de los compuestos de PLA-g-APP son superiores a las del PLA puro. mejoran al estar funcionalizado el PLA con APP, en adición se mejora la estabilidad térmica de los compuestos de PLA y APP.

Por último, se estudió el efecto en conjunto entre el hueso de aguacate modificado y el APP, donde se estudió el aporte individual de cada de uno de los componentes formulados, se estudió el efecto en la retardancia a la flama del PLA-g-APP y el hueso de aguacate modificado, sobre una matriz de PLA/EVA, mediante pruebas de cono calorimétrico, UL-94 y LOI, donde se observó, una mejora en las propiedades de retardancia a la flama y se alcanzó una clasificación V-0. Se complementaron estos resultados con estudios fisicoquímicos a las cenizas del cono calorimétrico, donde se pudo proponer un mecanismo de retardancia, el cual es por intumescencia, además se determinó que la modificación del hueso de aguacate tiene un efecto positivo sobre la biodegradabilidad de los biocompuestos.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

DINÁMICA DE ACUMULACIÓN DE ARSÉNICO EN RELACIÓN A OTROS ELEMENTOS TRAZA Y POLISACÁRIDOS DE LA PARED CELULAR DE Sargassum spp. DE ARRIBAZONES

Paulina Annette Ortega Flores (2023, [Tesis de doctorado])

"La frecuencia e intensidad del fenómeno de arribazón de macroalgas marinas ha ido en aumento a nivel mundial. En el Caribe Mexicano, se ha identificado a especies pelágicas de algas pardas del género Sargassum como dominantes en estos arribazones. La gran cantidad de material que arriba a la costa ha resaltado la necesidad de generar información sobre la biología y composición química de las especies presentes en este fenómeno, la cual pueda ser incorporada en futuras estrategias sustentables de aprovechamiento de la biomasa arribada. En el presente estudio se determinaron las concentraciones totales de arsénico (As), cadmio (Cd), plomo (Pb), cobre (Cu), hierro (Fe) y zinc (Zn) en S. fluitans, S. natans I, S. natans VIII, recolectadas mensualmente durante un año, en Puerto Morelos, Quintana Roo, México mediante Espectrofotometría de Absorción Atómica (EAA). Para As, se determinó el contenido de su especie química inorgánica (iAs) en los tres morfotipos mediante voltametría. Adicionalmente, en S. fluitans se determinó el contenido de alginato, fucoidano, ácidos urónicos y sulfatos y se identificaron las variables de contribución significativa en la acumulación de As a partir de un Modelo Lineal Generalizado (GLM). La presencia de As se detectó en el 100% de las muestras; seguido de Fe (98%), Zn (90%), Cu (78%), Pb (71%) y Cd (65%). Las concentraciones máximas obtenidas en las especies pelágicas de Sargassum fueron de 255.20 mg kg-1 para As, 3.75 mg kg-1 para Cd, 17.39 mg kg-1 para Pb, 6.44 mg kg-1 para Cu, 78.27 mg kg-1 para Fe y 33.25 mg kg-1 para Zn. En general, las concentraciones promedio de los elementos analizados se encuentran en rangos previamente reportados para algas pardas. Los elementos As, Cu, Fe y Pb presentaron diferencias estadísticamente significativas entre morfotipos, mientras que los elementos Cd y Zn no. El morfotipo S. natans VIII presentó las concentraciones más elevadas de As respecto a las especies S. fluitans y S. natans I, siendo la temporada de lluvias (julio a octubre) cuando se presentaron las concentraciones más elevadas de este elemento. En cuanto al iAs, este representó del 14.15% al 81.70 % del As total (TotAs), lo que corresponde a 12.69 mg kg-1 a 62. 93 mg kg-1..."

"The frequency and intensity of the seaweed massive influx and arrival phenomenon has been increasing globally. On Mexican shores, has been identified to pelagic species of brown algae of genus Sargassum as dominant in these events. The large amount of material that reaches to the coast, has highlighted the need to generate basic information about the biology and chemical composition of the species present in the arrival phenomenon to be incorporated into future sustainable strategies for the use of Sargassum biomass. In the present study, the total concentrations were determined for arsenic (As), cadmium (Cd), lead (Pb), copper (Cu), iron (Fe) and zinc (Zn) in S. fluitans, S. natans I, S. natans VIII, collected monthly during one year, in Puerto Morelos, Quintana Roo, Mexico. For As, the content of its inorganic chemical species (iAs) was determined. Additionally, in S. fluitans the content of alginate, fucoidan, uronic acids and sulfates was determined and a Generalized Linear Model (GLM) was developed to identify the variables of significant contribution in the accumulation of As. The presence of As was detected in 100% of the samples; followed by Fe (98%), Zn (90%), Cu (78%), Pb (71%) and Cd (65%). The maximum concentrations obtained in the pelagic Sargassum species were 255.20 mg kg-1 for As, 3.75 mg kg-1 for Cd, 17.39 mg kg-1 for Pb, 6.44 mg kg-1 for Cu, 78.27 mg kg-1 for Fe y 33.25 mg kg-1 for Zn. Mean concentrations are in ranges previously reported for brown algae. The elements As, Cu, Fe and Pb showed statistically significant differences between morphotypes, while the elements Cd and Zn did not. The S. natans VIII morphotype presented the highest As concentrations respect to S. fluitans and S. natans I species, being the rainy season (July to October) when the highest concentrations was presented. –Regard to iAs. this represented from 14.15% to 81.70% of the total As (TotAs) which corresponds to 12.69 mg kg-1 to 62. 93 mg kg-1. In S. fluitans, identified the variables: Cu, uronic acids and sulfates from fucoidan, as variables that contribute significantly to the accumulation of As. Monitoring of the diverse components of sargazo is important for the decision making regarding the safe use and exploitation of this resource, as well as, the generation of basic knowledge regarding the process of metal accumulation in Sargassum upwelling."

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Maintenance of UK bread baking quality: Trends in wheat quality traits over 50 years of breeding and potential for future application of genomic-assisted selection

Nick Fradgley Alison Bentley Keith Gardner Stéphanie M. Swarbreck (2023, [Artículo])

Sustainable Food Systems Genomic Prediction Genome-Wide Association Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT BREEDING MARKER-ASSISTED SELECTION VARIETIES FOOD SYSTEMS QUALITY

Potential of Debaryomyces hansenii Strains on the Inhibition of Botrytis cinerea in Blueberry Fruits (Vaccinium corymbosum L.)

SURELYS RAMOS BELL Luis Guillermo Hernández Montiel RITA MARIA VELAZQUEZ ESTRADA JUAN ANTONIO HERRERA GONZALEZ PORFIRIO GUTIERREZ MARTINEZ (2022, [Artículo])

"Blueberry (Vaccinium corymbosum L.) is a crop with great potential for exportation and is very important for its antioxidant properties. However, this fruit is susceptible to different factors of deterioration and attack by pathogens. Botrytis cinerea is the main cause of post-harvest losses in this crop. Antagonistic yeasts from the Debaryomyces hansenii species, which is of marine origin, have been proposed as an alternative method for fungal control. For this reason, this study evaluated the in vitro and in vivo antagonistic capacity of the yeast against B. cinerea. The in vitro growth of the fungus was inhibited by 90% and germination was reduced by 100%, and through the production of volatile organic compounds, the growth of the pathogen was inhibited by 32.5%. Photographic evidence by electron microscopy revealed the effects caused by D. hansenii on B. cinerea. The incidence study showed a 50% reduction in the incidence of the disease caused by B. cinerea in blueberries, while quality parameters—such as soluble solids, titratable acidity, and pH—presented stable values, delaying the maturation process of the fruits. Likewise, the rate of reduction in firmness and physiological weight loss was lower, and the blueberries preserved their quality for a longer time."

Debaryomyces hansenii, blueberry, gray mold, postharvest quality CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS FITOPATOLOGÍA FITOPATOLOGÍA FITOPATOLOGÍA

Distance learning for farmers: Experience during the pandemic

Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])

In response to the COVID-19 pandemic's disruption of farmer training—a crucial component for enhancing the resilience and livelihoods of smallholder farmers—CIMMYT innovated educational solutions to sustain capacity building in agri-food systems. Addressing the challenges of limited mobile device access, poor internet connectivity, and digital illiteracy, CIMMYT implemented two pilot projects in Mexico. These projects facilitated distance learning for adult farmers in rural areas, employing both internet-based and non-internet methods. The non-internet approach utilized traditional media like print, while the internet-based approach leveraged WhatsApp for educational content delivery. Building on these experiences, CIMMYT expanded its offerings by creating micro -courses delivered through WhatsApp, hosted on the Co-LAB's new Learning Network platform, specifically targeting farmers. This paper delves into the various strategies, methods, and techniques adopted, documenting the learning outcomes, results, and key conclusions drawn from these innovative training initiatives.

Distance Learning Digital Inclusion Innovative Training CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DISTANCE EDUCATION CAPACITY DEVELOPMENT METHODS COMMUNICATION TECHNOLOGY