Tesis por compendio / [ES] Edge Computing es un modelo de computación emergente basado en acercar el procesamiento a los dispositivos de captura de datos en las infraestructuras Internet of things (IoT). Edge computing mejora, entre otras cosas, los tiempos de respuesta, ahorra anchos de banda, incrementa la seguridad de los servicios y oculta las caídas transitorias de la red. Este paradigma actúa en contraposición a la ejecución de servicios en entornos cloud y es muy útil cuando se desea desarrollar soluciones de inteligencia artificial (AI) que aborden problemas en entornos de desastres naturales, como pueden ser inundaciones, incendios u otros eventos derivados del cambio climático. La cobertura de estos escenarios puede resultar especialmente difícil debido a la escasez de infraestructuras disponibles, lo que a menudo impide un análisis de los datos basado en la nube en tiempo real. Por lo tanto, es fundamental habilitar técnicas de IA que no dependan de sistemas de cómputo externos y que puedan ser embebidas en dispositivos de móviles como vehículos aéreos no tripulados (VANT), para que puedan captar y procesar información que permita inferir posibles situaciones de emergencia y determinar así el curso de acción más adecuado de manera autónoma. Históricamente, se hacía frente a este tipo de problemas utilizando los VANT como dispositivos de recogida de datos con el fin de, posteriormente, enviar esta información a la nube donde se dispone de servidores capacitados para analizar esta ingente cantidad de información. Este nuevo enfoque pretende realizar todo el procesamiento y la obtención de resultados en el VANT o en un dispositivo local complementario. Esta aproximación permite eliminar la dependencia de un centro de cómputo remoto que añade complejidad a la infraestructura y que no es una opción en escenarios específicos, donde las conexiones inalámbricas no cumplen los requisitos de transferencia de datos o son entornos en los que la información tiene que obtenerse en ese preciso momento, por requisitos de seguridad o inmediatez. Esta tesis doctoral está compuesta de tres propuestas principales. En primer lugar se plantea un sistema de despegue de enjambres de VANTs basado en el algoritmo de Kuhn Munkres que resuelve el problema de asignación en tiempo polinómico. Nuestra evaluación estudia la complejidad de despegue de grandes enjambres y analiza el coste computacional y de calidad de nuestra propuesta. La segunda propuesta es la definición de una secuencia de procesamiento de imágenes de catástrofes naturales tomadas desde drones basada en Deep learning (DL). El objetivo es reducir el número de imágenes que deben procesar los servicios de emergencias en la catástrofe natural para poder tomar acciones sobre el terreno de una manera más rápida. Por último, se utiliza un conjunto de datos de imágenes obtenidas con VANTs y relativas a diferentes inundaciones, en concreto, de la DANA de 2019, cedidas por el Ayuntamiento de San Javier, ejecutando un modelo DL de segmentación semántica que determina automáticamente las regiones más afectadas por las lluvias (zonas inundadas). Entre los resultados obtenidos se destacan los siguientes: 1- la mejora drástica del rendimiento del despegue vertical coordinado de una red de VANTs. 2- La propuesta de un modelo no supervisado para la vigilancia de zonas desconocidas representa un avance para la exploración autónoma mediante VANTs. Esto permite una visión global de una zona concreta sin realizar un estudio detallado de la misma. 3- Por último, un modelo de segmentación semántica de las zonas inundadas, desplegado para el procesamiento de imágenes en el VANTs, permite la obtención de datos de inundaciones en tiempo real (respetando la privacidad) para una reconstrucción virtual fidedigna del evento. Esta tesis ofrece una propuesta para mejorar el despegue coordinado de drones y dotar de capacidad de procesamiento de algoritmos de deep learning a dispositivos edge, más concretamente UAVs autónomos. / [CA] Edge Computing és un model de computació emergent basat a acostar el processament als dispositius de captura de dades en les infraestructures Internet of things (IoT). Edge computing millora, entre altres coses, els temps de resposta, estalvia amplades de banda, incrementa la seguretat dels serveis i oculta les caigudes transitòries de la xarxa. Aquest paradigma actua en contraposició a l'execució de serveis en entorns cloud i és molt útil quan es desitja desenvolupar solucions d'intel·ligència artificial (AI) que aborden problemes en entorns de desastres naturals, com poden ser inundacions, incendis o altres esdeveniments derivats del canvi climàtic. La cobertura d'aquests escenaris pot resultar especialment difícil a causa de l'escassetat d'infraestructures disponibles, la qual cosa sovint impedeix una anàlisi de les dades basat en el núvol en temps real. Per tant, és fonamental habilitar tècniques de IA que no depenguen de sistemes de còmput externs i que puguen ser embegudes en dispositius de mòbils com a vehicles aeris no tripulats (VANT), perquè puguen captar i processar informació per a inferir possibles situacions d'emergència i determinar així el curs d'acció més adequat de manera autònoma. Històricament, es feia front a aquesta mena de problemes utilitzant els VANT com a dispositius de recollida de dades amb la finalitat de, posteriorment, enviar aquesta informació al núvol on es disposa de servidors capacitats per a analitzar aquesta ingent quantitat d'informació. Aquest nou enfocament pretén realitzar tot el processament i l'obtenció de resultats en el VANT o en un dispositiu local complementari. Aquesta aproximació permet eliminar la dependència d'un centre de còmput remot que afig complexitat a la infraestructura i que no és una opció en escenaris específics, on les connexions sense fils no compleixen els requisits de transferència de dades o són entorns en els quals la informació ha d'obtindre's en aqueix precís moment, per requisits de seguretat o immediatesa. Aquesta tesi doctoral està composta de tres propostes principals. En primer lloc es planteja un sistema d'enlairament d'eixams de VANTs basat en l'algorisme de Kuhn Munkres que resol el problema d'assignació en temps polinòmic. La nostra avaluació estudia la complexitat d'enlairament de grans eixams i analitza el cost computacional i de qualitat de la nostra proposta. La segona proposta és la definició d'una seqüència de processament d'imatges de catàstrofes naturals preses des de drons basada en Deep learning (DL).L'objectiu és reduir el nombre d'imatges que han de processar els serveis d'emergències en la catàstrofe natural per a poder prendre accions sobre el terreny d'una manera més ràpida. Finalment, s'utilitza un conjunt de dades d'imatges obtingudes amb VANTs i relatives a diferents inundacions, en concret, de la DANA de 2019, cedides per l'Ajuntament de San Javier, executant un model DL de segmentació semàntica que determina automàticament les regions més afectades per les pluges (zones inundades). Entre els resultats obtinguts es destaquen els següents: 1- la millora dràstica del rendiment de l'enlairament vertical coordinat d'una xarxa de VANTs. 2- La proposta d'un model no supervisat per a la vigilància de zones desconegudes representa un avanç per a l'exploració autònoma mitjançant VANTs. Això permet una visió global d'una zona concreta sense realitzar un estudi detallat d'aquesta. 3- Finalment, un model de segmentació semàntica de les zones inundades, desplegat per al processament d'imatges en el VANTs, permet l'obtenció de dades d'inundacions en temps real (respectant la privacitat) per a una reconstrucció virtual fidedigna de l'esdeveniment. / [EN] Edge Computing is an emerging computing model based on bringing data processing and storage closer to the location needed to improve response times and save bandwidth. This new paradigm acts as opposed to running services in cloud environments and is very useful in developing artificial intelligence (AI) solutions that address problems in natural disaster environments, such as floods, fires, or other events of an adverse nature. Coverage of these scenarios can be particularly challenging due to the lack of available infrastructure, which often precludes real-time cloud-based data analysis. Therefore, it is critical to enable AI techniques that do not rely on external computing systems and can be embedded in mobile devices such as unmanned aerial vehicles (UAVs) so that they can capture and process information to understand their context and determine the appropriate course of action independently. Historically, this problem was addressed by using UAVs as data collection devices to send this information to the cloud, where servers can process it. This new approach aims to do all the processing and get the results on the UAV or a complementary local device. This approach eliminates the dependency on a remote computing center that adds complexity to the infrastructure and is not an option in specific scenarios where wireless connections do not meet the data transfer requirements. It is also an option in environments where the information has to be obtained at that precise moment due to security or immediacy requirements. This study consists of three main proposals. First, we propose a UAV swarm takeoff system based on the Kuhn Munkres algorithm that solves the assignment problem in polynomial time. Our evaluation studies the takeoff complexity of large swarms and analyzes our proposal's computational and quality cost. The second proposal is the definition of a Deep learning (DL) based image processing sequence for natural disaster images taken from drones to reduce the number of images processed by the first responders in the natural disaster. Finally, a dataset of images obtained with UAVs and related to different floods is used to run a semantic segmentation DL model that automatically determines the regions most affected by the rains (flooded areas). The results are 1- The drastic improvement of the performance of the coordinated vertical take-off of a network of UAVs. 2- The proposal of an unsupervised model for the surveillance of unknown areas represents a breakthrough for autonomous exploration by UAVs. This allows a global view of a specific area without performing a detailed study. 3- Finally, a semantic segmentation model of flooded areas, deployed for image processing in the UAV, allows obtaining real-time flood data (respecting privacy) for a reliable virtual reconstruction of the event. This thesis offers a proposal to improve the coordinated take-off of drones, to provide edge devices with deep learning algorithms processing capacity, more specifically autonomous UAVs, in order to develop services for the surveillance of areas affected by natural disasters such as fire detection, segmentation of flooded areas or detection of people in danger. Thanks to this research, services can be developed that enable the coordination of large arrays of drones and allow image processing without needing additional devices. This flexibility makes our approach a bet for the future and thus provides a development path for anyone interested in deploying an autonomous drone-based surveillance and actuation system. / I would like to acknowledge the project Development of High-Performance IoT Infrastructures against Climate Change based on Artificial Intelligence (GLOBALoT). Funded by Ministerio de Ciencia e Innovación (RTC2019-007159-5), of which this thesis is part. / Hernández Vicente, D. (2023). Analysis Design and Implementation of Artificial Intelligence Techniques in Edge Computing Environments [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192605 / Compendio

Flooding is of great concern world-wide, causing damage to infrastructure, property and loss of life. Low-income countries, in particular, can be negatively affected by flood events due to their inherent vulnerabilities. Moreover, data to perform studies for flood risk management in low-income regions are often scarce or lacking sufficient quality. This thesis proposes new methodologies and explores the use of unconventional sources of information in flood hazard assessment in areas where the quantity or sufficient quality of traditional hydrometrical data are lacking.  One method was developed to account for errors in spatially averaged rainfall, from a sparse rain-gauge network, used as input to a rainfall-runoff model. A spatially-averaged and event-dependent rainfall depth multiplier led to improvements of the hydrographs at calibration. And by using a distribution of the multiplier, identified from previous events in the catchment, improvement in predictions could also be obtained. A second method explored the possibility of reproducing an unmeasured extreme flood event using a combination of models, post-event data, precipitation and an uncertainty-analysis framework. This combination allowed the identification of likelihood-associated parameter sets from which the flood hazard map for the extreme event could be obtained. A third and fourth study made at the regional scale explored the value of catchment similarities, and the effects of climate on the hydrological response of catchments. Flood frequency curves were estimated for 36 basins, assumed ungauged, using regional information of short flow records, and local information about the frequency of the storm. In the second regional study, hydro-climatic information provided great value to constrain predictions of series of daily flow from a hydrological model. Previously described methods, used in combination with unconventional information within an uncertainty analysis, proven to be useful for flood hazard assessment at basins with data limitations. The explored data included: post-event measurements of an extreme flood event, hydro-climate regional information and local precipitation data. The methods presented in this thesis are expected to support development of hydrological studies underpinning flood-risk reduction in data-poor areas. / Extremt höga vattenflöden ställer till stora problem i hela världen. De skadar infrastruktur och egendom och orsakar död. Framför allt kan låg- och medelinkomstländer vara väldigt sårbara för extrema flöden. I dessa länder saknas dessutom ofta data som behövs för att kunna bedöma översvämningsrisker, eller så finns bara data av dålig kvalitet. Denna avhandling föreslår nya metoder som använder okonventionella informationskällor vid bedömning av översvämningsrisker i områden där traditionella hydrologiska data saknas eller har otillräcklig kvalitet. En metod utvecklades för att ta hänsyn till fel i rumslig medelnederbörd beräknad från ett glest nät av nederbördsmätare att användas som indata i en nederbörds-avrinningsmodell. Användning av en multiplikator för medelvärdesbildad nederbörd, i tid och rum, för enskilda högflödestillfällen ledde till förbättrad modellkalibrering. Genom att använda multiplikatorfördelningar, identifierade från tidigare högflödestillfällen i avrinningsområdet, kunde också prognoser förbättras. En andra metod använde sig av möjligheten att reproducera ett extremt högflöde inom ramen för en osäkerhetsanalys med hjälp av en kombination av modeller, nederbördsdata och data som uppmätts i efterhand. Denna kombination gjorde det möjligt att identifiera parametervärdesuppsättningar med hophörande sannolikheter ur vilka det gick att erhålla en översvämningskarta för det höga flödet. En tredje och fjärde studie i regional skala utforskade värdet av likheter mellan avrinningsområden och hur områdenas hydrologiska gensvar beror av klimatet. Kurvan för kumulativa högflödesfrekvenser (flood frequency curve, FFC) kunde skattas med hjälp av lokal nederbördsinformation och regional information om korta tidsserier av vattenföring från 36 avrinningsområden som antogs sakna vattenföringsdata. I den andra regionala studien visade sig hydroklimatisk information av värde för att avgränsa godtagbara prognoser för daglig vattenföring från en hydrologisk modell. Tidigare beskrivna metoder, använda tillsammans med okonventionell information inom ramen för en osäkerhetsanalys, visade sig vara användbara för att bedöma översvämningsrisker i avrinningsområden med databegränsningar. Bland utforskade data fanns: mätningar i efterhand av ett extremt högflöde, hydroklimatisk regional information och lokala nederbördsmätningar. Metoderna i denna avhandling förväntas kunna stödja utvecklingen av hydrologiska studier av höga flöden och översvämningar i områden med bristande datatillgång. / Las inundaciones ocasionan daños a la infraestructura, propiedad y pérdida de vidas a nivel mundial. Los países en desarrollo son los más vulnerables a inundaciones, la calidad y cantidad de datos hidro-climatológicos disponibles en los mismos dificulta el desarrollo de estudios para la evaluación de riesgo a esta amenaza. Esta tesis propone métodos en la que se hace uso de fuentes de información no-convencionales para la evaluación de riesgo por inundación en regiones con datos escasos o limitados. Un método considera el error asociado a la precipitación promedio sobre cuencas en modelos lluvia-escorrentía como un factor multiplicador del histograma del evento. El uso de la precipitación promedio junto con una distribución probabilística del factor multiplicador como datos de entrada a un modelo de lluvia-escorrentía mejoraron los hidrogramas durante los periodos de calibración y predicción. Un segundo método exploró la posibilidad de reproducir un evento extremo de inundación usando una combinación de modelos hidrológicos e hidráulico, un análisis de incertidumbre, datos hidrométricos recopilados después del evento y datos de precipitación registrados durante-el-evento. Dicha combinación permitió la identificación de los parámetros de los modelos y la elaboración un mapa de amenaza por inundaciones para dicho evento. Adicionalmente, se estimaron curvas de frecuencia de inundaciones para 36 cuencas, asumidas no aforadas, mediante un método de regionalización que usa registros de caudal de corta duración disponibles en la región. Dichas curvas fueron extendidas haciendo uso de información local sobre la frecuencia de las tormentas. Se encontró que la información hidro-climatológica tiene un gran valor para reducir el rango de incertidumbre de las simulaciones de caudal diaria de un modelo hidrológico. Los métodos anteriores se usaron en combinación con información no-convencional dentro de un análisis de incertidumbre y han probado su utilidad para la evaluación de riesgo por inundaciones en cuencas con registros escasos o limitados. Los datos utilizados en esta tesis incluyen datos hidrométricos recopilados pasado el evento, registros hidro-climatológicos regionales y precipitación local. Se espera que los métodos presentados aquí contribuyan al desarrollo de estudios hidrológicos importantes para la reducción del riesgo por inundaciones en regiones con déficit de registros hidro-climatológicos.