Browse
Recent Submissions
- ItemAn algorithmic framework for disambiguation of finite automata(2025) Cari, Mauricio; Riveros Jaeger, Cristian; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn esta tesis, estudiamos la tarea de desambiguación de autómatas finitos, es decir, convertir un autómata en otro equivalente y no ambiguo. Para ello, desarrollamos un nuevo marco algorítmico que generaliza la determinizacion basada en construcción de subconjuntos y que cumple algunas propiedades deseables: (1) conserva el autómata original si este es no ambiguo, (2) calcula los estados sucesores sobre la marcha y (3) calcula cada nuevo estado en tiempo polinomial. A continuación, mostramos como aplicar este marco para la desambiguación parcial: cambiando el criterio que se utiliza para construir los nuevos estados, desarrollamos algoritmos para diferentes niveles de ambigüedad, es decir, autómatas finitamente ambiguos y polinomialmente ambiguos. Estos algoritmos también satisfacen las condiciones (1) para sus respectivos niveles de ambigüedad, así como (2) y (3). Por ultimo, extendemos el procedimiento de desambiguación a los autómatas con peso, para los mismos niveles de ambigüedad, conservando las propiedades anteriores. El autómata resultante no siempre es finito, por lo que nos centramos en los autómatas sobre el semianillo tropical y presentamos algunas condiciones simples para garantizar la finitud en ese caso.
- ItemMenos datos y más vistas: Síntesis geométrica de vistas para mejorar la generalización en tareas de manipulación robótica(2025) Florea Matei, Daniel Vlad; Soto Arriaza, Álvaro Marcelo; Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLa eficiencia en el uso de datos sigue siendo un desafío critico en tareas de manipulación robótica, dado que la recopilación y anotación de datos de entrenamiento resulta costosa en tiempo y recursos. Trabajos previos han abordado este problema mediante distintas técnicas de aumento de datos, incluyendo perturbaciones sobre imágenes, métodos contrafactuales y enfoques basados en modelos generativos. No obstante, estos métodos no resuelven el problema fundamental de la generalización a nuevas perspectivas de cámara, ya que las políticas entrenadas desde puntos de vista fijos presentan caídas significativas en su desempeño cuando se evalúan desde nuevos ángulos. En este trabajo, proponemos una nueva técnica de síntesis de vistas, aprovechando imágenes de profundidad y reconstrucciones geométricas para generar vistas adicionales de trayectorias robóticas durante el entrenamiento, sirviendo de aumento espacial de datos. A diferencia de los enfoques previos basados en modelos generativos, nuestro método conserva la escala métrica y la geometría de la escena, asegurando observaciones físicamente consistentes. Al sintetizar múltiples vistas geométricamente consistentes a partir de una única trayectoria registrada, ampliamos de manera efectiva el conjunto de datos de entrenamiento sin necesidad de recolectar nuevas demostraciones. Los resultados experimentales muestran que las políticas entrenadas con nuestro enfoque logran una mejor generalización en diversas tareas de manipulación, en comparación con políticas entrenadas desde una o múltiples perspectivas, reduciendo considerablemente la dependencia de grandes volúmenes de datos. Este trabajo evidencia el potencial de la síntesis de vistas como una herramienta escalable y eficiente para avanzar en la eficiencia de datos en el aprendizaje robótico.
- ItemHierarchical matrix compression for fast numerical methods to simulate focused ultrasound(2025) Almuna Morales, Alberto; Wout, Elwin van't; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl ultrasonido focalizado (FUS) ha emergido como una modalidad terapéutica no invasiva y prometedora para aplicaciones que van desde el tratamiento del cáncer hasta la neuro modulación, ofreciendo una alta precisión en la focalización del objetivo médico del área a tratar. Sin embargo, para lograr terapias FUS efectivas, se requieren simulaciones precisas de la propagación de las ondas acústicas dentro del cuerpo humano con el objetivo de lograr una planificación adecuada del tratamiento específico para cada paciente, lo que exige altos recursos computacionales para manejar frecuencias y precisiones realistas. A fin de abordar el desafío de trabajar con matrices grandes y densas producidas por algunos métodos numéricos utilizados en contextos de FUS, como el Método de Elementos de Borde y Ecuaciones Integrales de Volumen y Superficie, este estudio desarrolla e implementa varias técnicas de compresión jerárquica de matrices. Logramos mejorar la estabilidad numérica de los algoritmos de compresión y los aplicamos a simulaciones de ultrasonido transcraneal utilizando una tomografía computarizada de un cráneo humano real. Nuestra metodología demostró una mejor utilización de los recursos computacionales mientras se mantienen los requisitos de precisión y frecuencia operacionales.
- ItemEstimación de Parámetros para su Aplicación a Detección y Diagnóstico de Fallas(2004) Araya Troncoso, Juan Francisco; Cipriano, Aldo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEsta Tesis tiene por objetivo general evaluar cuantitativamente diferentes métodos de estimación de parámetros en modelos invariantes y variantes en el tiempo, necesarios para el diseño de esquemas de detección y diagnóstico de fallas basados en modelos.La Tesis describe primeramente los diferentes métodos existentes para modelos lineales tanto variantes como invariantes en tiempo. También se presentan los métodos de estimación de parámetros para modelos no lineales, en particular para la clase de modelos difusos tipo Takagi-Sugeno.A continuación, se comparan 13 métodos de estimación considerando dos ejemplos de sistemas lineales y variantes en el tiempo, de primer y segundo orden, y diferentes características de variación en los parámetros. Entre los métodos estudiados se incluyen el de mínimos cuadrados recursivos, análisis con wavelets y Filtro de Kalman.Seguidamente se introduce el tema de la detección y diagnóstico de fallas basado en modelos, centrándose en los esquemas multimodelo y de estimación de parámetros.Posteriormente se comparan, aplicándolos al sistema hidráulico de tres estanques, diversos esquemas de detección y diagnóstico con estructura multimodelo y que emplean modelos lineales y modelos no lineales difusos con estructura tipo Takagi-Sugeno, con un esquema basado en estimación de parámetros empleando el Filtro de Kalman.La Tesis concluye que, para los dos ejemplos de modelos lineales, el filtro de Kalman y el filtro de Kalman Competitivo presentan el mejor comportamiento en estimación de parámetros en y fuera de línea, respectivamente. Por otra parte, los esquemas de detección y diagnóstico de fallas para el sistema hidráulico, que emplean multimodelos presentan un desempeño superior al de los esquemas que utilizan estimación de parámetros. Los esquemas multimodelos difusos que utilizan los métodos global estable y local para su identificación presentan comportamiento levemente mejor respecto a los métodos multiobjetivo y global. Por último, con los esquemas multimodelos basados en modelos difusos no se consigue un rendimiento superior respecto a los esquemas basados en modelos lineales.
- ItemDesign, construction and evaluation of the telescope interface for the TAO AIUC high resolution Y-BAND spectrograph(2025) Marambio Jiménez, Matías Ignacio; Vanzi, Leonardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl TAO AIUC High-Resolution Y-band Spectrograph (TARdYS) es un nuevo instrumento para el Observatorio Atacama de la Universidad de Tokio (TAO), un telescopio de 6.5 metros de diámetro ubicado en la cima del Cerro Chajnantor, a 5640 metros sobre el nivel del mar. Para garantizar la estabilidad térmica y mecánica necesaria para obtener datos de máxima calidad, TARdYS será instalado en un entorno controlado, con la luz alimentada desde el telescopio mediante una fibra óptica multimodo. Sin embargo, la eficiencia de este sistema alimentado por fibra esta limitado por turbulencia atmosférica. En el sitio del TAO, la turbulencia degrada la estrella a un disco de seeing de 0.6”. Esto es más grande que la fibra óptica del espectrógrafo, que tiene un diámetro de aceptación de solo 0.4” proyectados en el cielo. Esta diferencia causaría una pérdida substancial de fotones en la entrada de la fibra, limitando el rendimiento de la señal del instrumento. Esta tesis presenta el diseño completo, la construcción y la evaluación en laboratorio de una interfaz dedicada para TARdYS que incorpora un sistema de óptica adaptativa (AO) para corregir activamente estas aberraciones atmosféricas en tiempo real. El desarrollo comenzó con simulaciones de extremo a extremo para establecer parámetros críticos del sistema y predecir el rendimiento en observaciones reales, lo que guió la selección de los componentes ópticos y electrónicos. Luego, se ensambló un prototipo de laboratorio, incluyendo la construcción detallada y caracterización de un sensor de frente de onda tipo Shack-Hartmann personalizado, encargado de medir las distorsiones del frente de onda. El sistema completo de AO fue probado en configuración de lazo cerrado, demostrando corrección de aberraciones estáticas fuera del camino óptico común. Sin embargo, debido a bajo muestreo de spots e histéresis del espejo deformable, no se lograron resultados positivos bajo turbulencia dinámica simulada para replicar condiciones atmosféricas reales.