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This thesis is motivated by the intense research in chaos-based communications in the last years. This thesis focuses on the reconstruction of the nonlinear dynamic of time-delay systems by using an embedding-like approach. This method works with a special embedding space that includes both short time and feedback time delayed values of the system variable. We use a new type of modular neural network based on the structure of time-delay systems. We also carefully investigate the time delay identification from the time series, a crucial parameter to construct the special embedding vector. Finally we use the reconstructed models to show the vulnerability of the chaos-based communication system based on time-delay systems and to study the predictability of these systems. Although we mainly study electro-optical feedback systems, the techniques investigated in this thesis have a general applicability to scalar time-delay systems. / El objetivo de esta tesis es estudiar la confidencialidad de los sistemas de comunicaciones caóticas basados en sistemas con retraso. Para ello, la tesis se centra en la reconstrucción de la dinámica no lineal de sistemas con retraso usando un embedding especial. Este embedding especial incluye no solo los tiempos cercanos sino también los tiempos centrados alrededor del retraso del sistema. Dado que conocer el tiempo de retraso es esencial para la construcción del este embedding, en la tesis también se analiza la identificación del tiempo de retraso a partir de la serie temporal. Usando un nuevo tipo de red neuronal modular y este embedding hemos construido modelos que reconstruyen la dinámica no lineal de los sistemas escalares con retraso a partir de la serie temporal. A continuación estos modelos se usan para mostrar la vulnerabilidad de los sistemas de comunicación basados en sistemas con retraso y para estudiar la predictibilidad de estos sistemas. Aunque básicamente nos hemos centrado en el estudio de sistemas opto-electrónicos con retraso, las técnicas presentadas en esta tesis se pueden aplicar a cualquier sistema escalar con retraso.

Aquesta tesi estudia les propietats de sincronització de motius de neurones o poblacions de neurones acoblats amb retard. S'ha trobat que dos elements indirectament connectats de forma bidireccional a través d'un mediador de retransmissió dinàmica poden sincronitzar robustament la seva activitat a retard zero. L'efecte és estudiat en circuits especialment ben coneguts del cervell: xarxes corticals, circuits talamo-corticals i xarxes hipocampo-corticals. Els fonaments del mecanisme s'atribueixen a la influència de fonts ressonants: un parell d'elements directament acoblats bidireccionalment. En la presència de latència no negligible, la parella acoblada tendeix a sincronitzar en anti-fase. Aquesta propietat prevalent, intrínsecament dota a cada element amb una capacitat potencial de induir òptimament una sincronització isocrònica entre dos elements comunament conduïts. Aquest efecte, anomenat Sincronització Induïda per Ressonància, s'observa consistentment en diversos sistemes, sempre que hi hagi absència de frustració geomètrica en l'arquitectura estructural / Esta tesis estudia las propiedades de sincronización de motivos de neuronas, o de las poblaciones neuronales, acopladas con un cierto retraso. Se ha encontrado que dos elementos indirectamente conectados de forma bidireccional, a través de un mediador dinámico, pueden sincronizar de forma robusta sus actividades a tiempo cero. El efecto se estudia en circuitos del cerebro que se sabe juegan un papel fundamental: las redes corticales, circuitos tálamo-corticales y las redes hipocampo-corteza. Los fundamentos del mecanismo se atribuyen a la influencia de las fuentes de resonancia: un par de elementos bidireccionalmente acoplados. En presencia de tiempos de latencia no despreciable, el par de neuronas o poblaciones de neuronas acopladas tiende a sincronizar en oposición de fase. Esta característica predominante intrínsecamente dota a cada uno de los elementos con una capacidad potencial de inducir, de manera óptima, sincronización isócrona entre los elementos comúnmente dirigidos. Esta sincronización inducida por resonancia se observa consistentemente en varios sistemas, cuando ocurre que la frustración geométrica está ausente de la arquitectura estructural. / This thesis studies the synchronization properties of delay-coupled motifs of neurons or neuronal populations. It is found that two elements indirectly bidirectional-connected through a dynamical-relaying mediator can robustly synchronize their activity at zero-lag. The effect is studied in special well-known circuits of the brain: cortical networks, thalamocortical circuits, and hippocampal-cortical networks. The foundations of the mechanism are ascribed to the influence of resonant sources: a pair of directly bidirectional-coupled elements. In the presence of non-negligible latency, the coupled pair tends to synchronize in anti-phase. This prevalent property intrinsically endows each of the elements with a potential capability to optimally induce isochronous synchronization between commonly driven elements. This, so-called Resonance-Induced Synchronization, is consistently observed in distinct systems, whenever geometrical frustration is absent of the structural architecture

El estudio de las propiedades de la población de enanas blancas de la Galaxia es muy amplio, e implica aportaciones en diferentes campos de la astrofísica, tales como evolución estelar, dinámica galáctica, estudio de la materia oscura o análisis de bases de datos, entre otros. Las enanas blancas, por otra parte, son objetos cuya configuración física es lo suficientemente estable como para permitir el desarrollo de modelos teóricos muy precisos. Este hecho unido a la característica de tales estrellas de ser objetos muy viejos presenta al conjunto de enanas blancas como candidatos ideales para el estudio de la formación y estructura de la Galaxia.Bajo estas condiciones hemos desarrollado un modelo, basado en las técnicas de simulación Monte Carlo, de la población de enanas blancas, tanto del disco como del halo galáctico. Las simulaciones realizadas presentan los avances más recientes en la física de las enanas blancas a la par que incluyen de manera realista el proceso de selección observacional. Con la construcción de un modelo preciso podemos extraer la mayor información posible de los datos observacionales, analizar los posibles sesgos estadísticos derivados del proceso de selección, al igual que comprobar los resultados de los modelos teóricos o estimar futuras predicciones.En primer lugar hemos realizado un estudio detallado y exhaustivo de la población de enanas blancas del disco galáctico. Este estudio se ha centrado en dos grandes bloques: el análisis de las propiedades cinemáticas y el estudio de la función de luminosidad. En este sentido hemos comprobado que los efectos de la ley de altura patrón no son en modo alguno despreciables y que pueden influir en la determinación de la edad del disco. Igualmente hemos analizado de forma especial la función de luminosidad, su completitud, sus sesgos observacionales, y una valoración estadística basada en las técnicas de estimación bayesiana de la edad del disco, obteniendo un valor de 13.5 Gyr con un error típico de 0.8 Gyr.A continuación hemos analizado los posibles efectos de un episodio de mezcla en el disco galáctico. Tras analizar diferentes escenarios hemos podido comprobar que un tal episodio de mezcla tendría efectos nulos en la función de luminosidad, mientras que por el contrario existirían efectos apreciables en la distribución cinemática.Por otra parte, mediante la implementación de una algoritmo de inteligencia artificial y utilizando nuestras simulaciones de la población del disco y del halo hemos realizado una clasificación de la población de enanas blancas a partir de un catálogo observacional. Esta clasificación nos ha permitido construir una función preliminar de las enanas blancas del halo que mejora substancialmente los datos anteriores.Por último hemos analizado con detalle las propiedades de la población de enanas blancas del halo. En particular, hemos estudiado la contribución de estos objetos a la materia oscura de la galaxia. A tal efecto, hemos simulado los experimentos de microlentes en la dirección de la Gran Nube de Magallanes, al igual que estudiado el número de posibles objetos detectables por el Hubble Deep Field.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Compara dos métodos de redes neuronales: perceptrón multicapa y función de base radial para la clasificación de los clientes más rentables de una entidad financiera que permita la gestión del riesgo crediticio como apoyo a la toma de decisiones. La comparación se realizó en base al poder de predicción y clasificación de los modelos, siendo el perceptrón multicapa el mejor método por tener mayor poder de predicción y clasificación. Para el análisis se utilizó una base de datos de una entidad financiera. Desarrolla una investigación aplicada, de diseño no experimental de corte transversal. Los datos utilizados son clientes de la entidad financiera que desembolsaron créditos de julio a octubre del 2014. / Trabajo de suficiencia profesional

[EN] The Albufera of Valencia and its Devesa, form a single unit with both an ecological and social high value; reason that led them to be declared Natural Park in 1986 by the Generalitat Valenciana; being the first park declared in this autonomous community. The Devesa is the spit that separates the Mediterranean Sea from the Albufera lake, and is considered a natural area with high scientific, cultural, scenic and educational values. And although during the 60s underwent a process of urbanization, today is in the throes of regeneration to an era of ecological climax. This regeneration has been possible because of the economics efforts made by various administrations for their conservation and protection. However, these efforts do not prevent Devesa from suffering systematically wildfires that undermine their ability to regenerate and that not only produce significant ecological and economic damage, but when fires reach great dimensions, threaten the life of the people who live there and also the firefighting services This Thesis focuses on the study and optimization of the detection system of wildfires using infrared installed in the Devesa. For doing this, the wildfires produced during ten years and the alarms generated during five years of operation of the system are analyzed, relating these alarms with the weather conditions; in order to reduce false positives; on the other hand a fire risk classification system based on neural networks is developed, using as descriptions parameters those used in the IFW, that is the official system used for the official organization in charge of fire weather index in Spain: AEMET. After the development of the neural network to classify the risk of fire, and analyzed the infrared camera system, both are combined to establish a classification system of the alarms, in order to reduce false positives, and establish a criterion of risk to the user of the fire detection system. / [ES] La Albufera de Valencia y su Devesa, forman un conjunto único con un elevado valor tanto ecológico como social; motivo que les llevó a ser declarados Parque Natural en 1986 por parte de la Generalitat Valenciana; siendo el primer parque declarado en esta comunidad. La Devesa es el cordón litoral que separa el Mar Mediterráneo del lago de la Albufera, y es considerada un área natural con altos valores científicos, culturales, paisajísticos y educativos. Y, pese a que durante la década de los 60 sufrió un proceso de urbanización, en la actualidad se encuentra en plena fase de regeneración hacia una época de clímax ecológico. Esta regeneración ha sido posible gracias a los esfuerzos, tanto administrativos como económicos, que han realizado diferentes administraciones para su conservación y protección. Sin embargo, estos esfuerzos no impiden que sistemáticamente el monte de la Devesa sufra incendios forestales que merman su capacidad de regeneración y que, no solo producen un daño ecológico y económico importante, sino que aquellos que alcanzan grandes dimensiones ponen en riesgo la vida de las personas que allí residen, y de los equipos de extinción que tratan de sofocarlos. La presente Tesis se centra en el estudio y optimización del sistema de detección de incendios forestales mediante infrarrojos instalado en la Devesa. Para ello se analizan los incendios ocurridos durante más de diez años, y las alarmas generadas durante cinco años de funcionamiento del sistema, relacionando estas alarmas con las condiciones meteorológicas, a fin de disminuir los falsos positivos; a su vez se desarrolla un sistema de clasificación de riesgo de incendio a partir de redes neuronales, basado en los parámetros meteorológicos descriptores usados en el IFW, índice oficial establecido por la AEMET para clasificar el riesgo de incendio. Una vez desarrollada la red neuronal para clasificar el riesgo de incendio, y analizado el sistema de cámaras infrarrojas, se combinan ambos a fin de establecer un sistema de clasificación de las alarmas capaz de disminuir los falsos positivos, y de establecer un criterio de riesgo al usuario del sistema de detección de incendios. / [CAT] L'Albufera de València i la seva Devesa, formen un conjunt únic amb un elevat valor tant ecològic com social; motiu que els va portar a ser declarats Parc Natural al 1986 per part de la Generalitat Valenciana; sent el primer parc declarat en aquesta Comunidad. La Devesa és el cordó litoral que separa el mar Mediterrani del llac de l'Albufera, i és considerada una àrea natural amb alts valors científics, culturals, paisatgístics i educatius. I tot i que durant la dècada dels 60 va patir un procés d'urbanització, en l'actualitat es troba en plena fase de regeneració cap a una època de clímax ecològic. Aquesta regeneració ha estat possible gràcies als esforços tant administratius, com econòmics, que han realitzat diferents administracions per a la seva conservació i protecció. No obstant això, aquests esforços no impedeixen que sistemàticament la muntanya de la Devesa pateixi incendis forestals que minven la seva capacitat de regeneració i que, no només produeixen un dany ecològic i econòmic important, sinó que aquells que arriben a tindre grans dimensions, posen en risc la vida de les persones que hi viuen, i dels equips d'extinció que tracten de sufocar-los. Aquesta tesi se centra en l'estudi i optimització del sistema de detecció d'incendis forestals mitjançant infrarojos instal · lat a la Devesa. Per a això s'analitzen els incendis ocorreguts durant més de deu anys i les alarmes generades durant cinc anys de funcionament del sistema, relacionant aquestes alarmes amb les condicions meteorològiques; per tal de disminuir els falsos positius; al seu torn es desenvolupa un sistema de classificació de risc d'incendi a partir de xarxes neuronals, basat en els paràmetres meteorològics descriptors usats en el IFW, índex oficial establert per l'AEMET per classificar el risc d'incendi. Un cop desenvolupada la xarxa neuronal per classificar el risc d'incendi, i analitzat el sistema de càmeres infraroges, es combinen tots dos a fi d'establir un sistema de classificació de les alarmes capaç de disminuir els falsos positius, i d'establir un criteri de risc a l¿usuari del sistema de detecció d'incendis.  / Canales Mengod, P. (2015). Termografía Infrarroja aplicada a la detección de incendios en la interfaz urbano-forestal y su optimización mediante redes neuronales artificiales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/49830 / TESIS

[ES] El problema conocido como de secuencia a secuencia consiste en transformar una secuencia de entrada en una secuencia de salida. Bajo esta perspectiva se puede atacar una amplia cantidad de problemas, entre los cuales destacan la traducción automática o la descripción automática de objetos multimedia. La aplicación de redes neuronales profundas ha revolucionado esta disciplina, y se han logrado avances notables. Pero los sistemas automáticos todavía producen predicciones que distan mucho de ser perfectas. Para obtener predicciones de gran calidad, los sistemas automáticos se utilizan bajo la supervisión de un humano, quien corrige los errores. Esta tesis se centra principalmente en el problema de la traducción del lenguaje natural, usando modelos enteramente neuronales. Nuestro objetivo es desarrollar sistemas de traducción neuronal más eficientes. asentándonos sobre dos pilares fundamentales: cómo utilizar el sistema de una forma más eficiente y cómo aprovechar datos generados durante la fase de explotación del mismo. En el primer caso, aplicamos el marco teórico conocido como predicción interactiva a la traducción automática neuronal. Este proceso consiste en integrar usuario y sistema en un proceso de corrección cooperativo, con el objetivo de reducir el esfuerzo humano empleado en obtener traducciones de alta calidad. Desarrollamos distintos protocolos de interacción para dicha tecnología, aplicando interacción basada en prefijos y en segmentos, implementados modificando el proceso de búsqueda del sistema. Además, ideamos mecanismos para obtener una interacción con el sistema más precisa, manteniendo la velocidad de generación del mismo. Llevamos a cabo una extensa experimentación, que muestra el potencial de estas técnicas: superamos el estado del arte anterior por un gran margen y observamos que nuestros sistemas reaccionan mejor a las interacciones humanas. A continuación, estudiamos cómo mejorar un sistema neuronal mediante los datos generados como subproducto de este proceso de corrección. Para ello, nos basamos en dos paradigmas del aprendizaje automático: el aprendizaje muestra a muestra y el aprendizaje activo. En el primer caso, el sistema se actualiza inmediatamente después de que el usuario corrige una frase, aprendiendo de una manera continua a partir de correcciones, evitando cometer errores previos y especializándose en un usuario o dominio concretos. Evaluamos estos sistemas en una gran cantidad de situaciones y dominios diferentes, que demuestran el potencial que tienen los sistemas adaptativos. También llevamos a cabo una evaluación humana, con traductores profesionales. Éstos quedaron muy satisfechos con el sistema adaptativo. Además, fueron más eficientes cuando lo usaron, comparados con un sistema estático. El segundo paradigma lo aplicamos en un escenario en el que se deban traducir grandes cantidades de frases, siendo inviable la supervisión de todas. El sistema selecciona aquellas muestras que vale la pena supervisar, traduciendo el resto automáticamente. Aplicando este protocolo, redujimos de aproximadamente un cuarto el esfuerzo humano necesario para llegar a cierta calidad de traducción. Finalmente, atacamos el complejo problema de la descripción de objetos multimedia. Este problema consiste en describir en lenguaje natural un objeto visual, una imagen o un vídeo. Comenzamos con la tarea de descripción de vídeos pertenecientes a un dominio general. A continuación, nos movemos a un caso más específico: la descripción de eventos a partir de imágenes egocéntricas, capturadas a lo largo de un día. Buscamos extraer relaciones entre eventos para generar descripciones más informadas, desarrollando un sistema capaz de analizar un mayor contexto. El modelo con contexto extendido genera descripciones de mayor calidad que un modelo básico. Por último, aplicamos la predicción interactiva a estas tareas multimedia, disminuyendo el esfuerzo necesa / [CA] El problema conegut com a de seqüència a seqüència consisteix en transformar una seqüència d'entrada en una seqüència d'eixida. Seguint aquesta perspectiva, es pot atacar una àmplia quantitat de problemes, entre els quals destaquen la traducció automàtica, el reconeixement automàtic de la parla o la descripció automàtica d'objectes multimèdia. L'aplicació de xarxes neuronals profundes ha revolucionat aquesta disciplina, i s'han aconseguit progressos notables. Però els sistemes automàtics encara produeixen prediccions que disten molt de ser perfectes. Per a obtindre prediccions de gran qualitat, els sistemes automàtics són utilitzats amb la supervisió d'un humà, qui corregeix els errors. Aquesta tesi se centra principalment en el problema de la traducció de llenguatge natural, el qual s'ataca emprant models enterament neuronals. El nostre objectiu principal és desenvolupar sistemes més eficients. Per a aquesta tasca, les nostres contribucions s'assenten sobre dos pilars fonamentals: com utilitzar el sistema d'una manera més eficient i com aprofitar dades generades durant la fase d'explotació d'aquest. En el primer cas, apliquem el marc teòric conegut com a predicció interactiva a la traducció automàtica neuronal. Aquest procés consisteix en integrar usuari i sistema en un procés de correcció cooperatiu, amb l'objectiu de reduir l'esforç humà emprat per obtindre traduccions d'alta qualitat. Desenvolupem diferents protocols d'interacció per a aquesta tecnologia, aplicant interacció basada en prefixos i en segments, implementats modificant el procés de cerca del sistema. A més a més, busquem mecanismes per a obtindre una interacció amb el sistema més precisa, mantenint la velocitat de generació. Duem a terme una extensa experimentació, que mostra el potencial d'aquestes tècniques: superem l'estat de l'art anterior per un gran marge i observem que els nostres sistemes reaccionen millor a les interacciones humanes. A continuació, estudiem com millorar un sistema neuronal mitjançant les dades generades com a subproducte d'aquest procés de correcció. Per a això, ens basem en dos paradigmes de l'aprenentatge automàtic: l'aprenentatge mostra a mostra i l'aprenentatge actiu. En el primer cas, el sistema s'actualitza immediatament després que l'usuari corregeix una frase. Per tant, el sistema aprén d'una manera contínua a partir de correccions, evitant cometre errors previs i especialitzant-se en un usuari o domini concrets. Avaluem aquests sistemes en una gran quantitat de situacions i per a dominis diferents, que demostren el potencial que tenen els sistemes adaptatius. També duem a terme una avaluació amb traductors professionals, qui varen quedar molt satisfets amb el sistema adaptatiu. A més, van ser més eficients quan ho van usar, si ho comparem amb el sistema estàtic. Pel que fa al segon paradigma, l'apliquem per a l'escenari en el qual han de traduir-se grans quantitats de frases, i la supervisió de totes elles és inviable. En aquest cas, el sistema selecciona les mostres que paga la pena supervisar, traduint la resta automàticament. Aplicant aquest protocol, reduírem en aproximadament un quart l'esforç necessari per a arribar a certa qualitat de traducció. Finalment, ataquem el complex problema de la descripció d'objectes multimèdia. Aquest problema consisteix en descriure, en llenguatge natural, un objecte visual, una imatge o un vídeo. Comencem amb la tasca de descripció de vídeos d'un domini general. A continuació, ens movem a un cas més específic: la descripció d''esdeveniments a partir d'imatges egocèntriques, capturades al llarg d'un dia. Busquem extraure relacions entre ells per a generar descripcions més informades, desenvolupant un sistema capaç d'analitzar un major context. El model amb context estés genera descripcions de major qualitat que el model bàsic. Finalment, apliquem la predicció interactiva a aquestes tasques multimèdia, di / [EN] The sequence-to-sequence problem consists in transforming an input sequence into an output sequence. A variety of problems can be posed in these terms, including machine translation, speech recognition or multimedia captioning. In the last years, the application of deep neural networks has revolutionized these fields, achieving impressive advances. However and despite the improvements, the output of the automatic systems is still far to be perfect. For achieving high-quality predictions, fully-automatic systems require to be supervised by a human agent, who corrects the errors. This is a common procedure in the translation industry. This thesis is mainly framed into the machine translation problem, tackled using fully neural systems. Our main objective is to develop more efficient neural machine translation systems, that allow for a more productive usage and deployment of the technology. To this end, we base our contributions on two main cornerstones: how to better use of the system and how to better leverage the data generated along its usage. First, we apply the so-called interactive-predictive framework to neural machine translation. This embeds the human agent and the system into a cooperative correction process, that seeks to reduce the human effort spent for obtaining high-quality translations. We develop different interactive protocols for the neural machine translation technology, namely, a prefix-based and a segment-based protocols. They are implemented by modifying the search space of the model. Moreover, we introduce mechanisms for achieving a fine-grained interaction while maintaining the decoding speed of the system. We carried out a wide experimentation that shows the potential of our contributions. The previous state of the art is overcame by a large margin and the current systems are able to react better to the human interactions. Next, we study how to improve a neural system using the data generated as a byproduct of this correction process. To this end, we rely on two main learning paradigms: online and active learning. Under the first one, the system is updated on the fly, as soon as a sentence is corrected. Hence, the system is continuously learning from the corrections, avoiding previous errors and specializing towards a given user or domain. A large experimentation stressed the adaptive systems under different conditions and domains, demonstrating the capabilities of adaptive systems. Moreover, we also carried out a human evaluation of the system, involving professional users. They were very pleased with the adaptive system, and worked more efficiently using it. The second paradigm, active learning, is devised for the translation of huge amounts of data, that are infeasible to being completely supervised. In this scenario, the system selects samples that are worth to be supervised, and leaves the rest automatically translated. Applying this framework, we obtained reductions of approximately a quarter of the effort required for reaching a desired translation quality. The neural approach also obtained large improvements compared with previous translation technologies. Finally, we address another challenging problem: visual captioning. It consists in generating a description in natural language from a visual object, namely an image or a video. We follow the sequence-to-sequence framework, under a a multimodal perspective. We start by tackling the task of generating captions of videos from a general domain. Next, we move on to a more specific case: describing events from egocentric images, acquired along the day. Since these events are consecutive, we aim to extract inter-eventual relationships, for generating more informed captions. The context-aware model improved the generation quality with respect to a regular one. As final point, we apply the intractive-predictive protocol to these multimodal captioning systems, reducing the effort required for correcting the outputs. / Section 5.4 describes an user evaluation of an adaptive translation system. This was done in collaboration with Miguel Domingo and the company Pangeanic, with funding from the Spanish Center for Technological and Industrial Development (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial). [...] Most of Chapter 6 is the result of a collaboration with Marc Bolaños, supervised by Prof. Petia Radeva, from Universitat de Barcelona/CVC. This collaboration was supported by the R-MIPRCV network, under grant TIN2014-54728-REDC. / Peris Abril, Á. (2019). Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/134058 / TESIS

La presente investigación propone un dispositivo electrónico portátil que permite el diagnóstico rápido de enfermedades utilizando tiras rápidas o ensayos de flujo lateral (LFAs), el cual indica si el resultado es positivo, negativo o inválido, dichas tiras utilizan como muestra el suero de sangre. Actualmente existen soluciones similares con un costo muy elevado, por lo que en el Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI) se realiza el diagnóstico por inspección visual; como consecuencia de la fatiga visual, se reduce la confiabilidad de los resultados proporcionados por los técnicos del laboratorio. En la literatura científica se propone como solución un equipo que requiere de una cámara de celular, iluminación con láser, el uso de algoritmos de visión artificial y de redes neuronales convolucionales. El presente equipo utiliza algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes sobre una foto tomada por la cámara digital integrada, recorte del área de interés, construcción de histogramas y adquisición de descriptores de los componentes R, G y B de la imagen, que serán utilizados por una red neuronal multicapa. Dicho software se complementa con un hardware que incluye un computador de placa reducida, el cual emitirá el resultado a través de una pantalla táctil e interactiva. De acuerdo con lo obtenido al emplear el algoritmo, se consiguió un grado de acuerdo superior a 0.9, para esto se utilizó el índice de Kappa Cohen, coincidiendo mayormente los resultados emitidos por los técnicos de laboratorio con los obtenidos por la solución propuesta. / This dissertation proposes a portable electronic device that allows the rapid diagnosis of diseases using rapid immunochromatographic test or lateral flow assays (LFAs) which indicates whether the result is positive, negative, or invalid, these strips use blood serum as a sample. Nowadays there are similar solutions to which they have a very high cost, so the diagnosis is made by visual inspection at the Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI); because of visual fatigue, the reliability of the results provided by laboratory technicians is reduced. In the scientific literature, the design of a device that requires a cell phone camera, laser lighting, the use of artificial vision algorithms and convolutional neural networks is proposed as a solution. This equipment uses computational algorithms for digital image processing on a photo taken by the integrated digital camera, such as trimming the area of ​​interest, constructing histograms and acquisition of descriptors of the R, G and B components of the image taken by the camera, which will be used by a multilayer neural network. This software is complemented by hardware that includes a reduced board computer, which will issue the results through an interactive touch screen. According to what was obtained when using the algorithm, a degree of agreement greater than 0.9 was achieved, for this the Kappa Cohen index was used, mostly coinciding with the results issued by the laboratory technicians with those obtained by the proposed solution. / Tesis

Predecir el precio de una acción es un tema muy importante en el mundo financiero, debido a que mediante ella se puede generar una estrategia de inversión y obtener muchas ganancias. El comportamiento de los precios de las acciones sigue una distribución muy compleja, siendo afectadas por factores internos de las compañías, tales como decisiones gerenciales, y también por factores externos, como el estado del mercado en un momento dado. El sector minero es considerado uno de los sectores más volátiles dentro de la bolsa, y frecuentemente atrae a los inversionistas más arriesgados que desean obtener rápidas ganancias; sin embargo no se han encontrado estudios que se hayan enfocado en este sector. La precisión de los modelos de machine learning dependen de la correcta elección de las variables y técnicas a utilizar, así como también del pre procesamiento que se realice a la data antes de ser ingresada al modelo, es por esto que en el presente trabajo se realizó una encuesta a expertos de inversión en la bolsa de valores sobre las variables influyentes en el comportamiento de una acción minera, producto de ello se identificaron variables como el precio de los metales, precio de los índices y precio del dólar; las cuales, junto a las variables fundamentales y técnicas, participaron en la selección de variables mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson en cada una de ellas. Las variables resultantes fueron ingresadas posteriormente al modelo híbrido propuesto, donde las salidas de cada una de las técnicas de machine learning utilizadas (redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial para regresión y red neuronal de base radial) formaban parte de la entrada hacia una red neuronal artificial, considerada como técnica principal debido a que alcanzaba los mejores resultados en la fase experimental. Para validar el sistema se consideró el dataset de las empresas Buenaventura, Southern Copper, Fortuna Silver Mines, Barrick Gold Corporation y BHP Billiton Limited; que alcanzaron un MAPE de 1.666, 1.470, 1.375, 2.567 y 0.998 respectivamente, y un promedio de error de 1.615%, lo que demuestra una gran mejora con respecto al 5.4% de error obtenido en el sector más cercano (petrolero). / Tesis