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Category Archives: Tesis Doctorado

Defensa Tesis Doctorado : “Computational methods for percussion music analysis : The Afro-Uruguayan Candombe drumming as a case study”

Viernes 6 de abril 14:00hs, Salón Verde (piso 7, salón 720)-Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de tesis de doctorado de Martín Rocamora : “Computational methods for percussion music analysis : The Afro-Uruguayan Candombe drumming as a case study”

Director de Tesis : Luiz W. P. Biscainho (UFRJ), Luis Jure (UdelaR) y Álvaro Pardo (UCU)

Director Académico : Pablo Musé (UdelaR)

Tribunal : Andre Holzapfel (KTH, revisor externo), Luiz Naveda (UEMG, revisor externo), Marcelo Fiori (UdelaR) y Gregory Randall (UdelaR)

Saludos,

Federico Lecumberry

Resúmen :

La mayoría de la investigación realizada en tecnologías de la información aplicadas a la música se ha limitado en gran medida a algunos estilos particulares de la denominada música ‘occidental’. Las herramientas resultantes a menudo no generalizan adecuadamente o no se pueden extender fácilmente a otras tradiciones musicales. Por lo tanto, recientemente se han propuesto enfoques culturalmente específicos como forma de construir modelos computacionales más ricos y más generales.

Esta tesis tiene como objetivo contribuir al estudio del ritmo asistido por computadora, desde una perspectiva cultural específica, considerando el candombe afro-uruguayo como caso de estudio. Esto está motivado principalmente por las características rítmicas de este género, que resultan problemáticas para la mayoría de los métodos de análisis existentes. Se intenta de esta manera superar los límites actuales de estas tecnologías.

La tesis ofrece una visión general del contexto histórico, social y cultural en el que se integra el candombe, junto con una descripción de su ritmo.

Una de las contribuciones específicas de la tesis es la creación de conjuntos de datos adecuados para el análisis computacional del ritmo. Se realizaron sesiones de grabación y se generaron anotaciones de información métrica, ubicación de eventos y secciones. Se puso disponible públicamente un conjunto de grabaciones anotadas para el seguimiento de pulso e inicio de compás, y se generó un registro audiovisual que sirve tanto para fines documentales como de investigación.

Parte de la tesis se centró en descubrir y analizar patrones rítmicos a partir de grabaciones de audio. Se diseñó una representación en forma de mapa de patrones rítmicos basada en características espectrales. El tipo de análisis que se puede realizar con los métodos propuestos se ilustra con algunos experimentos.

La tesis también abordó de forma sistemática (y por primera vez) el estudio y la caracterización de las propiedades micro rítmicas del candombe. Los resultados sugieren que las micro desviaciones temporales son un componente estructural del ritmo, dando lugar a una especie de “swing” característico.

El resto de la tesis se dedicó a la inferencia automática de la estructura métrica a partir de grabaciones de audio. Se propuso un esquema Bayesiano supervisado para el seguimiento de patrones rítmicos, del cual se puso públicamente a disposición una implementación de software. Los resultados dan evidencia adicional de la capacidad de generalización del enfoque Bayesiano a ritmos complejos.

Por último, la detección de inicio de compás se formuló como un problema de compresión de datos. Esto resultó en un método novedoso que demostró ser efectivo para una buena parte de los datos, y que abre varias lineas posibles de investigación a futuro.

Defensa Tesis Doctorado : “Arquitectura integrada de consumo eficiente para aplicaciones de registro de señales neurales sensibles al CMRR” (Current efficient integrated architecture for common mode rejection sensitive neural recordings)

Martes 20 de marzo 10:00hs, Salón Beige (piso 7, salón 725)-Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de tesis de doctorado de Julián Oreggioni : “Arquitectura integrada de consumo eficiente para aplicaciones de registro de señales neurales sensibles al CMRR” (Current efficient integrated architecture for common mode rejection sensitive neural recordings)

Director de Tesis : Angel Caputi y Fernando Silveira

Tribunal : Tim Constandinou, Manuel Delgado Restituto y Conrado Rossi

Saludos,

Fernando Silveira

Resúmen :

La adquisición en tiempo real y el análisis de señales del cerebro, ya sea mediante electroencefalografía “vestible”, registros invasivos o implantados, para realizar acciones (interfaz cerebro máquina), o entender aspectos del funcionamiento del cerebro, se ha vuelto científica y tecnológicamente posible. En este contexto, el objetivo de esta tesis es darle soporte a aplicaciones basadas en el registro de señales neurales donde el bajo ruido, la eficiencia en términos de consumo de corriente y tener una alta relación de rechazo al modo común (CMRR por sus siglas en inglés) son las características más importantes del sistema de adquisición.

Esta tesis propone una novedosa arquitectura para preamplificadores neurales integrados. La misma es analizada en profundidad, derivando la función de transferencia y las principales ecuaciones de diseño. Además, se presenta el análisis detallado de una técnica para bloquear la componente de continua de la entrada y fijar la frecuencia corte inferior sin utilizar pseudo-resistores MOS. La arquitectura en su conjunto, junto con un circuito sencillo y eficiente para el transconductor principal del preamplificador son una de las principales contribuciones de la presente tesis. Un preamplificador neural totalmente integrado fue fabricado en un proceso CMOS de 0.5um alcanzando el estado del arte con una destacada performance en CMRR. Asimismo, se realizaron medidas in-vivo en un pez eléctrico (Gymnotus omarorum). Esto constituye la primera vez que se realiza en Uruguay el test in-vivo de un amplificador neural integrado diseñado localmente.

En esta tesis se extendió y aplicó en filtros bicuadráticos pasa-banda la arquitectura previamente desarrollada, especialmente, pero no solamente, para aquellos con entrada diferencial. La nueva arquitectura ofrece una reducción significativa del consumo (hasta el 30%) y/o hace posible el bloqueo de mayores niveles de continua en la entrada (hasta el doble) sin usar capacitores de desacople.

Asimismo, se aplicó la novedosa arquitectura al diseño de las diferentes etapas de un front-end analógico para señales neurales, integrado y programable. La comparación entre nuestro front-end y otros trabajos similares en el estado del arte muestra que nuestro diseño presenta los mejores resultados en términos de ruido y CMRR, tiene el mayor valor de ganancia, igualando los mejores valores de NEF reportados.

Finalmente, la tesis plantea algunos tópicos a nivel sistema, incluyendo el diseño y la implementación de tres prototipos “punta a punta”’ de sistemas de adquisición de biopotenciales basados en componentes estándar.

Oferta de doctorado en el área de aprendizaje profundo

Rogamos dar difusión entre potenciales interesados.

Estamos buscando estudiantes de doctorado para trabajar en el área de
Deep Learning en procesamiento de imágenes. Contamos con una beca de
doctorado de la ANII para un buen candidato.

Requerimientos : Formación en ciencias de la computación y/o matemática
aplicada (egresados de ingeniería eléctrica, ingeniería en
computación, licenciatura en matemática). Se valorará conocimientos en
aprendizaje automático, análisis de datos, procesamiento de señales.

Abajo más información.

Interesados contactarse con : Mauricio Delbracio en mdelbra@fing.edu.uy o con Pablo Musé en pmuse@fing.edu.uy

Aprendizaje Profundo para la restauración eficiente de imágenes y videos

La popularización de los dispositivos de captura de imágenes digitales
ha llevado a que millones de imágenes sean adquiridas y compartidas
continua e instantáneamente. Aunque su calidad ha mejorado
significativamente, persisten problemas fundamentales como el ruido,
la resolución limitada o la borrosidad por movimiento de la cámara
durante capturas en baja luz. El mejoramiento de imágenes tiene
implicancias prácticas en áreas vinculadas al desarrollo productivo,
la seguridad, la investigación científica, además del posible fin
comercial en sí mismo.

Recientemente ha surgido un nuevo paradigma de restauración de
imágenes en base a técnicas de aprendizaje automático profundo,
impulsado por el gran volumen de datos existentes. Si bien los
resultados son en general de muy buena calidad, su desempeño es muy
variable y dependiente de cada caso. Esto se explica en cierta medida
por no incorporar un modelo de formación de imagen, y aprender
directamente una transformación no lineal entre una entrada de baja
calidad y una salida de alta calidad, basándose en un enorme número de
ejemplos. Esto requiere ajustar un muy elevado número de parámetros
trayendo aparejado tiempos de entrenamiento muy extensos.

Este proyecto busca integrar modelos físico-matemáticos de formación
de imagen en el marco del aprendizaje profundo. Esta integración ha
sido poco explorada a pesar de tener potencialmente dos beneficios
significativos: mayor eficiencia vinculada a la reducción de la
complejidad computacional y mayor robustez debido a las restricciones
físicas impuestas por los modelos; un entendimiento más profundo del
problema en términos del modelado matemático.

Estos conceptos se verán concretados en el diseño, implementación y
validación de técnicas novedosas que permitan corregir la borrosidad y
aumentar la resolución en imágenes y videos digitales. Se buscará que
las mismas sean robustas a diferentes condiciones de adquisición, y
maximicen la calidad de la restauración asegurando la eficiencia en la
utilización de recursos.

Acá pueden ver una lista de artículos relacionados a la temática del doctorado :

https://github.com/mdelbra/deep-imaging

Defensa Tesis Doctorado : “Stochastic models for cognitive radio networks”

Viernes 8 de diciembe 09:30hs, Salón Azul (502)-Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de tesis de doctorado de Claudina Rattaro : “Stochastic models for cognitive radio networks”

Director de Tesis : Pablo Belzarena y Paola Bermolen

Tribunal : Héctor Cancela, Andrés Ferragut, Matthieu Jonckheere, María Simon y Sandrine Vaton

Saludos,

Pablo Belzarena

Resúmen :

Hace ya un buen tiempo que las redes inalámbricas constituyen uno de los temas de investigación más estudiados en el área de las telecomunicaciones. Actualmente un gran porcentaje de los esfuerzos de la comunidad científica y del sector industrial están concentrados en la definición de los requerimientos y estándares de la quinta generación de redes móviles. 5G implicará la integración y adaptación de varias tecnologías, no solo del campo de las telecomunicaciones sino también de la informática y del análisis de datos, con el objetivo de lograr una red lo suficientemente flexible y escalable como para satisfacer los requerimientos para la enorme variedad de casos de uso implicados en el desarrollo de la “sociedad conectada”. Un problema que se presenta en las redes inalámbricas actuales, que por lo tanto genera un desafío más que interesante para lo que se viene, es la escasez de espectro radioeléctrico para poder asignar bandas a nuevas tecnologías y nuevos servicios. El espectro está sobreasignado a los diferentes servicios de telecomunicaciones existentes y las bandas de uso libre o no licenciadas están cada vez más saturadas de equipos que trabajan en ellas (basta pensar lo que sucede en la banda no licenciada de 2.4 GHz). Sin embargo, existen análisis y mediciones que muestran que en diversas zonas y en diversas escalas de tiempo, el espectro radioeléctrico, si bien está formalmente asignado a algún servicio, no se utiliza plenamente existiendo tiempos durante los cuales ciertas bandas están libres y potencialmente podrían ser usadas. Esto ha llevado a que las Redes Radios Cognitivas, concepto que existe desde hace un tiempo, sean consideradas uno de los pilares para el desarrollo de las redes inalámbricas del futuro. Este paradigma busca romper con el esquema tradicional de asignación de espectro de bandas licenciadas para uso exclusivo, permitiendo que los usuarios secundarios puedan usar aquellas bandas licenciadas, de manera oportunista, cuando los usuarios primarios no están presentes. Otro modelo posible dentro de las redes cognitivas, complementario al anterior, es pensar que el usuario primario es quien asigna a operadores secundarios el espectro que en ese momento no está utilizando a cambio de un cierto beneficio para él o para sus usuarios. Esto introduce diversos problemas económicos y de teoría de juegos aplicados a las redes cognitivas. Un aspecto fundamentalmente buscado es que los usuarios primarios no se vean afectados (o sean afectados lo menos posible) al participar en estos mecanismos. Para ello, un modelo posible consiste en establecer prioridad absoluta a los primarios en el uso del espectro. Esto es, en caso de que un primario necesite un cierto ancho de banda y no exista capacidad suficiente en el sistema, al menos un secundario debe ser desalojado para ceder los recursos al primario. En este contexto, las comunicaciones de los secundarios pueden ser abruptamente interrumpidas  generándoles cierto perjuicio. Es entonces que resulta necesario desarrollar los mecanismos adecuados para mantener el cumplimiento de calidad de servicio necesario, en particular para aplicaciones con requerimientos exigentes, tanto para los usuarios primarios como para los secundarios. Sumado a lo anterior, el Internet de las Cosas (IoT) dibuja un futuro de miles de millones de dispositivos interconectados. Concretamente, en 2022 se prevé que existan en todo el mundo 29.000 millones de dispositivos conectados según el último Mobility Report de Ericsson (Junio 2017). En escenarios de este tipo, los modelos y algoritmos más usados para el análisis de redes muchas veces resultan inaplicables. Esto trae otro desafío: lograr comprender el comportamiento de estas redes cuando la cantidad de usuarios y la cantidad de conexiones es inmensamente grande. Esta tesis es una contribución en esta dirección. Con lo anterior en mente, a lo largo de esta tesis se destacan cuatro grandes áreas de trabajo que se resumen a continuación. Considerando un número finito pero grande de recursos para compartir entre usuarios primarios y secundarios, y considerando el esquema de prioridad absoluta para las comunicaciones de los primarios, a lo largo de la tesis se aplican modelos de límites fluidos para analizar y caracterizar el comportamiento de la asignación de espectro en un sistema de redes radio cognitivas. A partir del análisis y la caracterización se aborda el problema de garantizar ciertos niveles de calidad de servicio a los usuarios secundarios tratando de utilizar de forma inteligente el espectro radioeléctrico disponible. En particular, se proponen criterios prácticos para reducir la probabilidad de interrupción de conexión de los secundarios. En la tesis se analiza la siguiente pregunta: ¿cómo incentivar a los usuarios primarios a participar en este modelo? En otras palabras, ¿cómo motivarlos para que cedan sus bandas  (por las que generalmente han pagado grandes sumas de dinero) a los usuarios secundarios? Un modelo razonable es que los secundarios paguen al operador primario por la utilización del espectro. Por otro lado, bajo la consigna de prioridad absoluta de las comunicaciones primarias, surge otra pregunta: ¿qué hacer cuándo se tiene que abortar abruptamente la comunicación de un secundario siendo que este ya pagó por el recurso? Contestando a esto último, en la literatura se observó que una opción razonable es reembolsar al secundario afectado (provocando un costo para el operador primario). Dicho lo anterior, resulta natural la aplicación de un control de admisión de secundarios de forma de que el operador primario no se vea afectado económicamente, al contrario, logre obtener algún beneficio por la participación en el mecanismo de espectro compartido. Bajo esta temática, se trabaja bajo dos enfoques. Por un lado se continúa el análisis realizado con modelos fluidos incorporando el aspecto económico. Y por el otro, se modela el problema utilizando procesos de decisión Markovianos. En ambos casos, el problema abordado consiste en encontrar y caracterizar la política de admisión de usuarios secundarios que maximice la ganancia del operador primario. En el estudio de procesos Markovianos, una vez caracterizado el sistema, se utiliza dicho análisis para optimizar algoritmos de programación dinámica utilizados para la resolución de este tipo de problemas (ej: Policy Iterator) y por otro lado, como contribución del enfoque de límite fluido se presenta una metodología que permite obtener una estimación de la política óptima basada en la resolución de ecuaciones diferenciales sencillas. Complementando el trabajo realizado y de forma de darle completitud al estudio de las posibilidades que las redes radio cognitivas ofrecen se integran a los modelos anteriores aspectos geométricos como por ejemplo : la distribución de usuarios primarios y secundarios en el espacio. Por este motivo, se incorpora al modelado herramientas de geometría aleatoria. En este sentido se trabaja en responder las siguientes preguntas: ¿qué posibilidades brindan las redes cognitivas desde el punto de vista de los usuarios secundarios?, ¿cómo se ven afectadas las comunicaciones de los primarios? En este aspecto se dan los primeros pasos en un modelado y análisis de un sistema de redes cognitivas considerando varios canales y re-asignación espacial. Se determinan distintas métricas de desempeño que contribuyen a responder las preguntas mencionadas. Debido a la alta experiencia del grupo ARTES\footnote{https://iie.fing.edu.uy/investigacion/grupos/artes/en/home/} en el modelado y análisis de grafos aleatorios y de herramientas del tipo límite fluido, se trabaja en un modelo de asignación de espectro donde las características de la red son abstraídas a un grafo. En particular, los nodos del grafo representan a los usuarios primarios y secundarios; y las aristas definen que aquellos nodos que tienen una en común no pueden transmitir simultáneamente. Con este modelado, trabajando con un caso particular de grafos aleatorios (aquellos definidos por la distribución de grados), se logran resultados más generales que con el enfoque de geometría aleatoria debido a que estos últimos tienen hipótesis muy fuertes requeridas para la obtención de expresiones analíticas tratables de las métricas deseadas. Es importante resaltar que todos los resultados y las contribuciones de la tesis son verificados mediante simulaciones en diversos escenarios.

Llamado “Beca UTE de Postgrado en Ingeniería Eléctrica en temas de Distribución de Energía Eléctrica”

Por este medio les hacemos llegar las bases del llamado de “Beca UTE de Postgrado en Ingeniería Eléctrica en temas de Distribución de Energía Eléctrica”.

Los aspirantes tienen plazo hasta el 30/09/17 para presentarse.

Bases del llamado a aspirantes

 

Defensa Tesis Doctorado : “Estimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitales”

Viernes 26 de mayo 14:00hs, Salón Azul (piso 5, salón 502) – Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de la tesis de doctorado de Rodrigo Alonso Suárez titulada “Estimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitales”

Directores de Tesis : Dr Gonzalo Abal y Dr Pablo Musé

Tribunal : Dr Rafael Terra (Revisor), Universidad de la República. Dr Raul Righini (Revisor), Universidad Nacional de Luján. Dr Gonzalo Casaravilla, Universidad de la República. Dr Juan Ceballos, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Dr Gregory Randall, Universidad de la República. Dr Raul Donangelo, Universidad de la República

Saludos,

Pablo Musé

Resumen

Conocer el recurso solar disponible es una necesidad básica para el desarrollo de los emprendimientos para el aprovechamiento de este tipo de energía. La incerteza con que se conoce el recurso es el principal factor que afecta la viabilidad financiera de los proyectos de mediano y gran porte. El primer Mapa Solar del Uruguay (MSUv1), concluido en 2009, representó un primer esfuerzo por sistematizar el conocimiento del recurso solar en Uruguay. Sin embargo, debido a la escasa información disponible en la época y a la metodología utilizada, el MSUv1 presenta fuertes limitaciones. Estas limitaciones pueden ser resueltas utilizando un modelo basado en imágenes de satélite que se haya ajustado y validado con medidas en Tierra de buena calidad. En esta tesis desarrollamos y optimizamos un modelo satelital adaptado a las particularidades de la región que permite estimar con baja incerteza la irradiación solar hora a hora para cualquier punto del territorio, desde el año 2000 a la fecha. Este modelo fue el mejor de una serie de modelos empíricos que implementamos, todos ellos ajustados y evaluados utilizando los datos de irradiación solar registrados en las redes de medidas del Laboratorio de Energía Solar (LES) y la empresa eléctrica estatal (UTE). No obstante su simplicidad, todas las comparaciones realizadas, ya sea a corto o largo plazo, contra datos u otros modelos satelitales, concluyen que el desempeño del modelo es excelente y que es la alternativa de menor incerteza para estimar el recurso en la región, incluso frente a modelos comerciales más sofisticados. El modelo es aplicado para construir mapas mensuales y anuales del potencial solar, que conforman la segunda versión del Mapa Solar del Uruguay (MSUv2) y representan un avance sustancial en la cantidad y calidad de la información disponible del comportamiento de largo plazo del recurso. Esta nueva versión reduce la incerteza del mapeado de 15% a 2% y aumenta la resolución espacial de 150 km a 3 km, además de incluir componentes de la radiación solar con interés ingenieril que no habían sido mapeadas hasta la fecha y un mapa de potencial de generación fotovoltaica. La información contenida en el MSUv2 incluye también una caracterización de la variabilidad inter-anual y la información necesaria para manejar el riesgo financiero de los proyectos de energía solar. La posibilidad de generar estimaciones horarias de más de 15 años de irradiación solar permitió la elaboración de series horarias típicas para la simulación detallada de emprendimientos solares. Estas series conforman el Año Meteorológico Típico para aplicaciones de Energía Solar (AMTUes) y son representativas de la media de largo plazo y la variabilidad horaria típica. Además de incluir la irradiación solar, en el AMTUes se incluyen otras variables necesarias para las simulaciones, como la temperatura ambiente y la humedad relativa, entre otras. Las herramientas desarrolladas abren paso a una mayor y mejor utilización de la energía solar en Uruguay. Esperamos que la infraestructura y las capacidades locales generadas en el LES a lo largo de este trabajo, tanto en la recepción y procesamiento de información satelital, como en la base de información sobre el recurso solar en Uruguay, puedan ser aprovechadas por actores del sector público o privado para sus fines específicos.

Defensa Tesis Doctorado : “Two Restoration Problems in Satellite Imaging”

Jueves 22 de diciembre 9:30hs, Salón Marrón (705) – Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de la tesis de doctorado de Javier Preciozzi titulada “Two Restoration Problems in Satellite Imaging”

Directores de Tesis : Andrés Almansa y Pablo Muse
Tribunal : Mauricio Delbracio, Fernando Paganini, Pablo Sprechmann, Andrés Almansa, Pablo Musé, François Malgouyres y François Champagnat

Saludos,

Pablo Muse

Resumen

This thesis is about satellite image restoration using a variational approach. In the first part, SMOS image restoration is analyzed. These images have the particularity of having being obtained indirectly, from the cross-correlation of microwave signals. Although the sensed wavelength band is exclusively designed for scientific purposes, and all emissions in this band are forbidden, there were (and there still are) strong radio frequencies interferences that degrade enormously the acquired data. Without a good restoration process, all these data remain useless.

In the second part, the problem is related to optical images from very high resolution satellites. Because of the great amount of data, these images have to be compressed prior transmission to Earth. This compression is based on a wavelet transform, and most of its compression power comes from the truncation of the obtained coefficients. The problem with this process is that, because of the noise that is always present on any acquisition system, some artifacts may appear on the decompressed image. Although these artifacts are not very significant to the naked eye, they generate enormous problems for post-processing (for instance, on the computation of Digital Elevation Maps).

In this thesis, we propose solutions for both problems under the same theoretical framework, developing algorithms based on variational formulations. Although each of the problems has its particularities (basically because of the image formation model), the way in which the solutions are proposed is quite general, and can be easily extended to other contexts.