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El principal objetivo de esta tesis es la propuesta de una serie de refinamientos basados en métodos de inteligencia computacional, unidos a metodología in-silico para el descubrimiento de compuestos bioactivos, gracias a la capacidad de cómputo proporcionada por la reciente aparición de las arquitecturas computacionales masivamente paralelas tales como las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico). Los resultados obtenidos en este proyecto podrían por tanto ayudar y formar la base de una nueva y atractiva generación de aproximaciones para descubrimiento de compuestos bioactivos.

In every learning or training environment, exercises are the basis for practical learning. Learners need to practice in order to acquire new abilities and perfect those gained previously. However, not every exercise is valid for every learner: learners require exercises that match their ability levels. Hence, difficulty of an exercise could be defined as the amount of effort that a learner requires to successfully complete the exercise (its learning cost). Too high difficulties tend to discourage learners and make them drop out, whereas too low difficulties are perceived as unchallenging, resulting in loss of interest. Correctly estimating difficulties is hard and error-prone problem that tends to be done manually using domain-expert knowledge. Underestimating or overestimating difficulty generates a problem for learners, increasing dropout rates in learning environments. This paper presents a novel approach to improve difficulty estimations by using Neuroevolution. The method is based on measuring the computational cost that Neuroevolution algorithms require to successfully complete a given exercise and establishing similarities with previously gathered information from learners. For specific experiments presented, a game called PLMan has been used. PLMan is a PacMan-like game in which users have to program the Artificial Intelligence of the main character using a Prolog knowledge base. Results show that there exists a correlation between students’ learning costs and those of Neuroevolution. This suggests that the approach is valid, and measured difficulty of Neuroevolution algorithms may be used as estimation for student's difficulty in the proposed environment.

En este trabajo se diseña y analiza un generador pseudoaleatorio basado en matrices triangulares superiores de 3 × 3 bloques con elementos en Zp, siendo p primo; adecuado para ser empleado como generador de secuencia cifrante en un criptosistema de cifrado en flujo binario aditivo. Con ese objetivo se han buscado los parámetros adecuados (primo, polinomios primitivos y tamaños de bloque) para garantizar un adecuado nivel de seguridad criptográfica. Aunque finalmente se ha propuesto un generador especifico con una parametrización concreta, se debe enfatizar que en realidad se trata de una familia de generadores que se pueden adecuar, sin pérdida de aleatoriedad ni aumento de coste computacional apreciable, a distintos requisitos impuestos por la aplicación, implementación, arquitectura, etc., con sólo variar el parámetro d de la versión optimizada. Dentro de esta familia cabe resaltar que, haciendo uso de un tipo específico de trinomio primitivo, se han logrado rendimientos competitivos con los estándares actuales de cifrado en flujo como RC4, Salsa20, AES-OFB o HC128. Dado el rendimiento alcanzado por el generador optimizado finalmente propuesto, resulta perfectamente adecuado para su uso en protocolos, sistemas y aplicaciones que requieran de criptografía simétrica. Además, considerando algunas características de seguridad adicionales, como el soporte directo de tamaños de clave variable, puede ser interesante como sustituto de otros algoritmos que han sido considerados inseguros recientemente, como RC4. El generador propuesto tiene la característica de proporcionar una extracción de 64 bytes por iteración, que resulta apropiada para su implementación tanto en software como en hardware o, incluso, en hardware reconfigurable (FPGA).

Para la consecución del objetivo propuesto, se ha trabajado con redes neuronales con función de base radial, perceptrones multicapa y con métodos constructivos como Cascade Correlation. Los resultados obtenidos con estas arquitecturas no han sido positivos, pues, o bien fracasaban en el ajuste, o bien, la memoria requerida era muy superior a su alternativa con Índices Inversos.Por este motivo, se ha propuesto una nueva arquitectura, la de red Hiperbandas, cuyas características más relevantes se pueden resumir en que se trata de una red que se construye ex profeso para clasificar un conjunto de datos de entrada sin interacción del usuario, con error cero y adecuada para situaciones donde los patrones de entrada se agrupan formando clases que pueden estar solapadas. Para verificar las prestaciones de esta nueva arquitectura, se han realizado comparaciones con el sistema usual basado en la técnica de Índices Inversos implementado mediante un B-Tree simple. Para llevar a cabo este análisis, se han examinado los parámetros que se utilizan generalmente para evaluar el rendimiento de un DRS, estos son: el tiempo de indexación, el espacio de almacenamiento requerido, la eficiencia de búsqueda y la efectividad de la consulta.

Se presenta un sistema capaz de coordinar una pinza de dedos plano-paralelos y un sistema de visión con el objetivo de determinar puntos de agarre bajo condiciones de estabilidad.La elección de puntos de agarre se realiza mediante una nueva heurística que trata de manejar todo tipo de objetos planos con centroide exterior o interior, permitiendo agujeros. Sólo se requieren dos características basadas en los momentos, centroide y dirección del eje principal, obtenidos a partir de una representación del código de cadena de Freeman del contorno. Los resultados son parámetros visuales exclusivamente, expresados en coordenadas visuales (píxeles).Dichos algoritmos se han implementado en un robot manipulador con 4 GDL y fijando una cámara CCD en su muñeca. El sistema de control utiliza realimentación visual, consiguiendo incrementar la precisión hasta el límite del sistema de visión utilizado.