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Valorization of fruits and leaves of Ficus carica L.

2026-05-01T01:04:12Z

Título : Valorization of fruits and leaves of Ficus carica L. Autor : Teruel Andreu, Candela Resumen : The fig tree (Ficus carica L.) is one of the oldest recorded fruit trees in terms of cultivation and domestication history. Native to the Middle East, its cultivation has expanded to Mediterranean and subtropical regions due to its remarkable adaptability to diverse climatic and edaphic conditions. Figs have been an integral part of the human diet since ancient times and are regarded as a symbol of health. Their therapeutic properties have been utilized in various traditional medicinal practices, such as Ayurveda, Unani, and Siddha. Certain varieties are bifera, capable of producing two harvests per year: brebas and figss. The first harvest, known as breba, does not occur in all varieties and develops from buds formed in the previous year, often located at leaf axils. These buds remain dormant until the following spring. Various environmental factors, such as winter temperature and humidity, significantly influence brebas loss. Additionally, since breba begin developing before leaves emerge, there is direct competition between foliage and fruit for resources. Consequently, breba are valued for their exclusivity and limited production. In contrast, figs develop from buds at leaf axils of shoots grown in the current year and is harvested between July and September. The main differences between brebas and figs and stem from the distinct climatic conditions under which each develops. The motivation for this doctoral thesis originates from my experience as a fig farmer. In Spain, fig cultivation is concentrated in various provinces, with Extremadura being notable for dried fig production and Alicante for breba production. In Alicante province, the most commonly cultivated variety is Colar. However, the economic viability of the second harvest (figs) is constrained by climatic conditions and high harvesting costs. As a result, between 50% and 60% of the total production remains unharvested and unmarketed. The underutilization of these fruits represents a substantial economic loss, given their high nutritional value and bioactive compound content, which could be harnessed across various industries, including food, cosmetics, and pharmaceuticals. It is crucial to highlight that the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) advocates for responsible production and consumption, with the objective of halving global per capita food waste. The overarching goal of this doctoral thesis is the physicochemical characterization of the most commercially relevant fig varieties in Spain, as well as the development and characterization of novel fig-based products.; La higuera es uno de los árboles frutales con una de las historias de cultivo y domesticación más antiguas registradas. Originaria de Oriente Medio, su cultivo se ha extendido a regiones mediterráneas y subtropicales gracias a su notable adaptabilidad a diversas condiciones climáticas y edáficas. Los higos han sido parte de la dieta humana desde tiempos remotos y se consideran un símbolo de salud. Sus propiedades terapéuticas han sido aprovechadas en distintas prácticas de medicina tradicional, como el Ayurveda, el Unani y el Siddha. Algunas variedades son bíferas y pueden producir dos cosechas al año, brevas e higos. La primera cosecha, conocida como brevas no se produce en todas las variedades, se desarrolla a partir de las yemas del año anterior, a menudo de las axilas de las hojas. Estas yemas son higos latentes que no comienzan su desarrollo hasta la primavera siguiente. Diferentes factores ambientales como la temperatura invernal y la humedad pueden afectar especialmente a la pérdida de breva. Además, el hecho de que la breva empiece a desarrollarse antes que las hojas, provoca una competencia directa entre las hojas y los frutos por los recursos. Por lo que son apreciadas por su exclusividad y producción limitada. Mientras que la principal cosecha los higos, surge de las yemas en las axilas de las hojas de los brotes que han crecido durante el año actual y se recolectan entre julio y septiembre de ahí que las principales diferencias entre breba e higos se deban a las condiciones climáticas en las que se desarrolla cada uno. La idea de esta tesis surge de mi experiencia como agricultora dedicada al cultivo de la higuera. En España, este cultivo se concentra en diversas provincias, destacándose Extremadura por la producción de higo seco y Alicante por la producción de brevas. En la provincia de Alicante, la variedad más cultivada es la Colar. Sin embargo, la viabilidad económica de la segunda cosecha (higos) se ve limitada por las condiciones climáticas, y los elevados costes de recolección. Como resultado, entre el 50 % y el 60 % de la producción queda sin recolectarse ni comercializarse. La falta de aprovechamiento de estos frutos representa una pérdida económica significativa, ya que son una fuente valiosa de nutrientes y compuestos bioactivos que podrían ser utilizados en varias industrias, industria alimentaria, cosmética y farmacéutica. Es importante destacar que la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) promueve la producción y el consumo responsables, con el objetivo de reducir a la mitad el desperdicio mundial de alimentos per cápita. El objetivo global de esta Tesis Doctoral es realizar una caracterización físicoquímica de las variedades comerciales más representativas de España, así como el desarrollo y caracterización de nuevos productos a base de frutos de higuera.

Introducing into Cultivation of the Medicinal Plant Cistus albidus L. for Optimized Production of Bioactive Compounds

2026-05-01T01:04:03Z

Título : Introducing into Cultivation of the Medicinal Plant Cistus albidus L. for Optimized Production of Bioactive Compounds Autor : Raus de Baviera Röthel, Daniel Artur Resumen : Cistus albidus L. is a traditionally used Mediterranean medicinal plant known for its extensive profile of bioactive secondary metabolites, particularly polyphenols and terpenoids, which exhibit pharmacological potential. However, its wild harvesting raises concerns regarding sustainability, standardization, and biodiversity conservation. This study aims to explore the domestication potential of C. albidus as a cultivated medicinal plant by optimizing agronomic practices to enhance biomass production and the yield of bioactive compounds. This study investigates the effects of controlled cultivation conditions, including organic fertilization, mycorrhizal inoculation, and harvest timing, on phytochemical profiles and evaluates the species’ germination and survival strategies in an ecological context. A multi-phase approach was adopted, comprising germination trials, experimental cultures, and phytochemical analyses. Seed germination was assessed under different treatments simulating natural disturbances (wildfire and water runoff) to determine key factors influencing establishment success. Cultivation trials included organic fertilization and mycorrhizal inoculation (with Rhizophagus and Glomus spp.) to evaluate their effects on plant growth and metabolite accumulation. Phytochemical profiling was conducted using Ultra-High-Performance Liquid Chromatography (UHPLC), focusing on flavanols, ellagitannins, flavonols, phenolic acids, and secoiridoids, as well as on total phenolic content and antioxidant capacity. Data were analyzed using statistical models to determine correlations between treatments, agronomic yields, harvest timing, and metabolite profiles. The results indicate that germination success is significantly influenced by hydrological processes and seed coat scarification, highlighting the species' adaptation to disturbance-driven environments. In cultivation trials, organic fertilization enhanced vegetative growth, whereas mycorrhizal inoculation triggered a stress response, leading to increased accumulation of bioactive polyphenols. Notably, flavan-3-ols reach their peak concentrations during early harvest periods, whereas phenolic acids in autumn, and ellagitannins and flavonols peak later in the plant's developmental cycle. The combination of organic fertilization and early spring harvesting schedules was found to be the most effective strategy for optimizing both biomass and phytochemical yield. These findings confirm that C. albidus can be successfully domesticated under controlled agricultural conditions while maintaining high concentrations of pharmacologically relevant compounds. The study demonstrates that agronomic factors significantly influence secondary metabolite biosynthesis, and that targeted cultivation strategies can enhance the production of specific bioactive compounds. The research highlights the potential of C. albidus as a sustainable source of plant-based pharmaceuticals, addressing both ecological conservation and industrial standardization challenges. Future research should focus on long-term cultivation effects, genetic regulation of metabolite biosynthesis, and further refinement of agronomic practices to maximize medicinal applications.; Cistus albidus L. es una planta medicinal mediterránea empleada tradicionalmente y conocida por su amplio perfil de metabolitos secundarios bioactivos, en particular polifenoles y terpenoides, con un alto potencial farmacológico. Sin embargo, su recolección en estado silvestre plantea desafíos en términos de sostenibilidad, estandarización y conservación de la biodiversidad. Este estudio tiene como objetivo explorar el potencial para el cultivo de C. albidus como planta medicinal cultivada, mediante la optimización de prácticas agronómicas para mejorar tanto la producción de biomasa como el rendimiento de obtención de compuestos bioactivos. En particular, se ha investigado los efectos de condiciones de cultivo controladas, incluyendo la fertilización orgánica, la inoculación micorrízica y el momento de la cosecha, sobre los perfiles fitoquímicos, y se ha evaluado las estrategias de germinación y supervivencia de la especie en un contexto ecológico. Durante el trabajo se ha adoptó un enfoque multifase que incluyó ensayos de germinación, cultivos experimentales y análisis fitoquímicos. La germinación de las semillas se evaluó bajo distintos tratamientos que simulaban perturbaciones naturales (incendios forestales y escorrentía) con el fin de identificar los factores clave que influyen en el éxito del establecimiento. Los ensayos de cultivo incluyeron la aplicación de fertilización orgánica y la inoculación con hongos micorrízicos (Rhizophagus y Glomus spp.) para evaluar sus efectos sobre el crecimiento vegetal y la acumulación de metabolitos secundarios. El perfil fitoquímico se determinó mediante cromatografía líquida de ultraalta resolución (UHPLC), centrándose en la cuantificación de flavanoles, elagitaninos, flavonoles, ácidos fenólicos y secoiridoides, así como en la determinación del contenido fenólico total y la capacidad antioxidante. Los datos fueron analizados mediante modelos estadísticos para evaluar las correlaciones entre los tratamientos, el rendimiento agronómico, el momento de la cosecha y la composición fitoquímica. Los resultados indican que el éxito germinativo está significativamente influenciado por los procesos hidrológicos y la escarificación de la cubierta seminal, lo que subraya la adaptación de la especie a entornos caracterizados por condiciones ambientales alteradas. En los ensayos de cultivo, la fertilización orgánica promovió el crecimiento vegetativo, mientras que la inoculación micorrízica indujo una respuesta de estrés que favoreció una mayor acumulación de polifenoles bioactivos. Específicamente, se observó que los flavan-3-oles alcanzan sus concentraciones máximas en las primeras etapas de cosecha, mientras que los ácidos fenólicos aumentan en otoño, y los elagitaninos y flavonoles presentan su mayor acumulación en fases más avanzadas del desarrollo de la planta. La combinación de fertilización orgánica con cosechas programadas a inicios de la primavera resultó ser la estrategia más eficaz para optimizar tanto la producción de biomasa como el rendimiento fitoquímico. Estos hallazgos confirman que C. albidus puede ser cultivado con éxito en condiciones agrícolas controladas, manteniendo elevadas concentraciones de compuestos farmacológicamente relevantes. El estudio demuestra que los factores agronómicos ejercen una influencia significativa sobre la biosíntesis de metabolitos secundarios y que la implementación de estrategias de cultivo dirigidas permite optimizar la producción de compuestos bioactivos específicos. La investigación resalta el potencial de C. albidus como fuente sostenible de productos farmacéuticos de origen vegetal, abordando tanto los desafíos asociados con la conservación ecológica como los requerimientos de estandarización industrial. Se recomienda que futuras investigaciones se centren en el impacto a largo plazo de las estrategias de cultivo, en la regulación genética de la biosíntesis de metabolitos y en el perfeccionamiento de las prácticas agronómicas para maximizar su aplicación en el ámbito medicinal.

Empleo de la enzima N-acetil-β-Dglucosaminidasa para la detección de mamitis en ovejas lecheras

2026-05-01T01:04:01Z

Título : Empleo de la enzima N-acetil-β-Dglucosaminidasa para la detección de mamitis en ovejas lecheras Autor : Miralles López, Yolanda Resumen : Las mamitis, son a día de hoy, uno de los mayores problemas para la producción ovina de leche, siendo la infección intramamaria su principal causa. Por un lado, provocan graves pérdidas económicas como consecuencia de una menor producción y rendimiento de la leche, de la pérdida de animales afectados, de los costes del tratamiento y de las pérdidas de leche no considerada apta para el consumo. Por otro lado, suponen un riesgo sanitario debido al consumo de productos lácteos contaminados por algunas bacterias. Y, por último, también causan un problema a nivel de bienestar animal, por el dolor que esta enfermedad puede llegar a provocar. Por lo tanto, el estudio y puesta a punto de nuevos métodos indirectos de detección de mamitis a nivel de granja es un tema de gran relevancia, ya que ayudarán a monitorizar la enfermedad y agilizar la toma de decisiones sobre el tratamiento del animal afectado y el destino de la leche. La N-acetil-β-D-glucosaminidasa (NAGasa) es una enzima que se encuentra principalmente en los leucocitos y en las células epiteliales secretoras de leche. Durante la mamitis, como resultado del proceso inflamatorio, se producen cambios en las membranas de las células y en la permeabilidad de los vasos, por lo que la NAGasa es liberada a la leche, y sus niveles se elevan durante la enfermedad. Hay estudios que apuntan, que la NAGasa podría resultar un buen indicador para la detección de la mamitis de forma automática durante el ordeño, dado el avance tecnológico conseguido en biosensores en los últimos años. Por todo esto, el objetivo de esta tesis doctoral, fue analizar el efecto de determinados factores de variación sobre la NAGasa y comprobar si es posible usar esta enzima como método de detección teniendo en cuenta la variabilidad producida por los mismos. Para ello se realizaron dos estudios en ovejas de raza Manchega de la Granja de pequeños rumiantes de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en el primero de ellos se observó de manera específica cómo afectaba la infección intramamaria (IMI) y otros los factores no infecciosos (estado de lactación, número de parto, ordeño) sobre la actividad de la enzima en la leche. En el segundo, se investigó el efecto de la instauración de la IMI sobre los valores de la enzima a lo largo de varias semanas, junto con el resto de efectos, comparándolo con animales que permanecieron libres de IMI. En ambos estudios, se analizó la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de distintos algoritmos. Los resultados mostraron que los factores no infecciosos estudiados, como el estado de lactación, el número de partos y el turno de ordeño, tuvieron un efecto estadísticamente significativo sobre los valores de NAGasa (p < 0,05). Los valores más altos se encontraron al inicio y al final de la lactación, en el ordeño de la mañana y en las glándulas de hembras multíparas que presentaban IMI. El estado de salud de la glándula fue el factor que provocó la mayor variación en los niveles de la enzima, mostrando las glándulas con IMI valores más altos que las glándulas sanas. Además, los resultados indicaron que, en las glándulas infectadas, se produjo un aumento muy marcado de los niveles de la enzima en los 4 días que siguieron a la instauración de la infección (51,57 vs 105,69 μM/min por mL). El estudio de la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de diversos algoritmos, reveló una gran eficacia de la misma. En el primer estudio, se observó que, en el caso de priorizar la sensibilidad, el algoritmo que obtuvo un mejor resultado fue el modelo que incluía NAGasa junto con el estado de lactación y el número de partos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 70%, una sensibilidad del 73% y una especificidad del 70%. En caso de priorizar la especificidad, el modelo que incluía NAGasa, el estado de lactación, el número de partos y el ordeño fue el que mejor predijo el estado de salud de la glándula mamaria, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 77%, una sensibilidad del 64% y una especificidad del 79%. En el segundo estudio, el modelo que mostró mejores resultados al priorizar la sensibilidad, fue el que identificó en un mínimo de dos días dentro de los cuatro inmediatamente posteriores a la aparición de la infección, un incremento superior al 30% en los niveles de NAGasa, en comparación con la media de los tres días previos a la infección, obteniendo una capacidad predictiva de 0,90, una precisión del 89,8%, una sensibilidad del 95,2% y una especificidad del 85,7%. Al priorizar la especificidad, el mejor modelo fue el que utilizó la misma regla, pero en un mínimo de tres días en lugar de dos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,87, una precisión del 87,8%, una sensibilidad del 81% y una especificidad del 92,9%. Se concluyó que la mamitis afecta a los niveles de la NAGasa (obteniendo los mayores valores las glándulas con mamitis infecciosa), juntamente con otros factores no infecciosos como el estado de lactación, el número de parto o la sesión de ordeño, existiendo una correlación positiva y significativa con el RCS. Al aplicar diferentes algoritmos que incluían la medición diaria de la enzima, se observó que la NAGasa es capaz de detectar la infección de la glándula mamaria dentro de los primeros 4 días después de la instauración de la infección. Esta rápida detección puede permitir reducir las pérdidas económicas, la severidad de la enfermedad y aumentar el bienestar animal. Varios de los algoritmos estudiados pueden resultar útiles para la detección de la mamitis ya que presentan una capacidad predictiva y precisión altas, así como de sensibilidad y especificidad. La elección del algoritmo dependerá de las necesidades de las explotaciones en función de si necesitan priorizar la especificidad o la sensibilidad.; Mastitis is currently one of the biggest problems for dairy sheep production, with intramammary infection being its main cause. On the one hand, it causes serious economic losses due to reduced milk production and yield, the loss of affected animals, treatment costs, and the loss of milk not considered suitable for consumption. On the other hand, it poses a health risk due to the consumption of milk contaminated by certain bacteria. Finally, it also poses an animal welfare problem due to the pain this disease can cause. Therefore, the study and development of new indirect methods for detecting mastitis at the farm level is of great importance, as they will help monitor the disease and streamline decision-making regarding the treatment of affected animals and the disposal of the milk. N-acetyl-β-D-glucosaminidase (NAGase) is an enzyme found primarily in leukocytes and milk-secreting epithelial cells. During mastitis, as a result of the inflammatory process, changes occur in cell membranes and vascular permeability, causing NAGase to be released into the milk, and its levels rise during the disease. Some studies suggest that NAGase could be a good indicator for the automatic detection of mastitis during milking, given the technological advances achieved in biosensors in recent years. Therefore, the objective of this doctoral thesis was to analyze the effect of certain variation factors on NAGase and to determine whether it is possible to use this enzyme as a detection method, taking into account the variability produced by these factors. To this end, two studies were conducted on Manchega sheep at the Small Ruminant Farm of the Miguel Hernández University in Elche. The first specifically observed how intramammary infection (IMI) and other non-infectious factors (lactation status, parity, milking) affected the enzyme's activity in milk. In the second study, the effect of IM administration on enzyme levels was investigated over several weeks, along with other effects, compared with animals that remained IMI-free. In both studies, the enzyme's predictive capacity was analyzed using different algorithms. The results showed that non-infectious factors studied, such as lactation stage, parity, and milking session, had a statistically significant effect on NAGase levels (p < 0.05). The highest values were found at the beginning and end of lactation, during morning milking, and in the glands of multiparous females with IMI. Gland health was the factor that caused the greatest variation in enzyme levels, with glands with IMI showing higher values than healthy glands. Furthermore, the results indicated that, in infected glands, there was a marked increase in enzyme levels in the 4 days following the onset of infection (51.57 vs. 105.69 μM/min per mL). The study of the enzyme's predictive capacity using various algorithms revealed its high predictive efficacy. In the first study, it was observed that when prioritizing sensitivity, the algorithm that obtained the best result was the model that included NAGase along with lactation stage and parity, obtaining a predictive capacity of 0.80, an accuracy of 70%, a sensitivity of 73%, and a specificity of 70%. While in case of prioritizing specificity, the model that included NAGase, lactation stage, parity, and milking was the one that best predicted mammary gland health, obtaining a predictive capacity of 0.80, an accuracy of 77%, a sensitivity of 64%, and a specificity of 79%. In the second study, the model that showed the best results when prioritizing sensitivity, was the one that identified, within a minimum of two days within the four immediately following the onset of infection, an increase greater than 30% in NAGase levels, compared to the average of the three days prior to infection, obtaining a predictive capacity of 0.90, an accuracy of 89.8%, a sensitivity of 95.2%, and a specificity of 85.7%. When prioritizing specificity, the best model was the one that used the same rule but with a minimum of three days instead of two, obtaining a predictive capacity of 0.87, an accuracy of 87.8%, a sensitivity of 81%, and a specificity of 92.9%. It was concluded that mastitis affects NAGase levels (with the highest values in glands with infectious mastitis), along with other non-infectious factors such as lactation stage, parity and milking session, with a positive and significant correlation with SCC. When applying different algorithms that included daily measurement of the enzyme, it was observed that NAGase is capable of detecting mammary gland infection within the first 4 days after the onset of infection. This rapid detection can reduce economic losses and disease severity, and increase animal welfare. Several of the algorithms studied may be useful for detecting mastitis, as they exhibit high predictive capacity and accuracy, as well as sensitivity and specificity. The choice of algorithm will depend on the needs of the farms, depending on whether they prioritize specificity or sensitivity

Tratamientos precosecha con melatonina y gaba y otras estrategias de conservación para incrementar la calidad de la granada

2026-05-01T01:03:59Z

Título : Tratamientos precosecha con melatonina y gaba y otras estrategias de conservación para incrementar la calidad de la granada Autor : Lorente Mento, José Manuel Resumen : La presente tesis doctoral se centra en desarrollar y evaluar estrategias para mejorar el color de la granada cv. “Mollar de Elche” y reducir los daños por frío durante el almacenamiento potcosecha, dos factores clave que influyen en la calidad y comercialización de este fruto. En este contexto, resulta importante realizar una caracterización entre diferentes variedades de granada. Este análisis comparativo es fundamental para identificar las variedades que presentan una mayor resistencia al frío y las que muestran un mejor comportamiento en términos de calidad visual, especialmente en el color. La decisión de incluir varias variedades, como Wonderful, Kingdom, Bigful, Acco, Purple Queen y Mollar de Elche, permite observar de manera detallada cómo cada cultivar responde a las bajas temperaturas y al daño por frío, lo que contribuye a entender mejor las diferencias intrínsecas entre ellos. Este enfoque proporciona un marco de referencia para seleccionar las variedades más prometedoras en términos de conservación poscosecha, lo que posteriormente permite enfocar las estrategias de mejora específicamente en la granada Mollar de Elche, buscando potenciar su resistencia al frío y mejorar su color, aspectos esenciales para su comercialización y aceptación por parte de los consumidores. La conservación poscosecha de la granada presenta diversos desafíos, especialmente debido a su sensibilidad a las temperaturas subóptimas que pueden desencadenar daños por frío y afectar negativamente la calidad del fruto. Los estudios que se presentan permiten desarrollar un conjunto de estrategias para abordar estos problemas, enfocándose en cómo las diferentes variedades de granada responden a las bajas temperaturas, así como en la aplicación de tratamientos innovadores que mejoran la resistencia del fruto y prolongan su vida útil. Estas estrategias incluyen el uso en precosecha de melatonina y ácido γ-aminobutírico (GABA), así como en poscosecha de 1-MCP, jasmonato de metilo (JaMe) y el envasado con películas biodegradables, destacando la importancia de preservar la calidad del fruto desde la cosecha hasta su almacenamiento prolongado. En este contexo, se estudiaron seis variedades de granada y se evaluó su respuesta a los daños por frío durante el almacenamiento a bajas temperaturas. Las variedades evaluadas fueron Wonderful, Kingdom, Bigful, Acco, Purple Queen y Mollar de Elche. El experimento consistió en almacenar las granadas a temperaturas inferiores a 5 ºC y posteriormente exponerlas a 20 ºC durante dos días para simular las condiciones comerciales de almacenamiento. Los resultados mostraron una gran variabilidad en la sensibilidad a los daños por frío entre los cultivares. La granada cv. “Kingdom” fue la más sensible, mientras que la variedad Mollar de Elche demostró ser la más resistente al frío, lo que subraya la importancia de seleccionar cultivares adecuados para el almacenamiento prolongado. En el estudio también destacó que la composición de los solutos en los arilos y la piel, como las antocianinas y los ácidos orgánicos (cítrico, oxálico, entre otros), está estrechamente relacionada con la sensibilidad a los daños por frío. Además, una alta proporción de calcio respecto a potasio en la corteza del fruto se correlacionó con una mayor resistencia al frío, sugiriendo que una gestión adecuada de estos minerales durante el cultivo podría ser una herramienta clave para reducir los daños producidos por las bajas temperaturas. La aplicación de tratamientos como la melatonina en precosecha, es otra estrategia prometedora para mejorar la conservación del fruto. Los resultados mostraron que la melatonina no solo aumenta los compuestos bioactivos, como las antocianinas y los fenoles, en los frutos cosechados, sino que también retrasa la pérdida de firmeza y la disminución de la acidez durante el almacenamiento. Estos efectos se traducen en una vida útil más prolongada y una mejor calidad del fruto, tanto en términos organolépticos como nutricionales, lo que hace que este tratamiento sea una herramienta eficaz para preservar la calidad del fruto por más tiempo. El ácido γ-aminobutírico (GABA), empleado en precosecha, se destacó como un tratamiento eficaz para aumentar el rendimiento de los frutos, reflejado en un mayor peso, y mejorar sus características organolépticas, factores esenciales para su comercialización. Su aplicación en diferentes dosis incrementó significativamente la intensidad del color rojo en los arilos y la corteza, un atributo clave para la aceptación de los consumidores. Además, mejoró los niveles de compuestos antioxidantes, como las antocianinas y los fenoles totales, lo que contribuye tanto a su calidad visual como a su valor nutricional. Los frutos tratados con GABA mostraron una mayor firmeza, un proceso de maduración más lento y una mejor calidad visual en términos de color durante más días de conservación, consolidándose como una herramienta valiosa para optimizar la calidad del fruto. Otra de las estrategias llevadas a cabo fue la combinación de 1-MCP y metil jasmonato (MeJA) en poscosecha, donde ha demostrado ser efectiva para preservar la calidad del fruto. Estos tratamientos, cuando se aplican juntos, mostraron un efecto sinérgico, manteniendo la firmeza del fruto, reduciendo la pérdida de peso y mejorando el contenido de polifenoles y antocianinas. Además, la combinación de 1-MCP y MeJA retrasa el proceso de maduración del fruto, lo que prolonga su vida útil y mejora su calidad visual y nutricional durante el almacenamiento. Esta estrategia resulta particularmente prometedora ya que ofrece una solución eficaz para mitigar los daños poscosecha y mantener la calidad del fruto por más tiempo. Finalmente, también se abordó una solución sostenible mediante el uso de envolturas plásticas biodegradables en el envasado de los frutos en poscosecha. El estudio mostró que las envolturas de PBAT-PLA (Nature Fresh®) constituyen una alternativa viable a los materiales plásticos convencionales (LLDPE) para mantener la calidad del fruto durante el almacenamiento. Aunque los frutos envasados con PBAT-PLA presentaron una mayor pérdida de peso en comparación con los materiales tradicionales, no se observó un impacto significativo en la calidad visual ni en los atributos esenciales del fruto, como el color y los compuestos antioxidantes. Este enfoque no solo permite preservar la calidad del fruto, sino que también contribuye a minimizar el impacto ambiental, alineándose con las tendencias globales hacia la sostenibilidad en el sector agrícola. Dicha estrategia se vincula estrechamente con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, específicamente el ODS 12, relativo a la producción y el consumo sostenibles, y el ODS 13, centrado en la acción climática. La implementación de materiales biodegradables en el ámbito poscosecha no solo contribuye a la mitigación de la contaminación plástica, sino que también favorece la transición hacia sistemas agrícolas más sostenibles y resilientes, con un enfoque integral en la protección del medio ambiente y el cumplimiento de metas globales en materia de sostenibilidad. Notas: Programa de Doctorado en Recursos y Tecnologías Agrarias, Agroambientales y Alimentarias por la Universidad Miguel Hernández de Elche

Aplicación de elicitores de origen natural en precosecha y postcosecha como herramienta para mejorar la calidad de pitahaya en la cosecha y durante el almacenamiento

2026-05-01T01:03:58Z

Título : Aplicación de elicitores de origen natural en precosecha y postcosecha como herramienta para mejorar la calidad de pitahaya en la cosecha y durante el almacenamiento Autor : Erazo Lara, Alex Estuardo Resumen : La pitahaya amarilla se encuentra dentro de los frutos tropicales emergentes, a nivel mundial en los últimos años se ha incrementado su consumo y se debe principalmente al aumento de los ingresos y al cambio de las preferencias de los consumidores que cada vez se preocupan por una alimentación saludable y equilibrada. Dentro de las frutas tropicales emergentes, a nivel mundial la pitahaya es una de las más comercializadas con cantidades que varían entre 800.000 toneladas a 1,2 millones de toneladas en promedio anual (período del 2019 al 2023). En Ecuador en el año 2023 las exportaciones de pitahaya rompieron récord, alcanzando USD 171,7 millones valor FOB, lo que representó un incremento del 72% respecto a 2022, consolidándose como uno de los principales productos no tradicionales de exportación. Las regiones tropicales y subtropicales de Ecuador son aptas para este cultivo, siendo la variedad amarilla (pulpa blanca y piel amarilla) con mayor extensión de cultivo (90%) en relación con la pitahaya roja. La mayor parte de las plantaciones de pitahaya amarilla se encuentra en la Provincia de Morona Santiago, lugar donde presentan los más elevados índices de productividad. El consumo de la pitahaya amarilla, en su mayoría es como fruta fresca que no solo aporta azúcares simples y fibra dietética, sino que también es rica en antioxidantes, destacando el ácido málico y ascórbico, compuestos fenólicos (ácido gálico), carotenoides presentes en la piel (cáscara) y en menor cantidad en la pulpa. Los minerales más relevantes en la piel son el potasio, fósforo, calcio, zing y hierro. La pitahaya es susceptible a daños por frío si se almacena a temperaturas inferiores a 10 °C, estos daños se manifiestan como oscurecimiento de la piel, manchas acuosas y aumento de la susceptibilidad a patógenos. La falta de conocimiento sobre los protocolos de manejo pre y poscosecha provoca que esté expuesto a temperaturas y humedades relativas inadecuadas, manejo brusco que ocasiona golpes, cortes y compresiones que aceleran los procesos de respiración y transpiración de la fruta, reduciendo su calidad y vida útil. En respuesta a la creciente demanda de alimentos frente a restricciones legales sobre el uso de químicos antes y después de la cosecha, los consumidores cada vez están más preocupados en alimentarse de manera saludable. En este sentido, la aplicación de compuestos de origen natural y derivados de las plantas puede ser una alternativa. Se han realizado investigaciones relacionadas con tratamientos pre y pos-recolección con compuestos innovadores de origen natural que puedan sustituir a los productos sintéticos para incrementar la calidad de la frutas y hortalizas. Investigaciones recientes han demostrado que el uso de tratamientos pre y poscosecha con elicitores como los jamonatos y salicilatos fortalecen y participan en numerosos procesos fisiológicos de su desarrollo, como en la defensa contra estreses bióticos y abióticos, en el sistema antioxidante del fruto y la mejora en la tolerancia al frío. Es limitada la literatura científica sobre el efecto de la aplicación pre y posrecolección de estos compuestos sobre la vida útil y la calidad de la pitahaya amarilla (Selenicereus megalanthus Haw). Por ello, el objetivo de esta Tesis Doctoral es aportar con soluciones frente a la problemática de la reducida vida útil y la calidad del fruto de pitahaya amarilla mediante tratamientos pre-recolección con jasmonato de metilo (JaMe), salicilato de metilo (SaMe), ácido salicílico (AS) y ácido oxálico (AO) y tratamientos pos-recolección con JaMe y SaMe. Además, se evaluó su incidencia en las propiedades de la piel como posible alternativa de uso en la industria farmacéutica y alimentaria. Los tratamientos pre-recolección bajo invernadero, se realizaron mediante pulverización foliar en 4 momentos clave del crecimiento del fruto, la primera empezó luego de la polinización, se aplicaron cuatro elicitores (JaMe, SaMe, AS y AO), todos ellos a concentraciones de 1, 5 y 10 mM, conteniendo un 0,5% de Tween 20 como surfactante. En el segundo año se aplicaron en pre-recolección las mejores dosis del primer año de JaMe y SaMe a 0,1 mM, y AS y AO a 5 mM, conteniendo un 0,5% deTween 20 como surfactante y se usaron las mismas épocas y frecuencias del primer año y se analizó la evolución de la calidad del fruto durante la conservación. En estos experimentos se evaluaron en la pulpa: el rendimiento, número de frutos, el peso del fruto, el porcentaje de pulpa y piel, los sólidos solubles totales (SST), la acidez titulable (AT), la firmeza, fenoles y carotenoides totales. En la piel se evaluó los compuestos fenólicos, carotenoides totales, macronutrientes y micronutrientes. En el tercer año los tratamientos post-recolección se realizaron en el Cantón Palora, Ecuador, en tanto que los análisis pos-recolección y almacenamiento se realizó en la UMH-España. Al momento de la cosecha se evaluó el peso y color de la piel de cada fruto y luego se realizó inmersiones durante 8 minutos, con SaMe y JaMe a 0,1 mM conteniendo conteniendo un 0,5% de Tween 20 como surfactante, excepto los frutos control que se sumergieron en agua. Se realizaron experimentos de conservación a 2 y 10 ºC durante 55 días, y se evaluó cada dos semanas la calidad organoléptica, nutritiva y funcional de la pulpa, los compuestos bioactivos y actividad antioxidante en la piel. Los resultados de esta Tesis Doctoral han demostrado que los tratamientos prerecolección de JaMe, SaMe, AS, AO mejoraron el tamaño del fruto, el rendimiento del cultivo y el peso del fruto en comparación con los frutos control, aunque los resultados dependieron del elicitor probado y las dosis aplicadas. Los niveles más altos y bajos de SST se encontraron en las frutas tratadas SaMe 10 mM y JaMe 5 mM, respectivamente, mientras que el mayor contenido de AT se observó en las frutas tratadas con AS 5 mM. La firmeza solo mejoró en las frutas tratadas con JaMe. Las mejores concentraciones en el segundo año mostraron que SaMe adelantó la maduración de la fruta, presentando mayores SST, menor AT y firmeza que las frutas tratadas con JaMe, lo que demostró un proceso de maduración retardado. Todos los tratamientos indujeron una mayor concentración de polifenoles durante el almacenamiento. Respecto al uso alternativo de la cáscara como subproducto, la aplicación de elicitores naturales incrementó significativamente el contenido de polifenoles, carotenoides, macronutrientes y micronutrientes en la piel, especialmente SaMe que puede utilizarse como compuesto bioactivo en la industria alimentaria. Sin embargo, los tratamientos realizados en poscosecha del fruto de pitahaya amarilla, con SaMe a 0,1 mM y JaMe a 0,1 mM no mostraron efectos significativos en los parámetros de calidad organoléptica, nutritiva y funcional analizados, posiblemente porque las dosis y/o los tiempos de inmersión aplicados no fueron adecuados. Finalmente, esta investigación demostró que la aplicación de elicitores naturales en precosecha, como jasmonato de metilo (JaMe), salicilato de metilo (SaMe), ácido salicílico (AS) y ácido oxálico (AO), en concentraciones específicas, constituye una estrategia efectiva y segura para mejorar la calidad, funcionalidad y vida útil del fruto de pitahaya amarilla. Con fines prácticos se podría utilizar JaMe a 1 mM (en pre y poscosecha). Estos hallazgos ofrecen una solución práctica y sostenible a una problemática global, que es producir alimentos de calidad con el menor impacto al medio ambiente. Notas: Programa de Doctorado en Recursos y Tecnologías Agrarias, Agroambientales y Alimentarias

Diseño, implementación y entrenamiento de interfaces cerebro-máquina basadas en eventos de la marcha para control de exoesqueletos

2026-03-17T02:08:37Z

Título : Diseño, implementación y entrenamiento de interfaces cerebro-máquina basadas en eventos de la marcha para control de exoesqueletos Autor : Quiles Zamora, Vicente Resumen : Las enfermedades que afectan las funciones motoras, como la lesión de la médula (por sus siglas, LM) y el accidente cerebrovascular (por sus siglas, ACV), representan desafíos significativos para la salud pública a nivel mundial. La LM ocurre como resultado de un traumatismo que produce un daño total o incompleto (por sus siglas, LMi) sobre las neuronas motoras del sistema nervioso central, afectando los nervios que transportan los mensajes entre el cerebro y el resto del cuerpo, lo que genera una degradación total o parcial de la función motora. Por otro lado, el ACV ocurre cuando el flujo sanguíneo en una zona del cerebro se ve comprometido, ya sea por una obstrucción o por la rotura de un vaso sanguíneo, provocando muerte celular que puede causar degeneración motora y daño cognitivo. Un dato alarmante es que, cada año, 15 millones de personas sufren un ACV, de las cuales cinco millones fallecen y otras cinco millones quedan con discapacidades permanentes. De manera similar, se estima que más de 15 millones de personas viven con LM en todo el mundo, enfrentando no solo limitaciones físicas, sino también barreras sociales que agravan su condición. Ambas enfermedades presentan cierto pronóstico de mejora e, incluso, dependiendo del daño causado, es posible recuperar la función perdida de manera completa con la rehabilitación adecuada. Una intervención temprana e intensiva, adaptada al grado de afectación y a las necesidades específicas del paciente, es crucial para favorecer la readaptación y la recuperación de habilidades. Durante este proceso, se generan nuevas conexiones a nivel cerebral y en menor grado en las neuronas de la médula espinal, en un proceso conocido como plasticidad neuronal. Las terapias robóticas y neuromotoras ofrecen un enfoque prometedor al permitir repeticiones controladas y prolongadas, lo cual es fundamental para mejorar la función motora. Además, en las etapas en las que el paciente busca recuperar su independencia, estas herramientas pueden ser un recurso valioso para la asistencia y el apoyo en su vida diaria. Entre las herramientas robóticas y neuromotoras más utilizadas en rehabilitación se incluyen exoesqueletos, sistemas de estimulación eléctrica y dispositivos de realidad virtual. Los exoesqueletos, en particular, se destacan por su capacidad de asistencia y rehabilitación, pudiendo ser controlados de diversas formas, como mediante un joystick, comandos de voz o incluso por la actividad muscular o cerebral. Cerrar el bucle de control a través de la actividad cerebral supone una forma intuitiva de recuperar las funciones perdidas. Esta actividad cerebral se registra en la superficie del cuero cabelludo mediante electrodos no invasivos, utilizando una técnica llamada electroencefalografía (por sus siglas, EEG) y se convierte en comandos de control para el manejo de exoesqueletos robóticos. Este tipo de sistemas, que establecen una comunicación entre la persona y la máquina, son conocidos como interfaces cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés Brain-Machine Interface), pueden ser diseñados con fines de rehabilitación, asistencia o ambos. Dependiendo de su configuración, el control puede basarse en distintos tipos de comandos neuromotores, que se clasifican en dos categorías: eventos externos, que responden a estímulos sensoriales del entorno, y eventos internos, como la intención motora del usuario. En este último caso, se emplean técnicas como la imaginación motora (MI, por sus siglas en inglés Motor Imagery) o la intención, y ambas suelen estar caracterizadas por un cambio en los ritmos cerebrales alfa y beta. La presente tesis se desarrolla en dos líneas de investigación. La primera se centra en el diseño de protocolos de análisis y clasificación para una aplicación en tiempo real capaz de decodificar, a través del EEG, las acciones del sujeto para el control de exoesqueletos robóticos. Para lograr una decodificación natural de las acciones del sujeto (no forzada ni artificial), se ha optado por el paradigma de intención, el cual se basa en decodificar la actividad relacionada con la intención motora momentos antes de que el sujeto realice la acción (estados de conciencia previos a la ejecución del acto motor). Inicialmente, se diseñaron dos BMI: una para detectar la intención de cambiar de velocidad y otra para detectar la intención de cambiar de dirección. La primera fue probada con éxito utilizando un exoesqueleto de miembro inferior, permitiendo a los sujetos cambiar de velocidad a voluntad. En el segundo caso, aunque no se disponía de un exoesqueleto de miembro inferior que permitiese cambiar de dirección, la BMI de dirección fue validada en tiempo real mediante la simulación de la intención de giro en una pantalla. Además, se diseñó una tercera BMI para detectar la intención del usuario de parar ante un obstáculo inesperado, basada en estímulos externos y potenciales de error. Cuando se detectaba esta intención, se activaba automáticamente el comando de parada del dispositivo. Esta tercera BMI fue probada de forma efectiva con pacientes con LMi. Por último, la segunda línea se basa en el diseño de un protocolo de estimulación transcraneal por corriente directa (tDCS, por sus siglas en inglés transcranial Direct Current Stimulation) del área cerebral relacionada con el procesamiento de información motora del miembro inferior. El objetivo principal es evaluar si se produce una mejora funcional en la recuperación física, además de evaluar si esto se produce a través de los mecanismos de plasticidad neuronal y tienen repercusión en la rapidez y eficiencia del aprendizaje motor dentro de un sistema BMI. En la presente tesis se plantean dos estudios que aportan evidencia sobre este propósito. En primer lugar, se propone un trabajo con pacientes de ACV, en el que se combina una terapia de estimulación con una BMI con retroalimentación visual (feedback). Tras un análisis de los resultados se discuten las limitaciones y posibles mejoras para este tipo de terapias neuromotoras en el ámbito clínico. Posteriormente, se plantea un análisis y revisión de la bibliografía para ayudar al diseño y mejora de estos protocolos de estimulación.; Motor function disorders, such as spinal cord injury (SCI) and stroke, represent significant public health challenges worldwide. SCI results from trauma that causes complete or incomplete damage (iSCI) to the motor neurons of the central nervous system, affecting the nerves that transmit messages between the brain and the rest of the body. This leads to a total or partial degradation of motor function. On the other hand, a stroke occurs when blood flow to a región of the brain is compromised, either by an obstruction or the rupture of a blood vessel, causing cell death that can result in motor degeneration and cognitive impairment. An alarming statistic is that each year, 15 million people suffer a stroke, of which five million die and another five million are left with permanent disabilities. Similarly, it is estimated that over 15 million people live with SCI worldwide, facing not only physical limitations but also social barriers that exacerbate their condition. Both conditions have a certain prognosis for improvement, and depending on the extent of the damage, it is possible to fully recover lost functions with appropriate rehabilitation. Early and intensive intervention, tailored to the degree of impairment and the specific needs of the patient, is crucial to promote readjustment and the recovery of skills. During this process, new connections are formed at the cerebral level and, to a lesser extent, in the neurons of the spinal cord, in a process known as neuronal plasticity. Robotic and neuromotor therapies offer a promising approach by allowing controlled and prolonged repetitions, which are essential for improving motor function. Additionally, in the stages where the patient seeks to regain independence, these tools can be a valuable resource for assistance and support in daily life. Among the most commonly used robotic and neuromotor tools in rehabilitation are exoskeletons, electrical stimulation systems, and virtual reality devices. Exoskeletons, in particular, stand out for their ability to provide assistance and rehabilitation, and they can be controlled in various ways, such as through a joystick, voice commands, or even by muscular or brain activity. In the latter case, the electrical activity recorded on the surface of the scalp using non-invasive electrodes in a technique called electroencephalography (EEG) is converted into control commands for managing robotic exoskeletons. Robotic and neuromotor tools frequently used in rehabilitation include exoskeletons, electrical stimulation systems, and virtual reality devices. Exoskeletons, in particular, are notable for their assistance and rehabilitation capabilities, and they can be controlled in various ways, such as with a joystick, voice commands, or even through muscular or brain activity. Closing the control loop through brain activity represents an intuitive way to recover lost functions. This brain activity is recorded on the scalp’s surface using non-invasive electrodes through a technique called electroencephalography (EEG) and is converted into control commands for managing robotic exoskeletons. These systems, which establish communication between the person and the machine, are known as brain-machine interfaces (BMI) and can be designed for rehabilitation, assistance, or both. Depending on their configuration, control can be based on different types of neuromotor commands, which are classified into two categories: external events, which respond to sensory stimuli from the environment, and internal events, such as the user’s motor intention. In the latter case, techniques like motor imagery (MI) or intention are employed, both typically characterized by changes in alpha and beta brain rhythms. This thesis is developed along two lines of research. The first focuses on designing analysis and classification protocols for a real-time application capable of decoding the subject’s actions through EEG for controlling robotic exoskeletons. To achieve a natural decoding of the subject’s actions (not forced or artificial), the intention paradigm was chosen, which is based on decoding activity related to motor intention moments before the subject performs the action (states of consciousness preceding the execution of the motor act). Initially, two BMIs were designed: one to detect the intention to change speed and another to detect the intention to change direction. The first was successfully tested using a lower limb exoskeleton, allowing subjects to change speed at will. In the second case, although a lower limb exoskeleton capable of changing direction was not available, the direction BMI was validated in real-time by simulating the intention to turn on a screen. Additionally, a third BMI was designed to detect the user’s intention to stop upon encountering an unexpected obstacle, based on external stimuli and error potentials. When this intention was detected, the device’s stop command was automatically activated. This third BMI was effectively tested with patients with incomplete SCI. Lastly, the second line of research is based on designing a protocol for transcranial direct current stimulation (tDCS) of the brain area related to processing motor information of the lower limb. The main objective is to evaluate whether functional improvement in physical recovery occurs, as well as to assess if this improvement is achieved through neuronal plasticity mechanisms and impacts the speed and efficiency of motor learning within a BMI system. This thesis presents two studies that provide evidence for this purpose. Firstly, a study with stroke patients is proposed, combining stimulation therapy with a BMI that includes visual feedback. After analyzing the results, the limitations and potential improvements for these types of neuromotor therapies in the clinical setting are discussed. Subsequently, a literature analysis and review are presented to aid in the design and enhancement of these stimulation protocols.

5G NR V2X Communications for Connected and Automated Vehicles

2026-03-14T02:13:39Z

Título : 5G NR V2X Communications for Connected and Automated Vehicles Autor : Molina Galán, Alejandro Resumen : Los vehículos autónomos dependen de sensores integrados para conducir con poca o ninguna intervención humana. En los últimos años, el rendimiento de los sensores en los vehículos autónomos ha mejorado significativamente en términos de alcance de percepción y precisión de detección. Sin embargo, la efectividad de los sensores aún puede verse comprometida por condiciones climáticas adversas, obstáculos u otros factores, lo que puede afectar negativamente a la seguridad y eficiencia de los vehículos autónomos. Los vehículos conectados y autónomos pueden mitigar estos problemas a través de comunicaciones V2X (Vehicle-to-Everything), que permiten a los vehículos compartir datos entre sí. Gracias a las comunicaciones V2X, los vehículos conectados y autónomos pueden implementar servicios V2X avanzados como la percepción cooperativa y la conducción cooperativa para mejorar tanto la seguridad como la eficiencia del tráfico. La percepción cooperativa implica el intercambio de datos percibidos por los sensores sobre el entorno de conducción a través de las comunicaciones V2X. Esto permite a los vehículos complementar los datos obtenidos con sus sensores a bordo con los datos obtenidos por los sensores de los vehículos que tienen alrededor e intercambiados mediante V2X. La conducción cooperativa permite que los vehículos conectados y autónomos compartan sus intenciones de conducción y coordinen sus maniobras, lo cual es clave para realizar las maniobras de una manera más segura y eficiente. El 3rd Generation Partnership Project (3GPP) publicó el estándar 5G NR (New Radio) V2X en la Release 16. El estándar 3GPP 5G NR V2X (o NR V2X) soporta comunicaciones directas o sidelink (SL) de Vehículo a Vehículo (V2V) y de Vehículo a Infraestructura (V2I) y complementa a LTE V2X (es decir, el predecesor de NR V2X) que fue diseñado para servicios V2X básicos de seguridad vial. NR V2X ha sido diseñado para soportar servicios V2X avanzados para la conducción conectada y autónoma (como la percepción y conducción cooperativa) que tienen requisitos estrictos, por ejemplo, en términos de latencia y fiabilidad. Con este objetivo, NR V2X introduce dos modos de operación: modo 1 y modo 2. En el modo 1, la infraestructura celular gestiona y selecciona los recursos de comunicación para cada comunicación SL, mientras que en el modo 2, los vehículos seleccionan y gestionan los recursos radio de forma autónoma sin el apoyo de la infraestructura celular. En el modo 2, los vehículos también pueden reservar recursos radio de forma autónoma para sus futuras transmisiones de paquetes anunciando la reserva de recursos radio a los otros vehículos. La fase inicial de esta tesis coincide con la fase final del proceso de estandarización de NR V2X. Cuando se publica un nuevo estándar, es esencial estudiar su funcionalidad y evaluar su rendimiento. La evaluación del rendimiento proporciona los conocimientos necesarios para diseñar mejoras. En este contexto, esta tesis estudia, evalúa y mejora el estándar NR V2X, centrándose en la evaluación a nivel de sistema de las comunicaciones NR V2X modo 2. Esta tesis se centra en NR V2X modo 2 ya que asegura que la provisión de servicios V2X no esté limitada por la disponibilidad de cobertura celular. En la fase inicial de esta tesis no existía en la comunidad investigadora un simulador de código abierto de NR V2X modo 2. Esta tesis ha implementado un simulador de NR V2X modo 2 que cumple con los estándares 3GPP y sigue las directrices de evaluación del 3GPP. Este simulador ha sido utilizado en esta tesis para evaluar el estándar NR V2X modo 2 y las diferentes propuestas. Esta tesis primero se enfoca en analizar la eficiencia de NR V2X modo 2 para soportar servicios V2X avanzados. Estos servicios generan tráfico V2X aperiódico de tamaño variable según el 3GPP. Estudios anteriores demostraron que los patrones de tráfico variable impactan significativamente en la operación y el rendimiento de LTE V2X modo 4 (es decir, el análogo de NR V2X modo 2) debido a ciertas ineficiencias de la MAC (Medium Access Control). NR V2X modo 2 introduce nuevas características MAC para soportar servicios V2X avanzados para la conducción conectada y autónoma. Una de estas características es el mecanismo de re-evaluación o re-evaluation mechanism diseñado para detectar y evitar colisiones de paquetes. El mecanismo de re-evaluación es un mecanismo obligatorio que chequea antes de cada transmisión si los recursos seleccionados aún están disponibles. Si otro vehículo ha reservado los mismos recursos, el mecanismo de re-evaluación selecciona nuevos recursos. Estudios previos habían evaluado el rendimiento de NR V2X modo 2 con diferentes patrones de tráfico. Sin embargo, estos estudios no implementaban el mecanismo de re-evaluación. Además, estos estudios solo consideraban tráfico V2X periódico o aperiódico de tamaño fijo. Sin embargo, las directrices de la metodología de evaluación del 3GPP para NR V2X recomiendan modelos de generación de tráfico para servicios V2X avanzados que también incluyen tráfico de tamaño variable. El estudio realizado en esta tesis representa entonces la primera evaluación existente en la comunidad investigadora de una implementación completamente conforme al estándar NR V2X modo 2 con los patrones de tráfico recomendados por el 3GPP para servicios V2X avanzados. Este estudio muestra que NR V2X modo 2 aún experimenta desafíos a nivel MAC para soportar eficientemente tráfico aperiódico de tamaño variable. Esta tesis también realiza un análisis y evaluación en profundidad del impacto del mecanismo de re-evaluación en la operación y el rendimiento de NR V2X modo 2. Este estudio es el primero que analiza cuándo y por qué el mecanismo de re-evaluación es efectivo o no en la detección y prevención de colisiones de paquetes. El estudio llevado a cabo en esta tesis considera vehículos transmitiendo paquetes periódicos o aperiódicos de tamaño fijo o variable, siguiendo las directrices del 3GPP. El estudio muestra que el mecanismo de re-evaluación evita de forma efectiva las colisiones de paquetes con tráfico periódico de tamaño fijo, pero su impacto es pequeño ya que el número de colisiones de paquetes detectadas por el mecanismo de re-evaluación es bajo con este tráfico. Con tráfico aperiódico de tamaño variable, la efectividad del mecanismo de re-evaluación disminuye. NR V2X modo 2 permite que los vehículos realicen retransmisiones (es decir, más de una transmisión por paquete). La efectividad del mecanismo de re-evaluación para detectar y evitar colisiones mejora cuando se consideran las retransmisiones. Sin embargo, el impacto del mecanismo de re-evaluación en el rendimiento de NR V2X modo 2 es pequeño ya que el beneficio de las retransmisiones prevalece sobre las ganancias obtenidas con las colisiones de paquetes evitadas con el mecanismo de re-evaluación. El mecanismo de re-evaluación chequea antes de cada transmisión si los recursos seleccionados aún están disponibles (es decir, si otro vehículo no los ha reservado). Si otro vehículo ha reservado los mismos recursos, el mecanismo de re-evaluación selecciona nuevos recursos. El estándar 3GPP permite diferentes estrategias para determinar cuándo y con qué frecuencia realizar estos chequeos asociados con el mecanismo de re-evaluación. Esta tesis también evalúa el impacto de diferentes estrategias de chequeo del mecanismo de re-evaluación en el rendimiento de NR V2X modo 2 con tráfico aperiódico de tamaño variable. En particular, esta tesis evalúa dos estrategias diferentes propuestas por el estándar 3GPP para NR V2X modo 2 (que esta tesis denomina estrategias one-slot y all-slots). La evaluación llevada a cabo en esta tesis muestra que las dos estrategias del estándar presentan un equilibrio entre la latencia de transmisión y el coste computacional del mecanismo de reevaluación. Esta tesis propone entonces una estrategia alternativa (estrategia first-slot) que reduce la latencia de transmisión y el coste computacional sin degradar la fiabilidad de las transmisiones de NR V2X modo 2. Esta tesis muestra que el mecanismo de re-evaluación no es completamente efectivo para evitar las colisiones de paquetes generadas por tráfico aperiódico de tamaño variable porque muchas de las colisiones detectadas finalmente no ocurren, y seleccionar nuevos recursos con el mecanismo de re-evaluación aumenta el riesgo de colisiones de paquetes. Para abordar esta ineficiencia, esta tesis propone un mecanismo de re-evaluación selectivo (selective re-evaluation mechanism) que solo selecciona nuevos recursos cuando el vehículo está seguro de que una colisión detectada va a ocurrir, lo cual es el caso cuando la colisión se detecta con una reserva para una retransmisión de un paquete. El mecanismo de reevaluación selectivo es por lo tanto aplicable solo cuando NR V2X modo 2 está configurado con retransmisiones. Esta tesis muestra que el mecanismo de re-evaluación selectivo propuesto mejora la fiabilidad y la latencia de las comunicaciones NR V2X modo 2. Esta tesis también propone la técnica V2X Rebroadcasting, que puede aplicarse cuando NR V2X modo 2 está configurado para realizar una transmisión por paquete (es decir, sin retransmisiones). V2X Rebroadcasting mejora la eficiencia de la MAC de NR V2X para cualquier mensaje y patrón de tráfico V2X. Una de las ineficiencias predominantes que NR V2X modo 2 experimenta con el tráfico aperiódico de tamaño variable es causada por reservas no utilizadas. Las reservas no utilizadas ocurren cuando un vehículo reserva un recurso radio, pero finalmente no lo usa porque no tiene un paquete para transmitir en el momento de la reserva. El vehículo no puede informar a otros vehículos sobre los recursos que reserva para la siguiente transmisión, y esto aumenta el riesgo de colisiones de paquetes. Para reducir este riesgo, V2X Rebroadcasting permite a los vehículos retransmitir o rebroadcastear paquetes de otros vehículos en reservas no utilizadas. Al hacerlo, el vehículo puede utilizar el paquete rebroadcasteado para reservar recursos para su próxima transmisión, y por lo tanto reduce el riesgo de colisiones de paquetes. Además, la propuesta aumenta la fiabilidad de los paquetes rebroadcasteados. Los resultados demuestran que V2X Rebroadcasting reduce la probabilidad de colisiones de paquetes y mejora la fiabilidad de las comunicaciones V2X en comparación con el estándar NR V2X modo 2.; Automated vehicles rely on embedded sensors to drive with low or no human intervention. In recent years, the performance of sensors in automated vehicles has greatly improved in terms of perception range and detection accuracy. However, the effectiveness of sensors can still be compromised by adverse weather conditions, obstacles, or other factors, which can negatively impact the safety and efficiency of automated vehicles. Connected and Automated Vehicles (CAVs) can mitigate these issues through V2X (Vehicle-to-Everything) communications, which allow vehicles to share data with each other. Thanks to V2X communications, CAVs can implement advanced V2X services such as cooperative perception and cooperative driving to enhance both traffic safety and efficiency. Cooperative perception involves the exchange of data perceived by the sensors about the driving environment through V2X communications. This allows vehicles to complement the data obtained with their on-board sensors with data obtained by the sensors of surrounding vehicles. Cooperative driving enables CAVs to share their driving intentions and coordinate their manoeuvres which is key to achieve a smoother and safer traffic flow. The 3rd Generation Partnership Project (3GPP) published the 5G NR (New Radio) V2X standard in Release 16. The 3GPP 5G NR V2X (or NR V2X) standard supports direct or sidelink (SL) Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communications and complements LTE V2X (i.e. the NR V2X predecessor) that was designed for basic awareness services. NR V2X has been designed to support advanced V2X services for connected and automated driving (such as cooperative perception and driving) which have stringent requirements, e.g. in terms of latency and reliability. To this aim, NR V2X introduces two operating modes: mode 1 and mode 2. In mode 1, the celular infrastructure manages and selects the communication resources for each SL communication, while in mode 2, vehicles autonomously select and manage radio resources without the support of the cellular infrastructure. In mode 2, vehicles can also autonomously reserve radio resources for their future packet transmissions by announcing the reservation of radio resources to the other vehicles. The initial phase of this thesis coincides with the final phase of the NR V2X standardization process. When a new standard is published, it is essential to study its functionality and evaluate its performance. Performance evaluation provides the necessary insights to design improvements. In this context, this thesis studies, evaluates, and improves the NR V2X standard, with a focus on the system-level evaluation of NR V2X mode 2 communications. This thesis focuses on NR V2X mode 2 as it ensures that V2X service provisioning is not limited by the availability of cellular coverage. At the initial phase of this thesis, there were no open-source NR V2X mode 2 simulators available in the community. This thesis has included the implementation of an NR V2X mode 2 simulator that adheres to the 3GPP standards and follows the 3GPP evaluation guidelines. This simulator has been utilized in this thesis to evaluate the NR V2X mode 2 standard and the different proposals. This thesis first focuses on analyzing the efficiency of NR V2X mode 2 to support advanced V2X services. These services are expected to generate aperiodic V2X traffic of variable size according to 3GPP. Variable traffic patterns were shown to significantly impact the operation and performance of LTE V2X mode 4 (i.e. the counterpart of NR V2X mode 2) due to certain MAC (Medium Access Control) inefficiencies. NR V2X mode 2 introduces novel MAC features to support advanced V2X services for connected and automated driving. One of these features is the re-evaluation mechanism designed to detect and avoid packet collisions. The re-evaluation mechanism is a mandatory MAC feature that checks before every transmission if the selected resources are still available. If another vehicle has reserved the same resources, the re-evaluation mechanism selects new resources. Previous studies had evaluated the performance of NR V2X mode 2 under different traffic patterns. However, these studies did not implement the re-evaluation mechanism. In addition, these studies only considered periodic or aperiodic V2X traffic of fixed size. However, the 3GPP evaluation methodology guidelines for NR V2X recommend traffic generation models for advanced V2X services that also include traffic of variable size. The study conducted in this thesis is then the first evaluation of a fully standard compliant implementation of NR V2X mode 2 under the traffic patterns recommended by 3GPP for advanced V2X services. This study shows that NR V2X mode 2 still faces MAC challenges to efficiently support aperiodic traffic of variable size. This thesis also conducts an in-depth analysis and evaluation of the impact of the reevaluation mechanism on the operation and performance of NR V2X mode 2. This study is the first that analyzes when and why re-evaluation is effective or not in detecting and avoiding packet collisions. The analysis considers vehicles transmitting periodic or aperiodic packets of fixed or variable size, following 3GPP guidelines. The study shows reevaluation effectively avoids packet collisions with periodic traffic of fixed size, but its impact is small since the number of packet collisions detected by re-evaluation is low with this traffic. With aperiodic traffic of variable size, the effectiveness of re-evaluation decreases. NR V2X mode 2 allows vehicles to perform retransmissions (i.e. more than one transmission per packet). The effectiveness of re-evaluation to detect and avoid collisions improves when retransmissions are considered. However, the impact of re-evaluation on the performance of NR V2X mode 2 is small since the benefit of retransmissions prevails over the gains obtained with the packet collisions avoided with re-evaluation. The re-evaluation mechanism checks before every transmission whether the selected resources are still available (i.e., they have not been reserved by another vehicle). If another vehicle has reserved the same resources, the re-evaluation mechanism selects new resources. The 3GPP standard allows different strategies for when and how often to perform these checks associated with the re-evaluation mechanism. This thesis also evaluates the impact of different re-evaluation check strategies on the performance of NR V2X mode 2 under aperiodic traffic of variable size. In particular, it evaluates two different strategies proposed by the 3GPP standard for NR V2X mode 2 (that this thesis names one-slot and all-slots strategies). The evaluation reveals that the two standardized strategies balance transmisión latency and the computational cost of re-evaluation. This thesis then proposes an alternative strategy (first-slot strategy) that reduces transmission latency and computational cost without degrading the reliability of NR V2X mode 2 transmissions. This thesis shows that re-evaluation is not fully effective in avoiding packet collisions generated by aperiodic traffic of variable size because many of the detected collisions ultimately do not happen, and selecting new resources with the re-evaluation mechanism increases the risk of packet collisions. To address this inefficiency, this thesis proposes a selective re-evaluation mechanism that only selects new resources when the vehicle is certain that a detected collision is going to occur. This is only the case when the collision is detected with a reservation for a retransmission of a packet. The selective re-evaluation mechanism is therefore applicable only when NR V2X mode 2 is configured with retransmissions. This thesis shows that the proposed selective re-evaluation mechanism improves the reliability and latency of 5G NR V2X mode 2 communications. This thesis also proposes the V2X Rebroadcasting scheme, which can be applied when NR V2X mode 2 is configured to perform one transmission per packet (i.e. without retransmissions), while still improving the efficiency of the NR V2X MAC for any V2X message and traffic patterns. One of the predominant inefficiencies that NR V2X mode 2 experiences under aperiodic traffic of variable size is caused by unutilized reservations. Unutilized reservations occur when a vehicle reserves a radio resource, but does not finally use it because it has no packet to transmit at the time of the reservation. The vehicle cannot inform other vehicles about the resources it reserves for the following transmission, and this increases the risk of packet collisions. To reduce this risk, V2X Rebroadcasting allows vehicles to rebroadcast packets from other vehicles in detected unutilized reservations. By doing so, the vehicle can utilize the rebroadcasted packet to reserve resources for its next transmission, and hence reduces the risk of packet collisions. In addition, the proposal increases the reliability of rebroadcasted packets. The results demonstrate that V2X Rebroadcasting reduces the probability of packet collisions and improves the reliability of V2X communications compared to the standard NR V2X mode 2.

Student eXperience Evaluation with Cultural Aspects

2026-03-14T02:13:35Z

Título : Student eXperience Evaluation with Cultural Aspects Autor : Matus Palma, Nicolás Esteban Resumen : Este documento presenta un análisis en profundidad del trabajo realizado a lo largo del programa de posgrado, centrándose en el ámbito de la Experiencia del Estudiante (SX). El concepto de SX representa una instancia especializada de la Experiencia del Consumidor (CX), en la que el "cliente" es el estudiante que cursa estudios superiores. Una gestión eficaz de la SX tiene el potencial de mejorar significativamente la satisfacción del estudiante, elevando así la calidad percibida de las Instituciones de Educación Superior (IES). Dada la notable ausencia de metodologías de evaluación establecidas para la SX, este estudio se propuso desarrollar un enfoque integral y holístico para la evaluación de la SX. Dicho enfoque permite identificar tanto las debilidades como las fortalezas inherentes a los servicios educativos ofrecidos por las IES. Nuestros objetivos de investigación se centraron en identificar los conceptos y factores clave relacionados con la SX, desarrollar un Modelo de Experiencia del Estudiante inclusivo y crear una metodología de evaluación validada y adaptada al contexto de la educación superior. Reconociendo la falta de integración de aspectos culturales en las soluciones de SX existentes, nuestro estudio adopta una perspectiva culturalmente informada. Para lograr esto, realizamos una revisión sistemática de la literatura (SLR), la cual facilitó la identificación de las dimensiones y factores tradicionales que definen el concepto de SX. Basándonos en estos conocimientos, formulamos nuestra propia definición de SX y, posteriormente, buscamos dimensiones y factores culturales relevantes en la literatura existente para consolidar un modelo de SX más integral que incorpore estos aspectos culturales. El desarrollo de nuestro modelo de SX se basó en modelos culturales ampliamente reconocidos y validados, asegurando una base teórica sólida. Este modelo de SX enriquecido culturalmente sirvió como base para crear nuestra metodología de evaluación de SX, la cual sometimos a un proceso de juicio de expertos para su validación. A través de este proceso, expertos en el campo de la educación superior y la experiencia del consumidor proporcionaron valiosas opiniones, asegurando la credibilidad, relevancia y aplicabilidad de la metodología de evaluación propuesta en diversos entornos educativos. Como parte de nuestro plan de estudios de posgrado, presentamos una versión preliminar de esta metodología de evaluación, junto con un plan de trabajo detallado que describe su implementación y posibles aplicaciones. Además, discutimos futuras oportunidades para ampliar y refinar el modelo de SX propuesto, subrayando la importancia de la inclusión cultural para mejorar la Experiencia del Estudiante en general. Esta investigación realiza una contribución significativa a los campos de la Experiencia del Estudiante, la Experiencia del Consumidor, la Educación Superior y la integración de Aspectos Culturales, ofreciendo un Modelo de Experiencia del Estudiante y una Metodología de Evaluación validados, que tienen un gran potencial para futuras aplicaciones y desarrollos.; This document presents an in-depth analysis of the work conducted throughout the postgraduate program, focusing on the domain of Student eXperience (SX). The SX concept represents a specialized instance of Customer eXperience (CX), wherein the "customer" is the student engaged in higher education. Effective management of the SX has the potential to significantly enhance student satisfaction, thereby elevating the perceived quality of Higher Education Institutions (HEIs). Given the notable absence of established SX evaluation methodologies, this study set out to develop a comprehensive and holistic approach to SX evaluation. Such an approach enables the identification of both weaknesses and strengths inherent in educational services offered by HEIs. Our research objectives centered on identifying key concepts and factors related to SX, developing an inclusive Student eXperience Model, and creating a validated evaluation methodology tailored to the higher education context. Recognizing the gap in the integration of cultural aspects within existing SX solutions, our study adopts a culturally informed perspective. To achieve this, we conducted a systematic literature review (SLR), which facilitated the identification of the traditional dimensions and factors that define the SX concept. Based on these insights, we formulated our own SX definition and subsequently sought relevant cultural dimensions and factors from existing literature to consolidate a more comprehensive SX model that incorporates these cultural aspects. The development of our SX model was informed by widely recognized and validated cultural models, ensuring a robust theoretical foundation. This culturally enriched SX model served as the basis for creating our SX evaluation methodology, which we then subjected to an expert judgment process for validation. Through this process, experts from the field of higher education and customer experience provided valuable insights, ensuring the proposed evaluation methodology's credibility, relevance, and applicability within diverse educational settings. As part of our postgraduate study plan, we present a preliminary version of this evaluation methodology, along with a detailed work plan that outlines its implementation and potential applications. Additionally, we discuss further opportunities to extend and refine the proposed SX model, emphasizing the importance of cultural inclusion in enhancing the overall Student eXperience. This research makes a significant contribution to the fields of Student eXperience, Customer eXperience, Higher Education, and the integration of Cultural Aspects, offering a validated Student eXperience Model and Evaluation Methodology that holds promise for future application and development.

Deep learning and complex systems: Structure, applications and limitations

2026-03-11T02:09:29Z

Título : Deep learning and complex systems: Structure, applications and limitations Autor : Hernández Rodríguez, Adrián Resumen : El desarrollo de los modelos de deep learning y el aumento de las capacidades computacionales han permitido mejorar notablemente el rendimiento de tareas específicas y generales antes atribuidas solo a la inteligencia humana. Estos modelos, siendo el más básico una red neuronal, son ejemplos específicos de programas diferenciables: Un programa diferenciable es una secuencia de transformaciones de tensores cuyos parámetros son diferenciables y se ajustan para minimizar el error de la tarea a realizar. La programación diferenciable, como generalización del deep learning, es un marco lo suficientemente expresivo para aproximar cualquier función y lo suficientemente flexible para incorporar la estructura del problema o tarea a resolver. Para resolver un problema concreto es entonces necesario restringir la estructura del programa diferenciable según las características del problema (dependencia temporal, invarianzas, etc.) En paralelo, el campo de los sistemas complejos (es decir, sistemas que contienen una gran cantidad de variables que interactúan entre sí de formas no triviales) ha producido recientemente muchos avances que pueden contribuir al Deep learning, sirviendo de fuente de inspiración de nuevos modelos y estructuras y siendo los candidatos ideales para aplicar las últimas técnicas de la programación diferenciable. El objetivo de esta Tesis es poder relacionar y avanzar estos dos campos a través de sus sinergias, técnicas y estructuras comunes. Primero, hemos analizado los modelos de redes complejas usados para describir el procesamiento de la información y la relación entre las neuronas en el cerebro. Hemos identificado que usar una matriz con las conexiones estructurales entre neuronas ha sido un enfoque revolucionario, pero tiene sus limitaciones. En el cerebro, o cualquier sistema complejo de procesamiento de información, las relaciones entre sus unidades básicas de información (neuronas), no son solo conexiones estructurales que no dependen del estado de cada neurona. En un sistema complejo de procesamiento de información, sus unidades están relacionadas de diversas formas y hay una continua dependencia entre sus relaciones y el estado de las unidades. Hemos propuesto las redes adaptativas multicapa, en las que diferentes capas paralelas interactúan de manera adaptativa con los nodos, como el marco apropiado para explicar el procesamiento de la información neuronal. Para ello extendemos el formalismo matricial que relaciona cada par de nodos al formalismo tensorial de rango cuatro, que relaciona un nodo de una capa con uno de cualquier otra capa, teniendo en cuenta también la interacción entre la dinámica de cada nodo y la sus conexiones con otros nodos. Esta primera contribución de la Tesis nos demuestra cuán rico y variado es el comportamiento de los sistemas complejos y por qué es importante usar los sistemas complejos como fuente de inspiración y aplicación para el deep learning. Siguiendo con la relación entre deep learning y sistemas complejos, la forma más útil y completa de estudiar los diferentes modelos de deep learning es a través de la programación diferenciable. Definimos formalmente la programación diferenciable a partir de un grafo dirigido acíclico que se implementa en tiempo de ejecución y cuyos parámetros se ajustan para minimizar el error de la tarea. Dado que la programación diferenciable permite implementar cualquier secuencia de transformaciones diferenciables de tensores, es necesario poder restringir la estructura del programa para adaptarlo a la tarea a realizar. Para ello proponemos varias características como relaciones entre tensores, invarianzas o simetrías, combinación de módulos. . . y las usamos para explicar los modelos más recientes de deep learning. Aplicamos estos conceptos a un problema de clasificación de publicaciones científicas relacionadas mediante un grafo usando diferentes modelos de Deep learning como redes neuronales, graph neural networks y auto-atención. La conclusión es que, cuando los datos de entrenamiento son limitados, es mejor usar modelos que incorporen la estructura del problema. Discutimos también una gran limitación inherente de la programación diferenciable, que minimiza el error de predicción de los datos de entrenamiento pero es incapaz de generar nueva información. Para profundizar en la relación entre deep learning y sistemas complejos, analizamos uno de los modelos más relevantes y recientes de programas diferenciables, los mecanismos de atención, y sus aplicaciones a los sistemas complejos. Para ello describimos los principales aspectos, ventajas y modos de operación de la atención diferenciable. Presentamos las principales técnicas de atención como los modelos seq2seq, los Transformers y las redes de memoria, analizando por qué representan un avance en el deep learning. Finalmente, ilustramos algunos usos interesantes de estas técnicas para modelar sistemas complejos demostrando que los mecanismos de atención permiten modelar ciertas características típicas de los sistemas complejos como la integración de diferentes partes, el razonamiento secuencial o las dependencias temporales de rango largo. En este punto, en el que hemos definido nuevas estructuras de sistemas y redes complejas y hemos analizado la programación diferenciable, sus características, modelos específicos y aplicación a los sistemas complejos, la pregunta que nos surge es: ¿qué limitaciones inherentes tienen estos modelos y cómo se pueden superar? Los modelos diferenciables ajustan los parámetros del programa para minimizar el error de predicción de los datos de entrenamiento. Este modo inherente de funcionamiento los hace ideales para modelar estadísticamente los datos de entrenamiento, pero impide que se genere nueva información y conocimiento no visto anteriormente. Para analizar si se pueden superar estas limitaciones, definimos el marco de las estrategias de aprendizaje y evaluamos si los LLM (grandes modelos de lenguaje), la técnica más reciente y disruptiva basada en los mecanismos de atención, pueden implementar dichas estrategias y generar nuevo conocimiento. Estas estrategias de aprendizaje consisten en modelos de deep learning que interaccionan con nuevos datos y con el entorno para generar nuevo conocimiento. Definimos una estrategia concreta que consiste en una serie de actividades secuenciales para predecir los precios del petróleo, obteniendo los datos y definiendo, mejorando y complementando un modelo de predicción. Concluimos que los LLM pueden implementar correctamente actividades típicas con presencia en los datos de entrenamiento, pero no tienen una capacidad general para definir estrategias de aprendizaje de una manera lógica y coherente. De hecho, el rendimiento de los LLM baja significativamente cuando intentan implementar actividades más creativas que no coinciden con actividades típicas de los datos de entrenamiento. Finalmente, discutimos el compromiso generador-verificador de los LLMs y sugerimos que su solución parcial pasa por la preparación cuidadosa de los datos de entrenamiento, el uso de verificadores externos y la intervención humana. Estas condiciones alejan a los LLMs de la inteligencia artificial general.; The development of deep learning models and the increase in computational capabilities have made it possible to significantly improve the performance of specific and general tasks previously attributed only to human intelligence. These models, the most basic being a neural network, are specific examples of differentiable programs: A differentiable program is a sequence of tensor transformations whose parameters are differentiable and are adjusted to minimize the error of the performed task. Differentiable programming, as a generalization of deep learning, is a framework expressive enough to approximate any function and flexible enough to incorpórate the structure of the problem or task to be solved. To solve a specific problem it is then necessary to restrict the structure of the differentiable program according to the characteristics of the problem (time dependence, invariances, symmetries, etc.) In parallel, the field of complex systems (i.e., systems that contain a large number of variables that interact with each other in non-trivial ways) has recently produced many advances that can contribute to deep learning, both as a source of inspiration for new structures and as ideal candidates to apply the latest techniques of differentiable programming. The objective of this Thesis is to relate and advance these two fields through their synergies, techniques and common structures. First, we have analyzed the complex network models used to describe infor1. summary mation processing and the relationship between neurons in the brain. We have identified that using a matrix with the structural connections between neurons has been a revolutionary approach, but it has its limitations. In the brain, or any complex information processing system, the relationships between its basic information units (neurons) are not just structural connections that do not depend on the state of each neuron. In a complex information processing system, its units or nodes are related in various ways and there is a continuous dependence between their relationships and the state of the units. We have proposed multilayer adaptive networks, in which different parallel ayers adaptively interact with nodes, as the appropriate framework to explain neural information processing. To do this, we extend the matrix formalism that relates each pair of nodes to the rank four tensor formalism, which relates a node from one layer to another node from any other layer, also taking into account the interaction between the dynamics of each node and its connections with other nodes. This first contribution of the Thesis shows us how rich and varied the behavior of complex systems is and why it is important to use complex systems as a source of inspiration and application for deep learning. Following with the relationship between deep learning and complex systems, the most useful and complete way to study the different deep learning models is through differentiable programming. We formally define differentiable programming based on an acyclic directed graph that is implemented at runtime and whose parameters are adjusted to minimize the task error. Since differentiable programming implements any sequence of differentiable tensor transformations, it is necessary to be able to restrict the structure of the program to adapt it to the performed task. To do this, we propose several characteristics such as relationships between tensors, invariances or symmetries, combination of modules... and we use them to explain the most recent deep learning models. We apply these concepts to a problem of classifying scientific publications using different deep learning models such as neural networks, graph neural networks and self-attention. The bottom line is that, when training data is limited, it is better to use models that incorporate the structure of the problem. We also discuss a major inherent limitation of differentiable programming, namely, that summary it minimizes the prediction error of the training data but is unable to generate new information. To delve deeper into the relationship between deep learning and complex systems, we analyze attention mechanisms, the most relevant and recent models of differentiable programming, and their applications to complex systems. To this end, we describe the main aspects, advantages and modes of operation of differentiable attention.We present the main attention techniques such as seq2seq models, Transformers and memory networks, analyzing why they represent an advance in deep learning. Finally, we illustrate some interesting uses of these techniques to model complex systems by demonstrating that attention mechanisms allow modeling certain typical characteristics of complex systems such as the integration of different parts, sequential reasoning or long-range temporal dependencies. At this point, where we have defined new structures of complex systems and networks and have analyzed differentiable programming, its characteristics, specific models and application to complex systems, the question that arises is what inherent limitations do these models have and how can they be overcome? Differentiable models adjust program parameters to minimize the prediction error of the training data. This inherent mode of operation makes them ideal for statistically modeling training data, but prevents the generation of new information and knowledge not previously seen. To analyze whether these limitations can be solved, we define the framework of learning strategies and evaluate whether LLMs (Large Language Models), the most recent and disruptive techniques based on attention mechanisms, can implement such strategies and generate new knowledge. These learning strategies consist of deep learning models that interact with new data and the environment to generate new knowledge. We define a concrete strategy that consists of a series of sequential activities to predict oil prices. The activities are to obtain the data, define the model and improve and complement the model. We conclude that LLMs can correctly implement typical activities with presence in the training data, but do not have a general ability to define learning strategies in a logical and coherent way. In fact, LLM performance drops significantly when you try to implement more creative activities that do not match typical activities in the training data. Finally, we discuss the generator-verifier trade-off of LLMs and suggest that its partial solution involves the careful preparation of training data, the use of external verifiers and human intervention. These conditions move LLMs away from general artificial intelligence.

Estrategias innovadoras con elicitores para reducir las pérdidas en la cosecha y preservar la calidad y vida útil de productos vegetales

2026-03-10T02:08:15Z

Título : Estrategias innovadoras con elicitores para reducir las pérdidas en la cosecha y preservar la calidad y vida útil de productos vegetales Autor : Ruiz-Aracil, María Celeste Resumen : En la presente Tesis se han estudiado los efectos de la aplicación de elicitores sobre distintas especies vegetales, con el objetivo de reducir fisiopatías que se producen en la precosecha, así como disminuir la pérdida de calidad y los daños por frío originados durante el almacenamiento de los frutos en la poscosecha incrementado su vida útil. Otro de los objetivos principales ha sido evaluar el efecto sinérgico al combinar los elicitores como tratamientos de origen natural junto con sustancias de origen artificial ampliamente utilizadas en la poscosecha de frutos como es el 1-metilciclopropeno (1-MCP). Las cerezas son frutas de gran relevancia a nivel nacional, y su producción se destina principalmente al consumo en fresco. No obstante, los cultivos de esta fruta experimentan pérdidas considerables debido a su vulnerabilidad frente a las heladas y el agrietado, especialmente en las variedades de cosecha temprana. Las heladas ocurridas durante la floración y las lluvias acaecidas en el estado de fructificación, comprometen la integridad de los órganos florales y del fruto, ocasionando importantes pérdidas económicas. Las excesivas precipitaciones, los cambios de temperatura y la alta humedad provocan el agrietado de las cerezas que son frutos con la piel fina. Esto facilita que sean más sensibles al agrietado a diferencia de otras especies vegetales. Este cultivo también sufre heladas primaverales que afectan a su rendimiento y al número de frutos cosechados. Las fisiopatías del fruto debido a las condiciones climáticas generan una cantidad importante de pérdidas económicas para los agricultores, y en especial, para aquellos dónde la topografía y la localización del terreno implica la incidencia de lluvias de manera constante como es el caso de la cereza evaluada en esta Tesis acogida a la Indicación Geográfica Protegida (IGP) “Cerezas de la Montaña de Alicante”. Por ello, para poder mitigar los efectos negativos que se están produciendo en el cultivo de la cereza debido a la variabilidad de las condiciones climáticas, en la presente Tesis se han desarrollado diferentes estrategias precosecha. Además, la influencia de los distintos estados de madurez del fruto en el árbol no ha sido evaluado todavía en el agrietado de las cerezas. El estudio de este factor podría aportar el conocimiento suficiente para optimizar herramientas eficaces en la reducción del agrietado de las cerezas y por esta razón se ha decidido que sea materia de estudio para la Tesis. Este trabajo se enfoca en aplicar tratamientos de origen natural en etapas clave del desarrollo de las cerezas de las variedades 'Prime Giant', 'Sweetheart', 'Early Lory' y 'Staccato', con el propósito de ofrecer soluciones para mitigar los problemas de heladas y agrietado de los frutos y evaluar su efecto en la calidad al momento de la cosecha. Para poder paliar esta problemática se han utilizado elicitores como el jasmonato de metilo (JaMe) a 0,5 mM, la putrescina (PUT) a concentraciones de 1 mM y 10 mM y la melatonina (MT) (0,01, 0,05 y 0,1 mM) mediante pulverización foliar durante diferentes ciclos productivos (2019, 2020, 2021, 2022, 2023). El JaMe, la PUT y la MT son hormonas vegetales que poseen los tejidos vegetales de forma endógena y se encargan del crecimiento y el desarrollo de las plantas, así como la inducción de respuesta al estrés. Con la utilización de PUT y MT es posible minimizar el impacto de las heladas primaverales sobre las cerezas al reducir el contenido de malondialdehído (MDA) en los botones florales y aumentar el cuajado de los frutos. Las cerezas tratadas con JaMe, PUT y MT aumentaron de forma eficaz la tolerancia del fruto al agrietado inducido por la lluvia. Se ha podido comprobar que existe diferente variabilidad en la sensibilidad del fruto al agrietado, siendo dependiente del cultivo y de la etapa de maduración. Los tratamientos de JaMe y PUT en cereza han mostrado eficacia en la reducción de la maduración de la fruta; aumentando la firmeza, la acumulación de los sólidos solubles y retrasando la evolución del color en el momento de la cosecha. Además, los tratamientos consiguieron mantener la calidad general del fruto, con valores incrementados de firmeza y un retraso en el desarrollo del color, los sólidos solubles y la acidez total en comparación con la fruta no tratada en el momento de la cosecha. Los resultados sugieren que los tratamientos con elicitores en precosecha de la cereza pueden servir como una herramienta eficaz para mitigar las pérdidas de producción, proporcionando así una estrategia prometedora para adaptarse al cambio climático y mitigar el estrés.; In this Doctoral Thesis, the effects of applying elicitors on different plant species have been studied, aiming to reduce physiological disorders occurring during preharvest, as well as minimizing quality loss and chilling injuries the postharvest storage of fruits, thereby extending their shelf life. Another primary objective has been to evaluate the synergistic effect of combining elicitors as natural-origin treatments with artificial-origin substances widely used in postharvest fruit preservation, such as 1-methylcyclopropene (1-MCP). Sweet cherries are fruits of high national importance, primarily produced for fresh consumption. However, their production often suffers significant losses due to susceptibility to frost and cracking, especially in early-harvest varieties. The frost during flowering and rainfall during the fruiting stage can compromise the integrity of floral organs and the fruit itself, leading to substantial economic losses. Excessive rainfall, temperature fluctuations, and high humidity levels cause cracking in sweet cherry, which have thinner skins, making them more prone to cracking compared to other plant species. This crop is also affected by spring frosts, impacting yield and the number of harvested fruits. The physiological disorders caused by climatic conditions result in significant economic losses for growers, particularly those in areas where the topography and location result in consistent rainfall, as is the case for the sweet cherry evaluated in this Doctoral Thesis under the Protected Geographical Indication (PGI) "Cerezas de la Montaña de Alicante." Therefore, to mitigate the negative impacts on sweet cherry due to the variability of climatic conditions, this Doctoral Thesis has developed various preharvest strategies. Moreover, the influence of different maturity stages on sweet cherry cracking has not yet been evaluated. Studying this factor could provide sufficient knowledge to optimize effective tools for reducing sweet cherry cracking, which is why it has been chosen as a subject of study for this Doctoral Thesis. The contribution of this work focuses on the use of natural-origin treatments applied at key development stages for the 'Prime Giant', 'Sweetheart', 'Early Lory' and 'Staccato' cultivars, aiming to address the challenges of frost and cracking in cherries and evaluate their impact on quality at harvest time. To tackle this issue, elicitors such as methyl jasmonate (MeJa) at 0.5 mM, putrescine (PUT) at 1 mM and 10 mM, and melatonin (MT) (0.01, 0.05, and 0.1 mM) were applied through foliar spraying across different growing cycles (2019, 2020, 2021, 2022, 2023). MeJa, PUT, and MT are endogenous plant hormones present in plant tissues that play roles in growth, development, and stress response induction. Using putrescine and MT has been shown to reduce the impact of spring frosts on cherries by lowering the MDA content in flower buds and increasing fruit set. Sweet cherries treated with MeJa, PUT, and MT effectively improved the fruit's tolerance to rain-induced cracking. It has been observed that there is variability in fruit sensitivity to cracking, depending on the cultivar and maturation stage. The MeJa and PUT treatments in sweet cherry have proven effective in slowing down fruit ripening, increasing firmness, enhancing soluble solid accumulation, and delaying colour progression at harvest. Additionally, these treatments helped maintain the overall quality of the fruit, showing increased firmness and delayed development of colour, soluble solids, and total acidity compared to untreated fruit at harvest. The results suggest that preharvest elicitor treatments for cherries can serve as an effective tool for mitigating production losses, offering a promising strategy for adapting to climate change and alleviating stress.