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- 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.
- ItemReinforcement learning based compliance control for dual-arm variable payload manipulation(2025) Moreno Rojas, José Andrés; Torres Torriti, Miguel Attilio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaUn novedoso marco jerárquico para la manipulación doble-brazo con cargas variables es presentado, que integra control de impedancia basado en modelos y aprendizaje por refuerzo libre de modelos mediante compensación de torque en el espacio de tareas. Un elemento central del enfoque consiste en un ajuste automatizado de la simulación en Mu-JoCo, donde la optimización de parámetros de amortiguamiento, pérdida por fricción y del armature en las articulaciones redujo el error de simulación en factores que van desde 134 hasta 3,186 veces en comparación con el modelo oficial inicial URDF FR3, lo que permitió una transferencia sim-to-real de alta fidelidad para robots Franka Research 3. El controlador de aprendizaje por refuerzo, entrenado con Soft Actor-Critic (SAC), fue evaluado para lograr una manipulación robusta en todo el rango de carga útil. La validación experimental cubrió tres tareas: colocación de objetos en un contenedor, interacción repetida en trayectoria circular sobre una superficie en el plano YZ y en el plano XY. Los resultados demuestran que el controlador de RL reduce el consumo de energía hasta en un 51% y mejora la repetibilidad hasta en un 70% en comparación con el control de impedancia de alta ganancia base, mientras mantiene una precisión en posición competitiva dentro del 20–25% respecto a este. Estos hallazgos validan la efectividad y eficiencia del método para la manipulación doble-brazo en escenarios reales con alta variabilidad.
- ItemActive learning of symbolic automata over rational numbers(2025) Hagedorn Gaete, Sebastián Alfonso; Riveros Jaeger, Cristian; Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl aprendizaje de autómatas tiene muchas aplicaciones en inteligencia artificial e ingeniería de software. Un aporte clave para estas aplicaciones es el algoritmo L⇤, introducido por (Angluin, 1987). El algoritmo L⇤ aprende autómatas deterministas (DFAs, en inglés) en tiempo polinomial cuando se provee un profesor MAT (minimally adequeate teacher). Desafortunadamente, el algoritmmo L⇤ solo puede aprender DF As sobre alfabetos finitos, lo que limita su aplicacion en escenarios más complejos. En este trabajo, extendemos el algoritmo L⇤ para aprender autómatas simbólicos, aquellos en que sus transiciones pueden usar predicados de desigualdad sobre numeros racionales, es decir, sobre alfabetos infinitos y densos. Nuestro resultado logra que el algoritmo L⇤ pueda ser aplicable en nuevos escenarios reales como RGX (reales) y series de tiempo. En adición, nuestro algoritmo propuesto es óptimo dado que realiza un número lineal de consultas al profesor con respecto al número de transiciones y el tamaño de la representación de los predicados.